一种基于强化学习的CDN流量调度系统设计方法

针对传统的CDN流量调度系统大多采用启发式方法或规划方法,存在维护成本高,实时性不足等缺点,提出一种基于深度强化学习的CDN流量调度系统设计框架.该框架基于马尔科夫链设计了故障告警网络来触发调度,建立了基于stacking模型的质量评估奖励函数,并在此基础上对流量调度进行定义和建模,构建了基于DQN的深度强化学习模型....     

多型号混线生产车间作业调度模型研究

在企业信息化环境下,针对多型号混线生产车间作业调度对产品齐套性的要求和调度任务的基本要素及约束条件,建立了调度任务属性、产品结构属性、设备属性、操作属性模型。仿真结果证明,该模型的调度过程具有较好的收敛性,并且能在较短的时间内得到具有较高满意度的解,实际使用中效果良好。为多型号混线生产车间提供集成性良好的合理化调度模型。     

网格环境下具有可靠性的任务调度策略

针对网格环境的动态性和异构性特点,该文提出了DHTS和RDHTS任务调度算法。在充分考虑任务间的依赖关系和通讯开销的动态变化的基础上,通过对任务执行次序优化设定和任务间空隙有效利用等方法,提高了协同任务的执行效率;通过分析网格中各结点自身中断事件发生次数的数学期望和方差,得出各结点的即时可靠性评价参数,从而增强了任务调度的可靠性。     

OFDMA系统中实时业务的资源分配与调度算法

提出了一种适合于OFDMA系统中实时业务传输的资源分配与调度算法,该算法利用物理层的信道信息和MAC层的业务信息,采取分组调度与子载波分配交替进行的资源分配方式,在满足数据包传输时延要求的同时,最大化系统的吞吐量.仿真结果表明,该算法无论是在系统的吞吐量、丢包率,还是数据包等待时延方面,都具有良好的性能.     

Flow-Shop Scheduling Models with Parameters Represented by Rough Variables

In reality, processing times are often imprecise and this imprecision is critical for the scheduling procedure. This research deals with flow-shop scheduling in rough environment. In this type of scheduling problem, we employ the rough sets to represent the job parameters. The job processing times are assumed to be rough variables, and the problem is to minimize the makespan. Three novel types of rough scheduling models are presented. A rough simulation-based genetic algorithm is designed to solve these models and its effectiveness is well illustrated by numerical experiments.     

考虑多资源约束的非等效并行机节能调度算法

针对瓶颈工序光刻过程中考虑能源消耗、多类型多数量的掩膜资源、换模等约束的非等效并行机调度问题,进行了改进型免疫克隆选择算法的调度方法研究.首先对问题域进行描述,以最小化总加权完成时间与能源消耗量为优化目标,建立了数学模型;在此基础上提出了一种带精英策略的多目标免疫克隆选择算法,该算法融合了非支配排序遗传算法的排序规则,并引入深度邻域搜索算子、种群更新算子以提高算法搜索性能及挖掘性能.最后,对算法进行仿真实验,结果表明该算法是有效的、可行的.     

非均匀分布的异构传感器网络K覆盖调度算法

针对现有调度算法大多没有考虑监控区域内目标发生频率的非均匀性和节点异构的因素,导致无法适应异构无线传感器网络的特点,提出一种目标非均匀分布条件下K覆盖的异构无线传感器网络调度算法.算法从全网在所有时间片服务质量和节点能耗的角度建立节点调度模型,综合考虑节点异构和监测目标的非均匀分布等约束条件,以网络覆盖率最大和工作节点的数量最少为目标,构造非线性优化函数,提出一种控制参数自适应的微分算法求解节点的调度方案.仿真结果表明:相比典型算法,改进算法能够在满足节点异构和监测目标非均匀分布前提下增强网络的服务质量和降低网络的能耗.     

一种求解终端区紧急降落飞机的插入算法

空中管制员需为到达的飞机安排跑道并计算着陆时间,研究在一条单跑道上安排要求紧急降落的飞机到已排好降落次序的飞机队列中的飞机着陆调度问题.紧急降落的飞机只有出现在终端区时才知道它的机型和预期落地时间.约束条件为紧急降落的飞机应在预期落地时间之前降落及其与前后相邻两架飞机应满足最小时间间隔.已排好的飞机可以被延迟降落,但降落次序不能改变.目标函数是使由于插入紧急降落飞机所造成飞机的总延误时间增加值最小.针对该问题设计了一种优化插入算法对问题进行求解,该算法分为两部分：离线部分——为了实行实时插入紧急降落的飞机做准备;在线部分——当出现紧急降落的飞机后施行实时计算出其插入位置.实例验证了该算法的有效性.     

一种基于粗集的电力系统调度新方法

为满足电力系统实时调度和提高系统抵御风险的能力,基于广义粗糙集理论,提出一种适应动态环境的电力系统调度策略.该方法充分考虑了机组工作、停运、检修及紧急调度等事件发生,研究了实时调度窗口内机组的再选择与再调度策略,建立了一种基于S-粗集和偏序粗集理论的电力系统调度粗模型.仿真计算显示了该方法不仅能适应动态环境,而且能缩小问题求解规模,特别是对动态规划中机组状态数“组合爆炸“问题特别有效,是一种实时调度新方法.     

TTCAN周期性任务的优化调度算法

TTCAN周期性任务调度是最优装载问题的推广,它在通信时间关键的实时分布式系统中有着很强的应用背景.本文提出了4种确定基本周期的策略,给出了首次适应和最佳适应两种不同的可以在多项式时间内构造出TTCAN周期性任务调度表的算法,最后对不同规模下的两种算法的实验结果进行了比较,指出了两种算法在不同的周期策略下的渐近性能比.