含有混合中间存储策略的模糊流水车间调度方法

针对中间产品在相邻加工步骤间存在不同存储策略的流水车间调度问题,提出了一种含有混合中间存储策略的流水车间调度模型。在该模型中,考虑无限中间产品存储、有限中间产品存储、无中间产品存储3种策略同时存在的情况下对调度问题的影响,采用三角模糊数来描述生产过程中操作时间的不确定性;通过对三角模糊数的操作,并利用面积补偿的比较方法,将原有的模糊调度模型转化为确定性的调度模型;应用双倍体遗传算法对问题进行优化求解。仿真结果证明了模型和算法的有效性。

基于蚁群算法的带中间存储的流程工业生产调度研究

流程工业具有连续性,实时性,复杂性等特点,其生产调度的优化一直是行业内的热点问题。利用蚁群算法进行了深入的研究,提出了适用于流程工业中的连续域蚁群算法方案。该算法采用连续域网格对流程工业问题进行建模,利用缩小范围重新划分的方法提高了算法精度,同时引入最大-最小蚁群算法保证收敛速度,并通过限制解的范围和估算产值的方法引导蚂蚁走向可行,高效的路线。最后通过隔膜烧碱车间的算例验证了该方法在实用性、精度及速度方面有着明显的优势。

基于灾变型文化算法的不确定条件下中间存储时间有限Flow Shop调度

针对某些不稳定的中间产品,考虑其在中间储罐存储时间有限的调度问题。用粗糙变量表示不确定的加工时间,在粗糙规划理论的基础上建立相应的粗糙调度模型,并将其清晰等价化。设计了具有针对性的信仰空间及其与种群空间进行沟通的渠道,并在此基础上仿照自然界的演化规则为解决进化停滞的问题引入了灾变算子,提出了一种新的灾变型文化算法。仿真结果表明了本文所提出模型和算法的可行性及有效性。与改进遗传算法和无灾变算子的文化算法的对比研究表明了灾变型文化算法具有更好的求解性能。

求解中间存储有限Flow Shop调度问题的离散群搜索优化算法

针对中间存储有限的Flow Shop调度问题,提出了一种离散群搜索优化算法来最小化工件加工的总流水时间。该算法首先采用基于工件排列的离散编码方式,使得能够直接求解离散的调度问题;其次提出了新的初始化方法,确保了初始种群既具有一定的多样性,又有较好的性能;还引入了离散差分进化的思想,增强了算法的运算效率与搜索能力。最后使用正交设计的方法设置算法参数,通过对Taillard算例的仿真计算,验证了本文算法的优越性。

不确定条件下中间存储时间有限多产品间歇生产过程调度

针对产品处理时间不确定条件下中间存储时间有限多产品间歇生产过程调度问题,采用三角模糊数描述处理时间的不确定性,通过一种模糊排序的方法建立了以最小化模糊最大完工时间的值以及不确定度作为调度目标的数学模型,提出一种基于改进粒子群和分布估计的混合算法(IPSO-EDA)。IPSO-EDA算法在粒子群更新公式中引入基于所有粒子自身最优位置的优质个体分布信息,提高了算法的全局搜索能力,同时采用NEH初始化获得理想的初始解,采用NEH局部搜索提高算法的局部搜索能力。通过正交实验设计对算法的参数进行调节,仿真结果表明了所提出算法的有效性和优越性。

面向并发数据流处理的存储接入方法

海量的并发数据流存储请求,会造成数据库瞬时压力过大和存储时延提高等问题,对此提出一种面向并发数据流处理的存储接入方法。首先构建Redis缓冲区队列,以接收上游数据处理节点的周期数据,使用自定义数据流协议解决数据流规范化通信;然后设计主动存储中间件,通过线程读写任务分配算法(TRWTA),优先处理高负载区队列的读写任务,利用动态线程池计算读写压力(RWP)来优化管理线程数量,达到提高并发数据流存储效率的目的。此外,在存储层中使用了Mysql和HBase对数据流进行分类存储,对HBase进行Rowkey设计和预分区。经过实验分析,所提存储接入方法在持续的并发数据流下,较传统存储方法有效降低了存储时延,保证了数据库稳定性。

一种面向Hadoop中间数据存储的混合存储系统

针对Hadoop的Reduce阶段的I/O性能瓶颈,设计了针对Hadoop中间数据存储的设备同层混合存储系统。该系统包含数据映射和数据迁移两大模块,其中数据映射模块主要负责I/O请求重定向及维护元数据,数据迁移模块利用闲时进行数据迁移,提高SSD的利用率。实验结果表明,该混合存储系统能够缓解Hadoop的Reduce阶段的I/O瓶颈并提升该阶段的整体性能。

一种面向下一代互联网的广域网智能存储系统

广域网智能存储系统针对下一代互联网数据急剧增长、网络资源难以管理和使用的问题,采用多层次、可扩展的分布式存储模式,从改进体系结构着手来提高网络存储系统的性能。其存储管理遵循存储管理计划规范(SMI-S),并针对复杂网络环境下的元数据管理和数据传输问题,提出了有效的负载均衡策略和高速安全的存储中间件解决方案,不仅降低了存储管理开销,加快了数据传输速度,同时也实现了命令与数据分流、扩容与增速同步的目标,从而大大提高了整个存储系统的性能。

