基于碳势-负荷数据双向反馈机制的配电网调度策略

为降低配电网碳排放并增强负荷需求响应的合理性和有序性,提出一种基于碳势-负荷数据双向反馈机制的配电网低碳调度策略。根据碳排放流理论,在配电网层面构建负荷和储能系统碳排放流模型;建立需求响应优先级函数以评估各类负荷的需求响应能力,并基于该优先级设计相应的需求响应策略;结合配电网的经济性和低碳性,设计上层碳势数据与下层负荷数据双向反馈机制,基于该机制建立配电网双层低碳调度模型。改进的IEEE 33节点系统算例仿真结果表明,所提模型能够显著提高光伏消纳率,降低系统运行成本和碳排放量。

反馈控制的优先级队列公平调度算法

为了支持家庭网络中多业务的要求,本文在支持多优先级队列调度算法的基础上令服务时间配额(服务率)随缓冲队列长度而变化,提出了一种基于反馈控制的服务时间自适应分配的队列公平调度算法.仿真结果表明该算法有效地改善了家庭网络中多优先级缓冲队列的平均时延和服务特性,并具有良好的自适应性.

OFDMA系统中基于有限反馈的资源公平调度算法

OFDMA是下一代无线通信系统中在下行链路上实现大容量通信的一种有前途的技术,其中的关键技术之一是在共享信道的用户间公平合理地分配子载波和功率。分析了功率约束下系统最大吞吐量的实现方法,提出了一种基于有限反馈的资源公平调度算法,这种算法具有系统所需反馈信息量少、用户间公平性好等性能。

一种基于反馈机制的自适应弹性调度算法

针对实时多任务系统中的临时过载问题,提出一种基于反馈机制的自适应弹性周期调度算法。考虑任务截止期小于或等于任务周期的情况,参考弹性调度算法的基础模型,动态估计周期任务的执行时间。仿真实验结果表明,该算法可有效提高随机任务集的调度成功率。

云计算环境下的动态反馈作业调度算法

针对现有Hadoop作业调度算法在多用户、异构环境下不具备反馈机制的问题,提出一种云计算环境下具备反馈机制的动态作业调度算法。该算法引入排队论模型,采用单队列多资源池服务窗口的设计思路,将所有作业统一提交到一个支持优先级的排队队列,作业分发控制模块选择优先级最高的作业分发到空闲的资源池窗口执行;Hadoop集群通过自身的心跳机制将作业运行的初始化时间、运行时间等信息传递给参数统计模块进行统计,将获得的平均到达率和平均服务率这两个核心参数的实际值传递给反馈机制模块,根据调度算法模型计算出平均逗留时间和平均队长的理论值并与实际值进行对比,当差值大于阈值时对该调度算法的核心参数进行适当调节使差值收敛于阈值,将具有较大平均逗留时间和平均队长的作业调度到有槽位数的资源池服务窗口执行。实验结果表明:与经典算法相比,该算法具有较高的调度效率和负载平衡能力,作业平均逗留时间比先进先出调度算法和公平调度算法分别减少了57%和19%,平均队长分别减少了50%和37%。

WMN中基于循环补偿的公平调度算法

针对无线Mesh网络(WMN)中数据包调度方案公平性欠缺的问题,提出一种基于循环补偿的公平调度算法。该算法将Mesh节点中需要发送的数据包缓存在各自的数据流队列中,轮询处理队列的调度请求。利用信道状态监测机制确定队列的信道特征,通过循环补偿模型将队列调度过程划分为发送、补偿、休眠3个时期,各时期循环执行实现通信数据流间的平衡调度。仿真结果表明,该算法在公平性和吞吐量方面的有效性。

移动WiMAX网络中的VoIP调度机制

移动微波存取全球互通(WiMAX)网络使用了5种调度机制来保证服务质量,其中的3种被设计用于实时性业务。但是,这3种调度机制都缺乏公平性。在资源不足的时候,通过丢弃新用户的请求来保证旧用户的服务质量(QoS)。为此,针对WiMAX中的因特网语音(VoIP)服务提出了一种基于优先权的新调度机制。该机制中,不同用户的业务请求将被赋予不同的优先权。新旧用户同时请求资源时,新用户的请求拥有更高的优先权;资源分配中心再根据优先权的高低为用户分配资源,从而在最大限度上保证了资源分配的公平性。仿真结果显示,新调度机制可以将网络中的因特网语音服务的连接数和总吞吐量分别提高15%和11%左右。

动态调度策略与竞争机制融合的蚁群优化算法

针对蚁群算法收敛速度较慢与易陷入局部最优的问题,提出了动态调度策略与竞争机制融合的蚁群优化算法.该算法重点引入调度策略,随迭代时期的变化,通过反馈系数将路径信息实时反馈给调度算子,引导蚂蚁动态选择路径,在广阔的空间中充分探索最优解,避免蚁群陷入局部最优.另将蚁群分为双子群竞争搜索最优解,并给予不同的激励,从而平衡算法的多样性与收敛速度.通过14个经典旅行商问题(Traveling Salesman Problem)实例进行验证,该算法能以较少的迭代次数取得最优解或接近最优解,表明算法的有效性及其优越性.

