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作业调度是一种云计算核心技术,为了获得更优的云计算作业调度方案,提出一种文化框架下多群智能优化算法的云作业调度方法。首先构建云作业调度问题的数学模型,然后借助文化算法模型,粒子群算法组成信仰空间,人工鱼群算法组成群体空间,两者之间并行演化,相互促进,对云计算作业调度数学模型进行求解,最后通过仿真实验测试算法的性能。结果表明,本文加快了算法的收敛速度,获得了更优的云计算作业调度方案,大幅度缩短少云计算作业完成时间,具有一定的实用价值。 相似文献
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将集中式智能控制系统常用的二层结构改进为智能化的三层结构的设计方案,即传感器、智能巡检仪和上位机;上位机既可以直接读取传感器的数据也可读取智能巡检仪的数据,通过一定的通讯方式与PLC执行计算机连接,读取数据,分析计算,并像执行的计算机发出指令的设备;此方案较好地解决了二层结构所出现的问题,并且也适合较大规模的其它类型的控制系统;这种设计方案存在当规模大时上位机采集数据出现丢失的现象;文章提出了利用数据库的历史数据及控制曲线的线性特征数据采集算法,较好地解决了数据丢失的问题;并以温控系统为例仿真了在较大规模控制环境下的试验结果,已经研制出相应的产品并应用于实际的工业生产和教学实验中。 相似文献
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ＳｑｕｅｚｉｎｇａｎｄＨｉｇｈｅｒ┐ｏｒｄｅｒＳｑｕｅｅｚｉｎｇＰｒｏｐｅｒｔｉｅｓｏｆＥｉｇｅｎｓｔａｔｅｓｏｆｔｈｅＯｐｅｒａｔｏｒａｋｑｓＷＡＮＧＪｉｓｕｏＳＵＮＣｈａｎｇｙｏｎｇ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＰｈｙｓｉｃｓ，ＬｉａｏｃｈｅｎｇＴ... 相似文献
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飞行试验实时监控中,对高采样数据通常采用曲线绘制进行分析与故障判断,这对数据绘制的实时性、精确性以及曲线长度等都提出了较高的要求。本文对基于NI-DAQ的曲线绘制方法进行了研究和软件设计,实现了客户端的高采样数据实时绘制与打印输出。结果证明,采用该方法绘制的参数曲线可以满足实时监控要求。 相似文献
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鉴于传统神经网络和支持向量机机理复杂、计算量大的缺陷,很难实时跟踪磷酸铁锂电池组复杂快速的内部反应,影响电池荷电状态的估算精度,提出应用一种简单、有效的极限学习机对一额定容量为100Ah、额定电压为72V的纯电动汽车磷酸铁锂电池组建模,并分别与BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机进行对比。随后,以学习时间和泛化性能为优化目标,应用粒子群方法寻找最佳隐层节点个数。结果表明,基于极限学习机的磷酸铁锂电池组模型的学习时间、泛化性能优于BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机;隐层节点优化后,模型的学习时间和泛化性能达到最优。 相似文献
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为了解决传统加固服务器主模块可靠性差和稳定性差的问题,提出了一种基于ATCA架构的加固主模块设计方法;该方法包括了基于冗余-48V的高性能服务器处理器供电电路设计技术、基于ECC校验的DDR2高带宽数据存储电路设计技术、基于SATA的高速存储技术等关键技术;经过了大量的测试和试验验证,该种新型的加固服务器主模块能够在恶劣环境下稳定运行,可靠性和稳定性都有了很大的提升。 相似文献