导读:本文包含了混合调度算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,多核,系统,目标,布谷鸟,作业,优先级。
混合调度算法论文文献综述
赵博颖,肖鹏,张力[1]（2019）在《基于混合并行布谷鸟搜索的作业调度算法》一文中研究指出针对布谷鸟搜索算法在解决作业调度问题时存在收敛速度慢等问题,提出一种基于混合并行布谷鸟搜索的作业调度算法。在传统布谷鸟搜索基础上,结合多核集群的拓扑结构特点,将消息传递编程模型MPI与共享存储编程模型OpenMP结合,采用基于作业优先级的编码方式将布谷鸟搜索算法中的鸟巢位置转换为作业调度序列进行求解。仿真结果表明,与传统的串行布谷鸟搜索算法相比,使用该方法求解作业调度问题的收敛速度有明显加快。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年03期）
郭冲,蓝鲲,王星来[2]（2019）在《适用于箭载电气系统的混合数据流调度算法》一文中研究指出针对箭载电气系统,提出一种时分制指令/响应型周期优先级调度算法,并运用网络演算理论分析其实时性。使用Matlab搭建箭载电气系统网络模型,设置不同自变量并与FIFO进行对比。结果表明,算法可有效降低时间触发、事件触发帧的端到端延迟上界,保证时钟同步帧、高优先级周期触发帧的确定性,同时满足低优先级周期触发帧的带宽要求。(本文来源于《遥测遥控》期刊2019年02期）
鞠芊蕾,曹坤,梁文彬,魏同权[3]（2019）在《混合关键性系统寿命优化的任务调度算法》一文中研究指出为延长混合关键性系统的设备寿命,考虑瞬时性、永久性2种故障并采取容错方案满足安全需求,提出一种两阶段解决方案。利用动态电压频率调整技术为每个任务确定运行频率,确保热循环对设备寿命的损害最小。使用重执行技术,在可靠性约束和可调度性约束下对设备寿命进行分析,构建一个多目标非线性规划问题,从而得到最优解。仿真结果表明,与RAND、MFPR、MRPF、DPAS 4种算法相比,该算法在保证系统可调度与可靠性的前提下,可使系统寿命最多延长47%。(本文来源于《计算机工程》期刊2019年01期）
岳笑含,许晓健,王溪波[4]（2018）在《面向FMS基于改进的混合PSO-GA的多AGV调度算法研究》一文中研究指出在柔性制造系统(Flexible Manufacturing System,FMS)中,自动导引小车(Automated Guided Vehicle,AGV)常被用于搬运物料或产品,因此AGV的优化调度成为提高生产效率的关键。AGV的调度除了要考虑AGV的任务分配问题,还需要参考每个操作的花费时间、小车的运行时间等因素。相比于单AGV调度算法,多AGV多任务调度算法需要一个更加复杂的模型来支撑。在考虑AGV的电量状况下,以最小完成时间与调度最少AGV数量作为优化目标,提出了一种改进的混合遗传算法与粒子群算法(PSO-GA),并基于该算法给出了多AGV调度模型,在此基础上进行了仿真实验。结果表明,相较于单一的GA或PSO算法,所提算法在全局寻优收敛与运行时间上有明显的优化效果,而相比于现有的混合PSO-GA算法,其在搜索精度和收敛速度上有进一步提高。(本文来源于《计算机科学》期刊2018年S2期）
袁龙,熊庆旭,萧翰[5]（2019）在《基于缓解HoL堵塞的单组播混合调度算法》一文中研究指出针对联合输入交叉队列(CICQ)结构的单组播混合调度研究不多,且没有针对性研究头分组(HoL)堵塞问题,提出了以缓解HoL堵塞为目标的一种新的单组播混合调度算法,即单组播低Ho L堵塞(MULHB)算法,使交换机尽量逼近work-conserving状态。该算法还充分考虑了单组播之间的差异性,利用权重裁决单组播之间的竞争,避免"饿死"现象发生。同时,还给出了一种新的组播分组入队算法,即动态组播分组入队(DMQ)策略,该策略在不乱序的前提下,允许新到达分组选择合适的队列入队。仿真结果表明,在不同业务下,DMQ-MULHB算法的通过率及平均时延均优于现有主流的单组播混合调度算法,尤其在非均匀业务下,该算法性能接近输出排队(OQ)调度。(本文来源于《北京航空航天大学学报》期刊2019年02期）
