求解装箱问题的一种混合分组遗传算法

通过设计一种适应度函数,利用分组遗传算法结合BF算法和FFD算法来对此适应度函数进行优化,从而求得一个优化的装箱结果。用C++实现该算法并对装箱实例进行仿真实验与比较,结果表明:在遗传算子的交叉操作过程中采用FFD+GGA的混合分组遗传算法是一种解决装箱问题的有效方法,在大部分情况下用很短的时间都可求得最优解。

基于频率域灵活划分的5G实时调度算法

5G网络的出现使无线技术在工业控制系统中的全面应用成为可能。目前,工业控制系统中存在大量高实时数据需通过无线网络进行传输,但已有的传输调度方法无法适用于频率域可灵活拆分的5G网络。因此,文章针对5G时频使用规则,基于经典装箱算法,提出一种对5G时频资源分类细化处理的启发式调度方法。评估测试表明文章所提方法与传统调度方法相比数据传输延时减小了28%。

双电压动态可重构FPGA任务模型及调度算法

通过对单电压动态可重构可编程逻辑门阵列(FPGA)实时任务模型的学习研究,建立基于双电压动态可重构FPGA的非可抢占任务模型.该模型很好地描述了双电压动态可重构FPGA任务的特征,在单电压任务模型的基础上增加了双电压任务模型特有的属性.并基于降序首次自适应算法提出一种新的硬件任务调度算法,该算法在保证任务集限制时间内完成所有任务的同时,利用动态电压调节的方法大幅度减少了任务集完成所需要的能量.在SunSaloris工作站下对任务调度模型及其算法进行仿真和评估,实验数据表明,这种基于双电压的任务模型的调度算法,能够有效降低FPGA任务执行的能耗,对于大规模的任务,能耗最高可节省24.1%.

一种带脆度的尺寸可变装箱问题

作为经典装箱问题的扩展,尺寸可变装箱问题在现实生活中有着极高的应用背景。分析了尺寸可变装箱问题在解决货物装载运输问题上的不足,由此提出了一种带脆度的尺寸可变装箱问题。除了经典装箱问题中物品体积和箱子容量这两个参数,还引入了物品类型和箱子脆度等参数,给出了相关的数学模型。在经典的FFD(First Fit Decreasing)算法的基础上进行了推广,提出了新的启发式算法NFFD,它对箱子的特性进行了预处理,再进行装箱。分析了该算法的复杂性。对NFD、FFD和NFFD算法进行了数值模拟实验,实验结果表明,在相关参数符合均匀分布的条件下,NFFD算法的效果是最好的。