改进的两跳中继网络比例公平调度

传统两跳多用户中继网络中,协作系统的传输性能和系统资源分配的公平性取决于系统的调度方案,而平等的调度资源更是保证用户服务质量的前提。尽管采用传统的比例公平算法实现资源的分配调度,在避免用户出现极端"饿死"的同时,也不会导致系统性能过低,但是比例公平算法忽略了信道的时变特性,无法保证系统选择最优信道的连续性。因此,在比例公平算法的基础上,考虑到用户端的信道反馈中可能存在的访问时延,提出了依据用户端访问时延的改进比例公平调度算法并对其进行了蒙特卡洛仿真。仿真结果表明,该算法较好地兼顾了系统性能和调度公平性。

被动侦听机制的服务性能反馈控制方法

提出一种区分服务机制,建立基于被动侦听的服务性能(QoS)反馈控制方法,可以实现接纳请求的优先级调度方案.系统中监测终端的核心是基于简单网络管理协议(SNMP)的侦听机制,区分服务控制策略的核心内容是优先级队列调度,控制策略所使用的参数都可以根据实际环境动态调整.实验室条件下的测试结果表明,当发送速率达到每秒90个请求时,使用拥塞控制策略的服务器能保持比较好的性能.在复杂环境下,反馈控制系统对请求的用户实现区分服务,提高和改善服务器的服务性能,具有一定的适应性与鲁棒性.

基于多时间尺度的电力系统源网协同自适应调度方法

在对电力系统源网进行调度时,受电力系统自身出力和负荷不确定性的影响,电力系统的运行性能难以达到理想效果,为此,提出基于多时间尺度的电力系统源网协同自适应调度方法。充分考虑由于天气环境的不确定性以及用户用电的不确定性导致的电力系统出力波动和负荷波动,在设置电力系统源网调度目标函数阶段,引入了第二个时间尺度——实时调度。在对目标函数进行求解时,利用区间可能度法,将电和冷热负荷等式约束转化为不等式约束的形式,利用反馈校正机制使得求解结果与电力系统实时状态形成信息闭环结构,实现对参数的滚动调度。在测试结果中,设计调度方法在提高电力系统运行性能方面具有良好的实际应用效果。

刺激鱼类自然繁殖的生态调度和适应性管理研究进展

水库调控下的水文情势、河道环境与鱼类行为之间如何驱动响应,促进生态良性循环的反馈调节机制如何科学建立,现有水库生态调度方案如何优化调整,是近年来我国试验性生态调度工作中面临的一连串新问题,也是我国马上步入后水电时代水库可持续运行与适应性管理迫切需要考虑的问题。通过系统调研和梳理总结,综述了水库调度环境下的鱼类生态响应与生态调度方面的研究进展,认为适应性管理闭环的顶层设计、人工调度环境下的鱼类行为响应机理、刺激鱼类行为响应的水文过程反馈调节机制,以及生态调度实践初期面临的小样本问题,是当前研究的难点和下一步亟待攻克的科学问题。在此基础上,提出了从“驱动力—状态—响应”这一逻辑链条有机串联和系统研究“水文过程—河道环境—鱼类行为”之间复杂响应与互馈关系的设想,并对未来生态水文学、生态水力学和鱼类生态学等多学科的贯通发展,以及新一代计算机和信息技术在本领域的尝试应用进行了展望。

供水水库优化模拟风险调度模式的研究

针对水库调度过程中的风险问题,引入了供水水库调度的优化模拟风险管理模式。首先建立了供水水库群的优化调度模型,然后对度量风险的可靠性、脆弱性、回弹性、事故周期等指标作了论述。在此基础上,模拟水库调度过程中存在的风险,并通过模拟与优化的反馈机制,建立了供水水库优化模拟风险调度的总体模式。

