A dynamic programming algorithm for scheduling problems on earliness award and tardiness penalty with time-dependent processing time

In this paper, a single-machine scheduling model with a given common due date is considered. Job processing time is a linear decreasing function of its starting time. The objective function is to minimize the total weighted earliness award and tardiness penalty. Our aim is to find an optimal schedule so as to minimize the objective function. As the problem is NP-hard, some properties and polynomial time solvable cases of this problem are given. A dynamic programming algorithm for the general case of the problem is provided.

光折变晶体均匀多重全息图存储研究

本文推导了光折变晶体角度编码多重全息存储中写入均匀光栅时的曝光时间递推公式．分析了散射效应对光栅写入时间常数的影响和写入光耦合对光栅振幅的影响，给出了两种因素影响下曝光时间计算的修正递推公式．数值计算结果表明，按照这种修正公式计算所得多重存储中各幅全息光栅振幅不仅均匀性好，而且振幅相对较大，这种曝光方法有利于提高晶体的存储容量．实验中以递推公式所得时间进行曝光记录，在厚度为０．

基于交货期紧迫度的综合调度算法

为解决开始时间与交货期都不相同的多品种小批量复杂产品综合调度问题,提出基于交货期紧迫度的综合调度算法。该算法根据产品加工的开始时间由前到后排序调度;当存在多产品开始时间相同时,根据产品优先加工的紧迫度,确定它们的调度次序;如果存在紧迫度相同的产品,将按交货期由早到晚排序调度;若交货期也相同,则将它们虚拟成一个产品统一调度;对被调度产品采用长路径策略和短用时策略确定其各工序的调度次序,并结合设备工序紧凑法确定工序的开始时间。该算法结合产品紧迫度和设备工序紧凑法的优点,使开始时间不同的多产品在尽量减少设备空闲时间的情况下,按交货期完工。理论分析和实例表明,该算法可在二次复杂度内给出较合理的综合调度方案。

基于动态适应度的独立任务调度算法

在分析现有启发式调度算法的优缺点的基础上,综合考虑负载平衡和使尽可能多的任务调度到更适合它的机器上,提出了基于动态适应度(DFD)的调度算法,任务的DFD描述了最早完成时间所在机器对任务的适应程度,本算法以任务的DFD为优先级,优先调度DFD高的任务。与参考文献中其他算法进行比较表明,本算法能产生更好的调度结果。

基于Petri网的改进检验过程调度算法

原材料的检验方法在生产计划中起着关键的作用。根据检验过程的特点,提出一种改进的检验过程调度算法。该算法解决了此前多处理器调度算法用于分支检验时仅根据原材料投产时间对材料进行调度所产生的问题。改进的算法增加了原材料检验任务的紧迫度的概念,针对检验时间较长的材料,投产时间紧迫的任务实现了有效调度,进而提高生产效率。同时算法结合高级颜色时间Petri网,模拟一个实际企业管理系统,对改进的检验任务调度算法建模并进行仿真测试。测试结果表明,改进的算法在生产计划的检验过程中,检验成功率和检验员的工作效率较先前算法都有较大提高。

权衡预测时间和偏离度的消防车辆救援调度算法

考虑消防车辆救援调度的低效率和公平性问题,提出一种权衡预测时间和偏离度的消防车辆救援调度算法(RSA)。RSA提出受灾区域所需消防车辆数量约束和消防中心拥有消防车辆数量约束,根据路段期望通行时间计算当前路段路况权重、调度预测时间和救援时间偏离度,并建立权衡调度预测时间和偏离度的消防救援调度模型。设计三维实数的染色体,通过精英选择、保存历史最优染色体、映射交叉、非均匀变异、移位变异等修正遗产算法求解最优救援调度模型,获得车辆抵达受灾区域的最优方案。实验结果表明:RSA可获得最优调度方案,具有较小的运行时间,并降低车辆平均调度预测时间和离规定救援时间的偏离度,提高算法收敛速度,比SA、PSO和TNPR算法更优。

