时间约束工作流模型的可调度性验证研究

工作流模型可调度验证的目的是验证工作流调度系统时间约束的合理性、对工作流系统实例的时间可达性进行仿真。首先基于可调度性定理,设计了时间约束工作流模型的可调度性验证算法,并提出时间约束修正策略。通过该算法获得可调度的时间约束工作流的时间约束集;通过时间约束修正策略,减小上述可调度性验证方法的时间复杂度。然后,进一步设计了改进的可调度验证方法,从而可获得具有最小执行时间区间的时间约束工作流的时间约束集。实验及分析显示算法具有良好的性能和效果,研究成果对于制定时间约束工作流的时间约束有较好的应用价值。

一种改进的鲁棒约束预测控制器的综合设计方法

针对多包描述的不确定系统,提出一种新的鲁棒约束预测控制器.离线设计多包系统worst-case情况下性能最优的不变集,在线求解多包系统无穷时域性能指标的min-max优化问题.设计方法采用了时变的终端约束集,扩大了初始可行域,并能获得较优的控制性能.仿真结果验证了该方法的有效性.

带驻留约束的双臂集束型设备群的调度方法

为提高集束型设备群的生产效率,在考虑加工不同种类晶圆条件下,研究带驻留约束的双臂集束型设备群的建模与调度问题.提出虚拟缓冲模块概念,引入时间区间集来描述系统的运行状态,并以此建立调度问题的非线性规划模型;结合数学模型,提出一种以时间区间集为核心的基于虚拟缓冲模块概念和交换策略的调度算法;对所提出的算法进行了仿真分析.结果表明:所构建的算法运行时间短,调度1个Lot数量的晶圆仅仅需要0.5 s左右,响应时间快;与研究问题域的下界比较,算法的结果接近下界;当设备因子大于5时,周期延长率R已经全部小于0.05,取得了较好的调度效果,表明算法是可行且有效的.

考虑多晶圆流的集束型设备群调度方法

为有效解决集束型设备群多品种晶圆调度问题,构建考虑多晶圆流集束型设备群调度算法.统筹考虑多晶圆流、驻留和资源约束等特征,并以系统Makespan最小为目标,建立数学模型.集束型设备群调度分解为外层晶圆序列决策和内层机械手调度两个阶段,采用蚁群寻觅结合双向搜索策略,将蚁群算法融合到晶圆时间约束集搜索算法迭代过程中.在此基础上,提出了AS&TC(ant systems and time constraints)调度算法.对该调度算法进行仿真实验分析,结果表明该算法的有效性.

强实时约束下光纤通道交换网络消息集优化

实时系统应当具有可预期的定时行为,强实时约束要求系统必须满足定时约束和时限要求.以周期性任务模型作为网络负载可以准确地描述强实时约束下的系统性能.本文以光纤通道交换网络强实时约束下的性能研究为背景,根据调度实时消息传输的加权轮转服务规程,提出了特定消息集的优化设计算法,推导并证明了采用该优化算法后系统最坏情况下的可达负载率比不采用该算法时可提高至少一倍.

基于多面体不变集的变终端约束集RMPC

针对一类状态和输入受约束的多胞不确定线性时变系统,提出了一种基于多面体不变集的变终端约束集鲁棒模型预测控制算法。首先采用基于状态反馈增益的多面体不变集计算方法,给出了一种新的控制不变集序列构造方法,然后以控制不变集序列的并集作为终端约束集,结合在线优化和增益切换,实施变终端约束集双模鲁棒预测控制。该算法不仅有效地扩大了终端约束集,而且采用离线方式计算不变集序列降低了在线运算量。最后仿真结果验证了算法的有效性。

集合约束下多智能体系统分布式固定时间优化控制

本文研究一类具有状态约束的多智能体系统优化控制问题,提出了一种具有固定时间收敛特性的分布式优化控制算法.该控制算法由局部投影模块、一致性模块和梯度模块构成,其中局部投影模块确保智能体的状态在固定时间内收敛到局部约束集合,基于时变增益的一致性模块实现所有智能体的状态在固定时间内收敛到一致值,基于时变增益的梯度模块实现智能体的状态在固定时间内收敛到最优解.利用凸优化理论和固定时间李雅普诺夫理论,分析了算法的固定时间收敛特性.算法收敛时间的上界值不依赖系统的初始条件,因而可以根据任务需求来预先设计收敛时间.最后通过数值仿真验证了理论结果的有效性.

