基于约束规划的航空电子系统任务分配与调度方法

随着综合模块化航空电子系统(Integrated Modular Avionics,IMA)对计算性能要求的日趋提高,既能提供更强计算能力又能减少电子设备的体积、重量和功耗的多核处理器将在航空电子系统领域得到广泛应用.目前航空电子系统的任务分配和调度主要基于手工方式,较少考虑多核环境下共享资源竞争带来的时间延迟,并且当系统更新时需要重新编排,十分耗时耗力.本文提出一种基于约束规划(Constraint Programming,CP)的航空电子系统任务自动化分配与调度方法.首先,给出了多核环境下任务最坏执行时间(WCET)的分析方法;其次,给出了基于CP的任务分配和调度方法;最后,设计与实现了原型工具CP4IMA,并基于ARINC653操作系统平台进行案例分析,验证了本文所提方法的有效性.

改进的多任务分配与调度遗传算法

提出了一种改进的混沌遗传算法,定义了问题模型,采用一任务序列加一主机序列的编码表示,并由约束关系阶段随机产生合法调度。为确保生成新调度,改进了交叉机制;为保持解的多样性和均衡负载,设计了任务均衡变异算子。为利用混沌优化技术,交叉、变异频率都由混沌序列动态控制。仿真结果表明,该算法总能得到最佳解。

基于蚁群优化算法的同构多核任务分配与调度

针对现有流程序自动综合技术中任务分配与调度方法效率低下的问题,提出一种基于改进蚁群算法的多核任务分配与调度算法.基于建立的问题模型,改进了基本蚁群算法中的信息素更新规则和启发式信息的计算方法,并应用多样化机制避免算法早熟收敛.为了提高效率,算法创新地在确定任务分配方案的同时确定调度序列.以标准任务图集为试验对象,验证算法的有效性.试验结果表明:与模拟退火算法相比,使用改进的蚁群算法在优化程序的执行跨度时收敛速度较快,并且在相同的循环次数下,得到的解更接近最优解.

基于改进的遗传算法的任务分配与调度

任务分配与调度是分布式系统中的关键问题,应用遗传算法来解决这一问题是近年来出现的新思路。文章介绍了一种改进的遗传算法,该算法在扩大选择范围的同时,将适应度引入到对父代之间的交叉操作中,克服了标准遗传算法(SGA)交叉操作中较大的盲目性。实验结果表明,改进的遗传算法在精度和收敛速度上都较SGA有较大程度的提高。

异构计算系统中基于遗传算法的任务分配与调度

任务分配与调度是异构计算系统(HCS)的核心问题之一。本文提出了一种对异构计算系统进行任务分配与调度的遗传算法。首先对HCS任务分配调度问题做出定义,然后分别讨论了问题的编码表示,种群初始化,染色体适应度函数设计,杂交、内部杂交与迁移遗传算子设计,控制参数自适应,算法的总体框架等。最后给出算法的仿真实验情况及实验结果分析与结论等。

基于模糊理论的任务分配与调度算法

基于模糊可靠性分配中的综合评判方法,提出一种用于数据并行交换的任务分配与调度算法。综合考虑影响任务优先级的各个因素及各影响因素自身的模糊特性,从而确定任务优先级,并解决任务分配过程中优先级的模糊决策问题。实验结果表明,该算法能提高任务的执行成功率,缩短任务的平均等待时间。

基于遗传禁忌算法的任务分配与调度的研究

任务分配与调度问题是公认的NP问题,为了合理的对备份任务进行分配与调度,使得最短时间内完成备份任务,提出了基于遗传禁忌搜索的备份任务调度算法。重点研究了遗传算法和禁忌搜索算法,并针对二者的不足,提出将其两种算法混合,相互取长补短,仿真实验结果和实例应用表明,笔者提出的算法其搜索效率比单一的遗传算法具有较好的效果。

基于异构计算系统的任务分配与调度算法

任务分配与调度是异构计算系统(HCS)的核心问题之一.提出了一种对异构计算系统进行任务分配与调度的遗传算法.首先对HCS任务分配调度问题做出定义,然后分别讨论了问题的编码表示,种群初始化,染色体适应度函数设计,内部杂交与迁移遗传算子设计,控制参数自适应,算法的总体框架等.并给出算法的仿真实验结果分析与结论等.

基于自适应遗传算法的并行任务分配与调度

在完成"基于Internet的多节点过程交互环境设计与实现"应用项目(远程在线医学诊断)中,提出了一种高度自适应的遗传算法,设计出自适应选择、自适应交叉及自适应变异3种遗传操作算子,无论在精度上还是收敛速度上都较其他的遗传算法有较大程度的提高。经过实践与仿真实验表明,该算法是可行且有效的,并具有较高的自适应性。

基于DDPG的综合化航电系统多分区任务分配优化方法

综合化航电系统(Integrated Modular Avionics,IMA)通过时空分区机制实现共享资源平台下的多航电功能集成,分区间的任务分配方法的优劣决定着航电系统的整体效能。针对航电任务集合在多分区内的分配调度问题,提出了一种基于深度强化学习的优化方法。构建了航电系统模型与任务模型,以系统资源限制与任务实时性需求为约束,以提高系统资源利用率为优化目标,将任务分配过程描述为序贯决策问题。引入马尔科夫决策模型,建立基于深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)法的IMA任务分配模型并提出通用分配架构;引入状态归一化、行为噪声等策略训练技巧,提高DDPG算法的学习性能和训练能力。仿真结果表明,提出的优化算法迭代次数达到500次时开始收敛,分析800次之后多分区内驻留任务方案在能满足约束要求的同时,最低处理效率提升20.55%。相较于传统分配方案和AC(Actor-Critic)算法,提出的DDPG算法在收敛能力、优化性能以及稳定性上均有显著优势。