存储虚拟化技术研究与比较

本文描述了存储虚拟化技术的产生背景,介绍了存储虚拟化技术的定义和结构模型,并对存储虚拟化的实现方式和特点、关键技术做了分析和比较,最后指出存储虚拟化依然缺乏高度的标准化,只有尽快解决操作平台、网络和存储设备等厂商及产品之间的互操作性问题,才能推动存储虚拟化技术的发展。

关于视频监控系统采用IP-SAN存储构架的研究

随着城市轨道交通的快速发展,运营管理单位对视频监控系统的功能需求日益增加。现场摄像机布点量及后台视频监控数据量与日俱增,视频数据存储量高达100 TB,面对巨量监控信息的存储管理,便成为视频监控存储系统一个重要的功能研究课题。文章根据项目设计方案进行实验室环境搭建测试。梳理出视频监控系统采用IP-SAN存储构架的解决方案,并对此类存储构架解决方案作出总结归纳,希望为后续视频监控系统存储业务提出指导性意见。

院间远程会诊系统的建立和应用

目的 探讨建立院间远程会诊系统的可能性和实用性。方法 图像设备通过TCP/IP协议与图像工作站PC机连接,经压缩后通过ADSL与一个固定TP地址的中间存储空间相连,解压缩后与远程工作站PC机相连。结果 实现图像的异地会诊与咨询,各医院间资料可进行交流,并通过光盘存储节约大量复制胶片。结论 院间远程会诊系统的建立能使下级医院充分利用上级医院的专家资源,各家医院可通过中间存储空间进行图像数据交流,实现资源共享并可为各家医院节约数量可观的资金。

JPEG2000位平面编码器并行优化

针对JPEG2000位平面编码器传统的串行扫描方式计算时间长、存储消耗大的问题,笔者提出了位平面编码器的并行优化,分析了位平面编码各编码通道前后显著性状态的改变,设计了流水线结构的通道判决电路,减少了显著性状态中间存储的需求,提升了位平面编码的速度。实验结果表明,并行优化的位平面编码器在性能和资源使用上达到了较好的水平。

基于令牌桶算法的公众号小程序访问流量控制模型

为更好地控制公众号小程序访问流量的传输行为,实现对流量数据信息的精确化协调,设计基于令牌桶算法的公众号小程序访问流量控制模型。借助存储中间件设备,建立Web型服务框架,通过访问流量应急管理的方式,实现基于令牌桶算法的流量需求分析。在此基础上,研究流量控制协议的连接特征,通过连接行为复位的方式,定义访问流量报文段的传输格式,完成基于令牌桶算法的公众号小程序访问流量控制模型的搭建。对比实验结果表明,与TCP串行流量控制算法相比,应用基于令牌桶算法的控制模型后,可将公众号小程序访问流量在单位时间内的传输极值提升至7.8×10^(13) T,既定访问节点处的UDC转存指标也增大至86.53%,能够在精准协调流量数据信息的同时,实现对公众号小程序访问流量传输行为的有效控制。

基于改进粒子群算法的离子膜车间调度问题研究

针对某电化厂离子膜车间的调度问题,以产值最大化为目标函数,建立具有中间存储的连续和批处理过程相结合的多产品多批次调度模型提出一种改进的粒子群算法(IPSO),加入自适应混沌变异操作,在加强算法局部搜索能力的同时保证搜索过程中种群的多样性,并利用IPSO对建立的模型进行求解仿真结果表明了模型和算法的有效性,在满足计划的前提下,获得了满意的日生产总值.

基于自适应变邻域搜索算法的一类混合流水车间调度问题

混合流水车间调度是一类典型的生产调度问题,属于NP-难问题。传统的研究通常针对中间存储无限的情况,但是在实际生产中,相邻工序之间的存储一般是有限的。针对中间存储能力有限的混合流水车间调度问题,建立了该问题的混合整数规划模型,并提出了一个自适应变邻域搜索算法。在算法中,针对混合流水车间调度问题的特点,提出了基于工件顺序的编码及解码方法。针对传统邻域类型广域搜索能力不足的问题,提出了基于块删除与插入的大规模邻域搜索,并提出了邻域规模的自适应选择机制。基于随机测试问题的实验结果表明,所提出的自适应变邻域搜索算法具有较好的局域与广域搜索能力。

基于广义粗糙集的流程工业车间调度研究

针对流程工业某电化厂聚氯乙烯车间的生产过程,基于统一时间离散化方法,用广义粗糙集理论对投入产出比、设备转化率等不确定参数进行描述,建立了基于广义粗糙集有限中间存储的流程车间调度问题模型.该模型以最大化产值及精度要求为目标,考虑了设备容量约束、设备生产能力、物料平衡等多种约束,并应用基于改进进化策略的差分进化算法进行求解.仿真结果表明了该算法和模型的可行性及有效性.