考虑随机返工与紧急插单的可抢占设计项目群调度

鉴于多项目并行以及因随机返工和紧急插单而导致的任务抢占特征,使设计项目群调度问题难以求解,而传统随机动态规划方法因维数灾难只能获得小规模问题的最优策略,为构造面向大规模问题的高效近似方法,提出将原随机调度问题近似分解为各个状态下的确定性调度子问题,从而获得原问题的次优策略。建立了确定性调度子问题的混合整数规划模型,并提出基于元启发式算法和优先规则的求解方法。基于标准测试集PSPLIB设计了多组计算实验,在不同调度环境下验证了所构建模型和算法的有效性。实验结果表明,元启发式算法不但在单项目平均拖期比目标下较最优规则提升了12%以上,而且具有较高的计算效率,能够满足实际决策需求。

认知-运动双任务训练对脑卒中恢复期患者平衡功能和步态效果的随机对照试验

目的 探讨认知-运动双任务训练对脑卒中后6个月内患者平衡功能和步态的影响。方法 2022年5月至2023年4月,北京市普仁医院脑卒中恢复期患者68例,随机分为对照组和试验组,每组34例。两组均接受常规康复训练,在此基础上,对照组进行单任务步行训练,试验组进行认知-步行双任务训练,共4周。治疗前后进行Fugl-Meyer评定量表下肢部分(FMA-LE)评定,采用平衡测试仪测量单任务和双任务状态下静态平衡姿势轨迹和稳定极限;采用步态分析仪进行步态分析。结果 训练后,两组FMA-LE评分均显著增加(|t|> 10.239,P <0.001),两组间比较无显著性差异(P> 0.05)。单任务状态下,训练后两组平衡测试各参数均明显提高(|t|> 2.934,P <0.01),试验组闭眼运动轨迹长度明显长于对照组(t=3.330,P=0.001);两组步态分析各参数均改善(|t|> 6.823,P <0.05),试验组步速优于对照组(t=2.355,P=0.022)。双任务状态下,训练后除对照组睁眼状态下运动轨迹长度无明显变化(P> 0.05),两组其他平衡测试参数均改善(|t|> 2.472,P <0.05),两组间所有参数比较均无显著性差异(P> 0.05);两组步态分析各参数均改善(|t|> 2.238,P <0.05),试验组步幅、步速优于对照组(t> 2.443,P <0.05)。结论 认知-运动双任务训练可以有效改善恢复期脑卒中患者下肢运动功能、平衡功能和步行能力,在改善步态部分参数方面优于单任务步行训练。

隐蔽线索对基于时间前瞻记忆的影响

本研究通过三个实验,从不同角度考察隐蔽线索对基于时间前瞻记忆的影响,以期进一步了解基于时间前瞻记忆的加工特点。实验1A旨在考察不同进行中任务线索条件下基于时间前瞻记忆的表现差异;实验1B旨在考察不同干扰任务条件下的线索对基于时间前瞻记忆的影响;实验2旨在考察嵌入不同的前瞻记忆任务线索和进行中任务线索对基于时间前瞻记忆的影响。结果表明:(1)适当的隐蔽线索对个体的基于时间前瞻表现具有促进作用。对于提示回溯成分的隐蔽线索,时间线索无论隐藏在进行中任务中还是干扰任务中都显著提高被试基于时间前瞻记忆的表现。(2)与出现在干扰任务阶段中的线索相比,出现在进行中任务阶段中的线索更能提高个体基于时间前瞻记忆的表现,说明线索越临近目标时间,促进效应越大。(3)基于时间范式的线索能够促进基于时间前瞻记忆表现,基于事件的线索则不能。本研究结果支持随机游动模型。

基于深度强化学习的卫星动态调度策略

为了解决卫星运动过程中对于新增任务的资源分配难问题,提出了将卫星调度模型与深度强化学习结合起来的卫星调度优化框架。以北方某卫星任务站的任务调度过程作为基础,使用Agent仿真技术建立卫星任务调度模型,模型中引入深度Q网络(deep Q-network,DQN)算法。调度模型根据地面任务站的实时数据对卫星的使用情况进行调整,将调整过后模型的数据做成数据集,用于深度学习的训练。训练成熟的网络与地面站任务调度结合起来,用于支持卫星实时动态调度。实验表明引入DQN可以很好地优化卫星调度,比现有优化方法更加高效。

“一条船一次查”海事综合执法模式探究

为了落实海事信息化一体化对“互联网+监管”的要求,深圳海事局启动了“深海监管服务平台”项目,该平台打破传统业务界限,通过创新综合执法业务流程,实现深圳海事“一次登轮检查,填写一张检查表格,完成多个检查任务”的综合执法信息化流程再造。

云环境中面向随机任务的用户效用优化模型

资源分配方法和技术一直是云计算领域中的热点问题,现有的解决方案在资源分配与调度方面未能充分考虑用户的实际需要,首先通过引入用户效用的概念,建立了云环境中用户效用的描述模型,给出了用户对任务执行时间和费用满意程度的量化方法,并针对用户任务到达时间和任务类型的随机性,基于线性规划理论提出了云环境中面向用户效用的任务调度优化模型.该模型以任务完成的总效用值为目标,以用户任务的预期时间、费用和并行加速比为约束条件,能真实描述用户任务的随机性,面向时间和费用两个现实目标,求解出最合适的计算资源和排队秩序.最后通过实验表明,这种云环境中的任务调度方法能有效地满足用户对任务执行时间和费用的需求.