基于时序和兴趣度约束的加权关联规则挖掘算法研究

为了解决关联规则挖掘算法中频繁集信息挖掘不完善和时序周期对事务集频繁项挖掘的影响问题,提出了一种基于时序和兴趣度约束的加权关系规则挖掘算法。该算法首先利用时序滑动函数对时序事务集进行发生概率估算和权值赋值,依据兴趣度约束函数和剪枝定理进行事务集化简,然后根据支持度和k-支持期望进行加权频繁事务集抽取,最后依据置信度进行加权关联规则导出。实验结果证明,该算法能够快速有效地挖掘出符合用户兴趣度的关联规则。

基于时态约束的关联规则挖掘算法

分析时态约束关联规则挖掘的TCAR算法,针对其在挖掘频繁时态项集时效率较低的问题,提出一种基于时态约束的关联规则挖掘算法。该算法对源数据库进行处理,缩减存储空间,并在更新挖掘最大频繁项集算法基础上,挖掘最大频繁时态项集。实例分析结果表明,该算法能提高整体挖掘效率。

基于积分二次约束改进算法的时延电网控制策略研究

电力系统中信号传输的时间滞后通常会导致通信时延,影响电网的调控系统控制效率,从而造成电网运行稳定性降低。针对电力系统的通信时延问题,文中提出一种基于积分二次约束改进算法的时延电网控制策略。首先在考虑通信时延的基础上搭建电网微分方程模型,然后在算法中对电网的输入与输出设置约束条件,再结合耗散理论对积分二次约束算法进行改进。在此基础上设计时延反馈控制器,来提升电力系统稳定性,判定依据的保守性。最后,在电力系统安全分析软件中对算法进行仿真验证。仿真结果表明,所提出的基于积分二次约束改进算法的时延电网控制策略能够有效抑制振荡,同时减少通信时延对电网运行稳定性的影响。

对Allen的时间理论的某些改进

Ａｌｌｅｎ的时间理论因直观、易懂而倍受推崇，但它存在不能处理连续变化事件等缺欠。本文提出更为一般的时间理论框架，以扩展Ａｌｌｅｎ的理论，本框架的特点为：（ｌ）将Ａｌｌｅｎ的理论纳入其中；（２）可由时间点构造时区，并可处理时区和时间点；（３）以时间元素集的２Ｄ图形表示为基础的约束传播算法，既高效又可视化。

约束设置与逻辑综合在SoC设计中的应用

介绍了约束设置与逻辑综合在SoC设计中的应用,并以一款SoC芯片ZSU32的设计为例,详细讨论了系统芯片的约束设置与逻辑综合策略。

一种卫星成像调度的约束修正方法

约束修正是卫星成像调度的重要组成部分,负责处理成像调度方案的约束满足与优化的问题。为得到优化可行的成像调度方案,针对一类带有卫星存储器和数据下传等约束的卫星成像调度问题,提出一种新的约束修正方法。首先构建时间序有向图模型,将约束修正问题归结为点带约束成本的路径搜索问题,针对该模型提出一种基于标记更新的约束修正算法。通过针对实际问题的实验分析,表明该方法能够在规定的时间内求得问题的最优解,有效的解决了卫星成像调度的约束满足与优化问题。