基于Q—学习的超启发式模型及算法求解多模式资源约束项目调度问题

为了更好地解决传统的元启发式算法机制单一和面向问题定制不足等问题,提高算法的整体通用性,本文提出一种基于Q—学习的超启发式模型,并基于该模型设计实现了一种超启发式算法,求解多模式资源约束项目调度问题(MRCPSP)。该模型架构分为高低两层,低层由具有多种异构机制和不同参数的元启发式算子组成,高层则依据Q—学习策略自动选择低层算子。模型将多种优秀的元启发式算法与反馈—学习强化机制有机整合,具备灵活的可扩展性。为检验算法效果,从MRCPSP标杆算例库中选取了上千个规模不等的算例,设计了等价比较实验环节,并与最新公开文献提供的结果进行了比较。结果表明,基于Q—学习的超启发式算法在目标值、通用性、鲁棒性等多项性能指标上均表现优异,可以借鉴应用到其他各种组合优化问题。值得一提的是,针对J30算例的计算结果有多达41个算例获得了比当前公开文献报告的已知最优解更好的结果。

跨层资源调度算法综述

跨层资源调度对实现资源的有效利用,保证业务的QoS起着重要作用。本文对跨层资源调度的研究状况进行了概述:根据所采用的技术体制和约束类型,介绍了单载波系统和OFDM系统的多用户机会调度问题和相应算法,分析了单一类型和多种类型资源共享约束下的机会调度算法;分别从队列调度、子载波分配和功率控制3个方面,对基于队列和信道状态信息的资源调度算法进行了分析和比较;对提高反馈信息的准确性、减少反馈信息量的方法和机制进行了简要介绍。最后指出了需要进一步研究的问题。

基于对等模式的虚拟计算环境下的一种任务调度算法

基于对等模式的虚拟计算系统体系结构,提出一种基于加权随机和反馈机制的任务调度算法.选定的调度节点首先对资源进行按需筛选和静态量化排序,继而对权重递减的资源进行随机选择,然后获取相应动态信息进行过载过滤及排序得到最终资源,最后通过反馈机制实现算法对系统负载的自适应性.实验表明该算法有效避免了系统瓶颈,平衡了负载,具有较好的自适应性.

TD-LTE系统中资源调度技术的研究

首先阐述了TD-LTE系统中资源调度技术的重要性,介绍了资源调度技术中信道质量指示CQI信号的定义、反馈机制、以及周期性与非周期性CQI反馈区别。然后在实际TD-LTE系统环境中对CQI信号进行测试,并对结果做了简单的比较分析。最后详细比较了FD-LTE、HSDPA和TD-LTE系统中CQI的运作机制,总结得出TD-LTE系统在资源调度技术上具有高频率利用率、支持非对称业务、获得高吞吐速率以及节省上行信道资源等优势。

无线体域网低能耗功率控制与分布式调度算法

传输能耗在无线体域网的能耗中占比最大,降低传输能耗的核心是解决2个问题:传输时隙到来时选择哪个节点传输和所选节点以何种功率传输。针对前者现有调度算法忽视网络公平性要求的局限性,提出了一种包含公平性指数的分布式调度算法;针对后者当前功率控制算法采用固定函数模型的局限性,设计了一种基于比例—积分—微分的单输出神经网络(SPIDNN)自适应网络功率机制动态调整无线体域网中传感器节点的发射功率控制方法。仿真实验表明:相对其他方案,方案在保证网络公平性的前提下,降低了能量消耗。

单机多客户调度的交互式非合作博弈求解

从现代生产应强调客户个体目标的优化需求出发,研究了基于客户评价反馈机制下的单机多客户调度问题。提出并建立了两套客户评价反馈机制,分别以定性和定量的方式反映客户时生产方调度结果的评价,以此确定目标改善工件。然后,在借鉴非合作博弈理论应用思路的基础上,设计Nash均衡(NE)解的调整算法,通过采用个体目标强化因子法和机器资源时间段价格调整法相结合的方法得到NE解。算例仿真表明,该NE解能令客户满意。

发布订阅网络中的个性化优先级路由算法

针对发布订阅网络消息性质(关键性、紧急性等)和所属用户的不同,引入了以服务区分为目的的路由算法-基于反馈机制和订阅区分的个性化优先级路由算法.它基于内容覆盖的路由算法,并允许消息优先级的动态变化.网络中用户可拥有不同权重,并且可以制定个性化的优先级订阅.其中订阅用户数越大、越紧急的消息会获得更高的传输优先级(或传输质量).另外为了防止个性化订阅过程中潜在的"贪婪"设置高优先级现象,算法引入了公平性调度机制-基于反馈的全局优先级调节.最终实验结果表明,高优先级消息的传输性能较其他优先级消息高,并且也证明了基于反馈的公平性调度机制可以有效地调整系统不公平状态,保证了个性化优先级路由算法的实际应用性.