共享有限资源的有期限约束多工作流吞吐量最大化调度方法

为了进一步提高计算资源利用率,提出了工作流在分布式异构环境中的协同调度算法.首先,提出反向异构最早完成时间优先(heterogeneous earliest finish time,HEFH)调度策略,可以快速求出多个工作流中每个子任务的近似最晚开始时间和子期限,并基于最晚开始时间定义了当前任务相对宽松度的衡量指标,通过对比选出所有工作流中优先级最高的任务,在现有资源中寻找具有最早完成时间的时隙进行映射,并在资源不足时根据子期限及时判定出过饱和现象,合理丢弃用HEFT算法单独调度具有最小时隙的工作流,达到吞吐量最大化.结果表明:这种算法综合对比其他3种在吞吐量、浪费时隙率、公平度及时间复杂度方面有着较好性能.

分时段递减输注羟考酮在肝癌切除患者术后镇痛的应用

目的探讨分时段递减输注羟考酮用于开腹肝癌切除患者术后镇痛的临床效果、不良反应及适宜递减速率。方法选择2017年5月至2019年9月在东部战区总医院秦淮医疗区接受开腹肝癌切除术的患者120例,根据随机单盲抽签法分为4组:对照组、20%递减组(D 20%组)、40%递减组(D 40%组)、80%递减组(D 80%组),每组各30例。手术结束时接受静脉自控镇痛(PCIA),PCIA泵配置均为10μg/(kg·mL)羟考酮配至150 mL。4组镇痛背景输注参数:对照组输注速率持续为1 mL/h(国内传统PCIA常用输注速率);D 20%组:初始输注速率3 mL/h,术后8 h、24 h分别递减输注速率20%;D 40%组:初始输注速率3 mL/h,术后8 h、24 h分别递减输注速率40%;D 80%组:初始输注速率3 mL/h,术后8 h递减输注速率80%,24 h后无背景输注。其他PCIA泵设置参数4组均一致。记录患者术后4 h、8 h、16 h、24 h和48 h视觉模拟疼痛评分(VAS),术后0~8 h、8~24 h、24~48 h时间段内最高VAS评分及镇痛补救率;48 h内镇痛泵按压次数及药物累计用量;术后48 h内不良反应发生率及镇痛满意度评分。结果与对照组比较,术后4 h、8 h,D 20%组、D 40%组、D 80%组动态及静态VAS评分均显著降低(P<0.05);术后16 h,D 20%组、D 40%组动态及静态VAS评分均显著降低(P<0.05);术后16 h及24 h,D 80%组动态及静态VAS评分均大于其他3组(P<0.05)。术后0~8 h,D 20%组、D 40%组、D 80%组最大VAS评分、镇痛补救率相较于对照组均显著降低(P<0.05)。术后8~24 h,D 80%组最大VAS评分相较于其他3组均显著升高(P<0.05)。D 20%组术后48 h镇痛泵药物累计用量明显高于其他3组(P<0.05)。D 40%组术后48 h镇痛泵满意度评分[(4.4±0.0)分]明显高于D 80%组[(3.4±1.1)分]及对照组[(3.5±0.9)分],差异有统计学意义(P<0.05)。4组患者术后恶心、呕吐和其他不良反应发生率比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论以0.03 mg/(kg·h)速率起始输注羟考酮并于术后8 h、24 h分别递减40%的PCIA镇痛方案可有效用于肝癌术后镇痛,患者满意度高,且不增加术后镇痛药物用量及不良反应发生率。

一种基于紧急程度的自时钟开始时间公平排队分组调度算法

为了克服目前GPS(Generalized Processor Sharing)类调度算法中实时应用分组的排队时延较大且不稳定的局限性,该文提出一种新的分组排队调度算法,该调度算法在计算分组服务标签时添加了一个紧急程度函数,调整了到达分组间的竞争关系,从而可以按照实时性应用的要求来调整到达分组的转发先优级,由此显著降低了实时性应用分组的排队时延和抖动幅度。分析和仿真实验表明,与GPS类其它调度算法相比,该调度算法对于实时应用的分组能提供较低的、更稳定的排队时延保证,同时还继承了GPS类算法的公平性和排队时延有界等特性,而且对系统虚拟时间的跟踪计算更为简捷高效。

