云计算环境下资源的节能调度

在云计算环境下,如何在有效地进行资源调度,缩短任务执行时间的同时,降低能耗,已经成为一个重要问题。对此,以任务执行时间与能耗作为优化目标,建立了一个节能调度模型,并通过采用特殊的种群初始化方法以及引入学习机制等方法对非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行改进,将其应用于云计算的节能调度问题。最后通过算例测试,验证了所提算法能够在减少任务执行时间的同时,有效降低能耗。

基于灰色马尔可夫链预测模型的HDFS云存储副本选择策略

在Hadoop分布式文件系统(HDFS)云存储环境下,网络带宽和节点性能有限且动态变化,现有的副本选择策略无法根据环境的变化选择最合适副本。针对这一问题,提出一种综合考虑了网络带宽、节点I/O性能以及节点存储空间等因素,基于灰色马尔可夫链预测模型的副本选择策略,以此在系统可用性和负载均衡性之间寻求一个平衡。最后通过仿真实验,验证了该策略的可行性与有效性。

集装箱翻箱问题的蚁群算法改进

翻箱问题属于NP难问题,基本蚁群算法在求解该问题上收敛困难且寻优能力低。因此,本文提出了一种适合于翻箱模型的改进型蚁群算法,在概率决策机制、解的重构、信息素更新机制三个方面对基本蚁群算法进行改进。最后通过与其他算法的分析比较,验证了该改进算法的可行性与有效性。

基于异贝的集装箱翻箱优化模型及启发式算法

本文研究集装箱异贝之间的翻箱优化调度问题。建立集装箱堆场异贝之间翻箱问题的数学模型,优化设计推理规则库,选择采用杂合启发式算法构造算法求解流程,寻求满意解。通过算例测试与其他模型算法比较分析,验证了在接近满贝的情况下,采用多贝位之间翻箱调度的合理性及其启发式优化算法的可行性和有效性,以更好地平衡集装箱堆场利用率以及翻箱率之间的问题。