基于蚁群算法的并行任务分配与调度

蚁群算法是近年出现的一种新启发式算法,在求解NP完全问题中具有较大优势。针对如何在满足任务约束关系的条件下用蚁群算法求解任务分配与调度问题,首先对任务的分配与调度问题建立数学模型,然后在满足子任务之间的约束关系的条件下用蚁群算法求出最优解,最后把用蚁群算法与遗传算法的最优解进行比较。通过仿真实验表明,蚁群算法比遗传算法在任务分配与调度求解中有较高的解的质量,但蚁群算法的求解速度要慢于遗传算法。

基于任务分配与调度的GSAT算法求解3-SAT问题

基于不同分配策略的云计算任务调度以及任务分配与调度的主要目的,提出了一种新的算法—求解3-SAT问题的基于任务分配与调度的GSAT算法。该算法将3-SAT问题中的每一个变量形成一个任务,在GSAT算法的基础上,引入任务分配与调度指导贪心搜索;同时,在保留原有贪心搜索的前提下,根据任务分配与调度的思想和3-SAT问题的特点,设计了两种新的策略—分配策略和调度策略共同完成整个贪心搜索过程。以标准的SATLAB库中变量个数从20~250的3 700个不同规模的标准Uniform Random-3-SAT问题对新的算法的性能进行了合理的测试,并与高效和普通性能改进的GSAT算法的结果作了比较,结果表明,该算法具有更高的成功率和更少的翻转次数。

基于分配法的机场物流货运站双升降式转运车任务调度研究

基于专家系统的基础上,对机场货运站双E任务分配调度中所涉及到的诸多问题进行了研究,提出了一种双E任务分配调度方法。分析了机场货运站双E任务分配调度中经常会用到的一些原则,并以此建立了双E任务分配调度专家系统的知识库,以及专家系统知识库以及双E任务分配调度的特点,建立了相应的专家系统推理机制。通过一个算例证明了双E任务分配调度方法能够大大提升机场货运站的作业效率。

基于遗传算法的任务分配与调度

现代社会许多领域都开始重视任务分配与调度工作,进而开展了许多相关的研究,其中较具有代表性的为基于遗传算法的任务分配与调度。因此,结合遗传算法的变化、特点及传统遗传算法的局限性,提出一种针对异构系统的任务分配与调度就产生的进化算法,并通过仿真实验验证其有效性。

基于遗传算法的片上多处理器任务调度策略研究

针对在片上多处理器上任务调度的特征,提出了一种基于立体编码的遗传算法。采用适合片上多处理器结构的三维立体编码,使计算节点之间的距离得到了描述,结合提出的个体适应度函数计算公式,使通信代价较小的调度策略优先得到选择,从而通过减少因结点间距离产生的通信开销降低了总的任务完成时间。此外,对算法结构、遗传算子进行了改进提出了内部二维交叉算子,加速了算法的收敛。仿真实验结果表明立体编码的遗传算法能够有效地对任务进行分配和调度,较之传统遗传算法具有较好的性能。

基于遗传算法的网格资源分配与调度研究

合理的资源调度可以在很大程度上提高网格系统资源的利用率,遗传算法(GA)因具有强大稳健的隐并行解空间搜索功能,被广泛应用于任务分配和调度问题的求解。本文在研究标准遗传算法(SGA)的基础上,提出与小生境技术相结合的自适应选择概率、父子竞争(PCC)交叉算子、插入变异算子和最优保存策略,改进SGA算法,在很好地保持种群收敛性的同时,提高了算法的局部和全局搜索能力。仿真实验结果表明,本文算法与其它调度算法比较,更能有效地实现资源的分配,可以成功应用于网格环境下独立任务的分配与调度。

基于并行遗传算法的对称多处理器任务调度策略研究

任务分配问题是公认的NP难问题。文章在以往有关多处理机任务分配算法的基础上,提出了一种适用于SMP系统结构的并行遗传调度算法。仿真结果表明,该算法具有较好的效果和收敛性。

遗传禁忌算法在备份调度中的应用研究

为了合理的调度备份任务,使得处理时间最长的备份处理机的处理时间最小化,综合分析国内外有关备份调度的算法基础之上,针对遗传算法和禁忌搜索算法两者优势与不足,将它们的优势结合在一起,提出了基于遗传禁忌搜索的备份调度算法。仿真实验结果表明,混合的算法与单一遗传算法相比,其搜索效率比单一的遗传算法有了很大程度的提高。

战时装备维修任务分配与调度的系统工程研究方法

战时装备维修任务分配与调度是装备维修的重要组成部分,可以用来应对未来信息化作战对装备维修的需求。为反映装备维修任务分配与调度的特征,基于霍尔三维结构理论,分别从过程维、逻辑维和知识维3个维度构建装备维修任务分配与调度的体系结构,确定该问题的5个重要过程、处理问题的5个基本步骤和解决问题所需的技术方法。在此基础上,通过装备维修任务分配与调度基本过程,确定了装备维修任务优先级分类、装备维修任务分配和装备维修任务调度3个核心问题,并对各个核心问题的目标、约束条件、输入条件、输出条件和研究重点进行了分析。

面向独立学院计算机机房维护流程优化模型与实践

本文围绕独立学院计算机机房的维护问题展开研究,提出了一种切实有效的维护流程优化模型。通过深入分析现有维护流程中的瓶颈与不足,如低效率和高成本等,结合独立学院的实际情况,构建了一套涵盖维护流程标准化、任务分配与调度、效果评价等多个维度的优化模型。实际应用结果表明,该模型能够显著提升维护效率,降低维护成本,为独立学院计算机机房的高效稳定运行提供了有力保障。本文的研究不仅具有理论价值,更为相关实践工作提供了有益的参考和指导。