智能镜像手套任务导向性训练联合低频重复经颅磁刺激对脑卒中患者手功能效果的随机对照试验

目的 观察智能镜像手套任务导向性训练联合低频重复经颅磁刺激(rTMS)对脑卒中患者手功能恢复的效果。方法 2022年10月1日至2023年6月30日,选择苏北人民医院脑卒中患者136例,随机分为对照组、镜像组、rTMS组和联合组,每组34例。各组均给予常规康复治疗,镜像组增加智能镜像手套任务导向性训练治疗,rTMS组增加低频rTMS治疗,联合组增加智能镜像手套任务导向性训练与低频rTMS治疗,共4周。比较治疗前后Fugl-Meyer评定量表上肢部分(FMA-UE)评分、Wolf运动功能测定量表(WMFT)评分和前臂伸肌群、屈肌群表面肌电均方根值(RMS)患侧/健侧比值;比较rTMS组和联合组治疗前后经颅磁刺激运动诱发电位(MEP)的差异。结果 对照组4例、镜像组7例、rTMS组5例、联合组6例脱落。4组FMA-UE、WMFT评分和前臂伸肌、屈肌群RMS比的组内效应(F> 996.656, P <0.001)、组间效应(F> 20.333, P <0.001)和交互效应(F> 72.796, P <0.001)均显著,且联合组最优。治疗后,rTMS组和联合组MEP的振幅均增加(|t|> 3.842, P <0.05),联合组明显高于rTMS组(t=-3.060, P <0.01)。结论 智能镜像手套任务导向性训练联合低频rTMS可有效促进脑卒中患者手功能恢复。

实时多任务系统可调度性工程评估方法研究

在实时多任务系统中,偶发任务的不可预见性会对实时系统的可调度性造成影响,甚至导致实时系统崩溃;针对此问题研究了对实时多任务系统进行工程评估的方法,将偶发任务对实时系统的影响进行了充分考虑和分析,建立了任务调度的目标规划模型,定义了超时百分比;仿真结果和物理实验都表明,最坏情况(图1中第三种情况)下,如果实时系统的超时百分比小于35%,系统任务就可以在任务时限内完成,这说明该评估方法能够保证实时系统可调度。

多处理器系统可靠性约束下的节能调度算法

针对多处理器系统中随机到达的任务,设计了可靠性约束下的节能调度算法(ESACR)。该算法在满足任务截止期限的前提下选择一个预计产生能耗最小的处理器以节能,在单个处理器上运用最早截止期限优先策略进行调度并尽量使各个任务的执行电压/频率均衡,当新到任务在处理器上不能满足截止期限要求时则逐个调高前面未执行任务的电压/频率。同时,为保证系统的可靠性,ESACR给正在执行的任务预留错误恢复时间以保证当发生瞬时错误时该任务能被恢复。实验结果表明,与最高电压节能调度(HVEA)、最小能耗最小完成时间调度(ME-MC)、最早完成时间优先调度(EFF)相比,ESACR在保证系统可靠性的前提下节能效果最好。

基于EXTEND的复杂维修流程仿真

采用EXTEND仿真软件对复杂维修流程进行了建模仿真,某大型修理厂对装备的维修需要经过5道工序,如装备清洗、故障检测、常规故障修复、非常规故障修理、总装测试。其中非常规故障修理工序中,分3条流水线并行进行修理。在此基础上,分析得出随机性维修任务对维修流程的影响,另外利用作业成本法,估算出维修费用,为此问题的研究提供一种可行的技术途径。

基于随机任务的可靠性约束与节能调度算法

可靠性与节能是实时系统研究中的重要内容,为此,提出一种基于随机任务的可靠性约束与节能调度算法(RCERT)。按相同的电压/频率执行任务,当某些任务不能满足截止期限时,则调高处理器的执行电压/频率,当处理器执行电压/频率被调低时,在任务就绪队列中插入任务恢复时间以保证系统的可靠性。考虑到系统实际运行时产生瞬时错误的概率非常小,设计多个任务共用一个错误恢复时间的算法,将任务的执行电压/频率调至更低水平以节省能耗。基于德州仪器的TI OMAP5912和Intel PXA270处理器进行仿真实验,结果表明,与EDF和MEG算法相比,RCERT算法在保证系统可靠性的前提下可更高效地实现节能。

云平台任务资源使用状态预测分析研究

预测任务的资源使用状况是提高云平台资源使用率的重要手段之一.然而云计算平台资源使用的动态性、不确定性和突变性使得预测效果有限.为了提高云平台任务的资源使用率预测性能,本文做了如下工作:1)详细地分析了当前主流云平台的资源使用情况,提炼了云平台任务的资源使用特征;2)根据云平台的特点设计了适合任务的资源使用预测性能评价函数PEFOT(Performance Evaluation Function fOr Tasks,PEFOT);3)设计并实现了一种云平台任务的资源使用率预测方法 REPOTASK(REsource Prediction method fOr TASKs,REPO-TASK).使用Google云平台数据集进行了实验,结果表明,相对于目前已经提出的任务资源使用率预测模型BP和LSTM,REPO-TASK方法具有更好的预测性能,PEFOT值平均下降了3. 2591.