基于多分辨率模型的实时调度方法

在实时系统中 ,为了避免任务的计算结果发生时间逻辑错误 ,我们提出一种新的多分辨率模型。在该模型中 ,任务有多个计算时间 ,每个计算时间都对应一定的执行价值。任务的计算时间越长 ,其执行价值越高。接着 ,我们提出了采用计算时间的数学期望值进行任务的优先级分配和可调度分析 ,从而可以利用已有的优先级分配和可调度分析方法 ,并在此基础上提出确定任务计算时间的方法。

出救时间不确定的连续消耗应急资源调度

研究了出救时间不确定的广义连续消耗应急资源调度问题。为反映应急系统的多种消耗连续性要求,建立消耗连续性满足度调度模型,实现了模型的高效快速求解。对应求解所得各调度方案,列出了其可能的连续性中断最大时长供决策者参考。针对可预先确定资源断供允许时长的应急系统,建立求解连续性中断允许时长调度模型。模型体现了消耗连续性约束与应急尽早开始目标间的合理协调。仿真实例表明了模型的合理性和算法的有效性。

紧急度感知的混合业务分组调度策略

长期演进系统在分组交换域内承载业务,延迟和分组丢弃敏感的实时业务服务质量(quality of service,QoS)难以得到满足。根据业务优先级差异、业务对延迟的敏感度等约束条件,提出了一种基于虚拟队列的分组延迟预测方法,进而根据分组延迟的预测结果确定其对系统资源需求的紧急程度,随后根据分组紧急度对缓存中的分组采用分类调度策略,以最大化系统资源利用率。结果表明,本文提出的调度策略能够有效地提高实时业务的QoS,改善网络的性能。

单处理器最少延误问题的双逆向调度算法

单处理器最少延误问题实际上是对任务集中每一个任务如何分配执行时间使得延误任务数量最少的问题,该问题是处理器调度问题中一类重要的基础问题.本文主要对该问题的调度算法进行研究,提出了一种基于排序的双逆向分配任务执行时间的调度算法,称为双逆向调度算法,该算法时间复杂度为O(n2),通过验证该算法是可行的.另外,还对任务关系进行了分析,并提出了任务固有冲突、任务临界冲突时刻、任务时间窗口中心点、任务间接冲突、任务冲突度等概念.

无人机螺旋自主认知与改出控制器设计

针对飞行器螺旋改出难题,研究无人机螺旋自主认知与改出控制方法。首先建立基于飞行状态认知的无人机安全控制框架,在此基础上进行无人机螺旋认知与改出控制器设计,分析螺旋成因,根据机载传感器提供的实时飞行参数信息,采用直觉模糊统计判决与决策算法进行螺旋自主认知,最后考虑状态变量控制时序,并设计非线性动态逆控制律,完成无人机螺旋改出的制导控制。仿真结果表明,相对于已有解决策略,所提出的控制方法可以显著缩短螺旋改出所需时间,同时具有较好的动态响应特性。

储备仓库多目标多约束下的运输车辆调度算法

考虑防汛救灾紧迫性、公平性和道路受损拥挤等情况,提出一种储备仓库多目标多约束的运输车辆调度算法(TVSA)。上述算法提出储备仓库车辆需求约束和物流中心车辆拥有上限约束,计算道路组合的拥挤因子,预测车辆总预测行驶时间,考虑多个储备仓库之间的竞争,建立每一个储备仓库的车辆调度优化模型。采用多目标遗传算法求解,即通过Pareto支配策略计算染色体之间的拥挤度和非支配等级,确定染色体被选择进行交叉变异的概率,采用精英保留策略和非支配等级进行筛选。通过迭代获得车辆最优调度方案。实验结果表明,TVSA算法可获得较优车辆运输调度方案,降低车辆平均调度预测时间,离规定救援时间的偏离度和偏离度方差,比SGA算法和MOPSO算法更优。