基于MILP的应用服务器集群能耗与性能实时优化

在节能减排和激烈同行竞争的环境下,应用服务器集群的能耗与性能优化十分迫切.针对已有研究在性能指标和实时性方面的不足,提出一种集群能耗与性能实时优化方案.该方案结合采用线性加权法和主目标法优化集群功率与请求丢弃率这两个目标,将双目标优化转换成一个单目标约束优化.首先基于CPU频率等效连续调整模式下的服务器负载-功率模型,定义很少的变量将集群优化描述成混合整数二次规划问题,然后采用变量拆分和变量转换将其转化成混合整数线性规划(mixed integer linear programming,MILP)问题并引入特殊顺序集约束,最后采用Gurobi优化器求解该MILP.通过对CPU频率调整的进一步优化,大幅度减少了CPU频率的切换.多种场景下的测试表明,该方案的求解时间约在10 ms左右,特殊顺序集约束的引入使求解时间更为稳定,从而能够保证优化的实时进行.

基于时间约束集的多弹道式飞行器避撞发射时间规划

提出了通过调整发射时间解决多弹道式飞行器飞行避撞问题的算法框架,在该框架内针对多弹道式飞行器协同打击时是否发生飞行碰撞提出了检验算法,对于飞行器碰撞规避问题建立发射时间约束集模型,约束集由飞行器间发生碰撞的发射时间间隔约束构成。在该时间约束集的基础上建立以多弹道式飞行器同时打击为优化目标、含有不等于号表达式时间约束的优化问题,并通过"Big-M"法将该问题转化为非线性规划问题的标准形式,再利用序列二次规划(SQP)算法进行求解。该框架将发射时间调整问题转化为最优化规划问题,降低了传统遍历性发射时间调整算法的计算复杂度。基于MATLAB平台环境对所提模型及规划算法进行了仿真,验证了所提算法的合理性与有效性,同时具有较高的计算效率。

基于参数李雅普诺夫函数的鲁棒预测控制器

针对多包描述的不确定系统,提出一种新的鲁棒约束预测控制器.离线设计时引入参数Lyapunov函数以减少单一Lyapunov函数设计时的保守性,得到多包系统Worst-case情况下性能最优的不变集,在线求解多包系统无穷时域性能指标的min-max优化问题.设计采用了时变的终端约束集,扩大了初始可行域,而且能够获得较优的控制性能.仿真结果验证了该方法的有效性.

基于多面体可达集的时间最优模型预测控制

针对有界状态干扰下的线性时变系统,提出一种新的时间最优模型预测控制算法.在离线情况下通过求解一系列的线性优化问题确定次优的多面体N步可达集,根据这些可达集在线优化计算得到的输入量使系统状态尽快收敛到稳定区域.离线求解多面体可达集的方法可处理非对称约束,相比于以往的方法避免了在N增加时顶点数可能呈指数增多的问题,同时省去了过多复杂的多面体间的运算,因而便于在实际问题中应用.

基于容许集的多胞不确定系统三模RMPC

针对输入和状态受约束的多胞不确定线性系统,提出了基于容许集的扩大吸引域三模鲁棒模型预测控制方法.在多面体不变集离线模型预测控制算法的基础上引入容许集,以多面体不变集序列的并集作为模态1,基于N步容许集的控制容许集作为模态2,并利用离线设计和在线优化的控制策略,设计了三模变终端约束鲁棒模型预测控制算法,以实现系统渐近稳定.该算法不仅降低了在线运算量,而且扩大了吸引域.最后的仿真结果验证了所提出算法的有效性.

考虑进气约束的高超声速飞行器预定性能控制

针对高超声速飞行器跟踪误差瞬态性能约束与发动机进气条件约束问题,提出约束预定性能控制方案。首先,设计新型设定时间性能函数用于限定跟踪误差的瞬态与稳态性能。相比传统方法,新型方案可保证性能函数在设定时刻精确收敛至稳态值,同时可灵活调整函数初始收敛速率,避免控制饱和。其次,将速度与高度受约束跟踪误差进行无约束转换,通过控制转化误差有界满足原始跟踪误差的预定性能约束。在高度子系统中,通过结合预定性能控制限定攻角变化范围,能够满足发动机进气需求。最后,以考虑参数摄动的吸气式高超声速飞行器为对象执行对比仿真,结果表明所提方法能够有效满足跟踪误差的性能约束与发动机进气约束。