基于多任务学习的中文事件抽取联合模型

事件抽取旨在从非结构化的文本中提取人们感兴趣的信息,并以结构化的形式呈现给用户.当前,大多数中文事件抽取系统采用连续的管道模型,即:先识别事件触发词,后识别事件元素.其容易产生级联错误,且处于下游的任务无法将信息反馈至上游任务,辅助上游任务的识别.将事件抽取看作序列标注任务,构建了基于CRF多任务学习的中文事件抽取联合模型.针对仅基于CRF的事件抽取联合模型的缺陷进行了两个扩展:首先,采用分类训练策略解决联合模型中事件元素的多标签问题(即:当一个事件提及中包含多个事件时,同一个实体往往会在不同的事件中扮演不同的角色).其次,由于处于同一事件大类下的事件子类,其事件元素存在高度的相互关联性.为此,提出采用多任务学习方法对各事件子类进行互增强的联合学习,进而有效缓解分类训练后的语料稀疏问题.在ACE2005中文语料上的实验证明了该方法的有效性.

随遇接入卫星应急任务响应技术研究

面对在轨卫星当前对突发事件、灾难应急等突发性、短暂性的使用需求,传统空间系统应用存在任务规划提前制定、难以临时变更的缺点,卫星系统无法快速对该类突发事件进行资源保障。因此迫切需要构建高效、即时的空间任务执行体系。研究了随遇接入卫星应急任务响应技术,该技术可统筹任务执行过程中涉及的各条链路及各类资源,全面改善任务执行即时性。

车流波动条件下铁路枢纽编组站作业分工的优化

车流量的波动变化是铁路运输工作中不可回避的现象,该现象必然会影响根据平均车流量得到的运输组织方案的真实性和有效性。本文以铁路枢纽编组站作业分工为背景,研究车流波动条件下运输组织优化问题的随机化构模方法,利用置信水平的概念将所建模型转化成一个概率意义上的最优化模型,提出了基于约束条件随机检验的复合遗传算法。仿真计算表明,提出的模型和算法能够有效地解决车流波动条件下铁路运输组织的优化问题。

一种在线节能实时调度算法

随着多处理器系统规模的不断扩大,如何节能成为一个亟待解决的重要问题。为此,基于多处理器系统提出一种针对随机任务的在线节能实时调度算法。使用统计方法,根据已有任务的到达时间和计算量估计新任务在空闲处理器上执行的电压/频率,使还未到达的任务能够满足截止期限并有效节能。在考虑单个处理器上执行的任务时,计算执行这些任务所需的平均电压/频率,使所有任务的执行速度尽量均衡,当某些任务不能满足截止期限要求时,则调高未执行任务的电压/频率。实验结果表明,与EDF,HVEA,MEG和ME-MC算法相比,该算法在满足截止期限和节能方面具有明显的优势。

在同一多线程中执行定时任务和随机任务

如何协调地在同一个多线程中完成定时任务和随机任务以及数据交换是多线程程序设计的一个重要任务。文中总结分析了2种多线程的实现方法，即用户接口线程方式和工作者线程方式。为了在同一多线程中执行定时任务和随机任务，将多种任务封装成一个对象，在多线程中根据指令进行调度。文中将多线程看作一个虚拟的下位机，主线程等采用串行通信协议的原理实现与多线程之间的多种任务复杂数据交换和通信。

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.

独立任务分配的贪婪随机自适应搜索过程

提出了一种贪婪随机自适应搜索过程求解异构环境下的独立任务分配问题。使用随机化的最小最小完成时间算法来产生问题的初始解,再通过变邻域下降算法来改进这个解,在变邻域下降算法中,为增强算法的空间勘探能力,外层局部搜索采用允许接收劣质解的策略,使用禁忌表来防止迂回搜索,使算法在多样性和集中性间取得了较好的平衡。与领域中的典型算法进行了仿真比较,结果表明提出的算法具有良好的性能。

一种水面无人艇多任务点路径规划方法

为解决多障碍物环境下水面无人艇(unmanned surface vehicle,USV)多任务点路径规划问题,提出一种基于改进的快速探索随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)的路径规划算法。在分析USV运动数学模型和经典RRT算法的基础上,将USV的运动数学模型融合到RRT算法中,预报两个任务点之间的路径曲线和距离;针对RRT算法随机性的特点,设计RRT路径优化算法,删除冗余路径点,得到优化路径;最后利用改进遗传算法,确定多任务点的访问顺序,生成多任务点路径,节省USV巡航路径距离。仿真结果证明,在多任务点及多障碍物存在的条件下,该方法能够确定一条合理的路径,具有一定的实际意义。