考虑工序序列动态时间紧迫度的逆序贪婪综合调度算法

针对树状结构复杂单产品加工和装配的一般综合调度问题,该文提出考虑工序序列动态时间紧迫度(TUD)的逆序贪婪综合调度算法。提出工序排序策略,定义工序序列的时间紧迫度,将工序树逆置,采用叶对齐的方式,按照由叶到根的顺序,逐层根据叶结点所属工序序列动态时间紧迫度值由大到小的顺序确定其调度顺序,将各层排序后的叶结点依次入队列保存,最后将队列中元素逆置。提出逆序贪婪调度策略,每次以一道工序为单位,安排它在所需设备上的准调度时间点进行试调度,得到该工序的准调度方案集,选择准调度方案结束时间最小的方案,若不唯一,选择使该工序尽早加工的方案。实例表明所提算法优化了一般综合调度的结果且效率较高。

基于模糊最早价值时间优先的动态调度算法

实时控制系统调度中,最早截止时间优先(EDF)算法在超载时会造成系统控制性能急剧下降且严重影响了系统的稳定性,限制了其应用。为此,本文提出了模糊最早价值时间优先(FEVF)的调度方法。该算法基于模糊思想,构造了任务截止期的模糊隶属度函数,并根据任务的在线执行情况对任务进行价值度评价,从而动态地获得任务的价值时间,价值时间越早,任务的优先级越高。仿真结果表明,FEVF算法调度下系统的稳定性能在一定重载下保持较好的状态,可实现大范围负载内的优雅降级,使系统不致突然出现失效或崩溃。

云计算环境下利用改进遗传算法结合二次编码的大规模资源调度方法

针对传统遗传算法无法满足多用户下的大规模云计算环境下的资源调度问题,提出利用改进遗传算法结合二次编码的方法解决大规模资源调度。首先,在选择复制阶段,采用基于最小任务完成时间和匹配程度的双适应度函数,对种群以双重标准进行筛选。然后,对算法的交叉变异概率进行了自适应优化,使其自适应能力进一步提高,保证了算法尽快向最优解收敛。同时引入的收敛终止条件保证了算法尽快跳出循环。最后,在CloudSim平台上对改进遗传算法(IGA)进行了分析,实验结果表明,提出的改进遗传算法能够很好地适用于大规模资源调度,且结果优于其他几种较新的对比算法。

柔性制造系统数控单元的调度方法

柔性制造系统(FMS)的数控单元层调度,按先到先加工、最短时间规划(STP)和最小松弛度(LLD)生产调度原则对计划进行排序。通过工艺信息获得完成该条计划的资源和设备类型,计算该型设备的现有负荷,将计划指定到负荷最小设备上。每增加一条计划要重新计算设备负荷,直到安排完所有设备的月执行计划止。

基于双层模型的水利工程应急物资调度优化

为了提升水利工程事故应急物资调配的效率,构建综合考虑应急配送中心的应急物流能力和以总时间满意度最大为目标的应急物资调度双层模型,对应急物资调度过程进行优化。首先,根据改进的应急物流能力指标体系,对应急配送中心的应急物流能力做出评价并确定上层物资分配的权重;然后将降半哥西分布引入时间满意度函数可以综合考虑各事故点的受灾程度不同,提升物资分配的时效性与公平性。最后,根据实际水利工程事故设计算例,通过双层模型与传统模型的结果对比分析,验证该模型的有效性。结果表明:双层模型能够综合考虑实际的应急配送中心应急物流能力和各个受灾点不同的物资需求时间敏感度,得出总时间满意度最大且更为符合实际情况的应急物资调度方案。