许晓健[6]（2018）在《面向FMS基于改进的混合PSO-GA多AGV调度算法研究》一文中研究指出在柔性制造系统(Flexible Manufacturing System,FMS)中,自动导引小车(Automated Guided Vehicle,AGV)系统作业调度是否高效决定了生产制造的效率和成本,因此针对FMS中AGV调度策略的优化成为了目前各科研单位以及企业的研究重点。在面向FMS的AGV调度策略中,AGV的调度算法的制定不仅要考虑AGV的任务分配问题,还需要参考每个操作的花费时间,小车的运行时间等因素。此外,相比于单AGV调度算法,多AGV多任务调度算法需要一个更加复杂的调度数学模型来支撑。本文围绕上述的调度问题需求,在考虑AGV的电量状况下,以最小作业完成时间以及调度最少AGV数量作为优化目标,针对粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)容易陷入局部最优,以及遗传算法(Genetic Algorithm,GA)在搜索精度与速度上的缺陷等问题,本文采用将两个算法混合使用的方式,实现算法优势互补,并且针对粒子群算法初始化随机分布造成种群粒子局部分布以及遗传算法以固定概率进行交叉变异操作带来的算法效率问题,本文利用均衡评估以及自适应遗传算子分别对PSO和GA算法进行了改进,提出了一种改进的混合粒子群与遗传算法(PSO-GA),该算法可以在合理的时间内给出调度问题的最优解。基于提出的调度算法,面向FMS系统给出了多AGV调度模型以及详细的调度算法流程。最后,本文对提出的面向FMS基于改进的PSO-GA调度算法进行了仿真实验。实验结果表明,相较于单一的GA或PSO算法,改进算法在全局寻优收敛与算法运行时间上有明显优化效果,而又比现有混合PSO-GA算法在搜索精度和收敛速度上有进一步提高。(本文来源于《沈阳工业大学》期刊2018-06-01）
凤菲菲[7]（2018）在《面向M2M应用的混合多业务资源调度算法的研究》一文中研究指出随着移动通信技术的蓬勃发展,人们实现了人到人之间的通信(Human to Human,H2H)之后,万物相互连接的概念受到了广泛关注。其中机器到机器(Machine to Machine,M2M)之间的信息传输是未来物联网发展的重要方向,由于LTE网络高速率、广覆盖、成熟度高等特点,通常被采用为M2M网络的通信方式。但是要将众多的M2M终端直接接入到现有的主要面向H2H通信的LTE网络中时还存在很多问题,其中一个明显的缺陷是现有LTE网络不能满足M2M中众多设备对服务质量(Quality of sevice,QoS)需求差异化较大的问题,这是因为现有LTE网络主要面向的H2H通信,强调的是用户之间的公平性尽量高,而M2M网络存在用户种类繁多,需要对用户区分优先级。因此,本论文主要对无线资源调度算法进行研究,对传统的LTE调度算法进行面向M2M场景的改进。首先,本文对M2M应用的概念和特点进行了介绍,总结了当前对无线资源调度算法的研究意义和研究近况,并且介绍了LTE中调度器模型和叁种经典的调度算法,然后论述了这些经典算法应用在M2M场景中存在的问题。然后本文对面向M2M应用的基于优先级的QoS保障调度算法进行了深入研究,在现有算法的基础之上给出了特定分优先级的处理方式。对于高优先级业务进行完全的优先传输,对中优先级使用了保护间隔。仿真表明,算法牺牲了一些低优先级的用户,即对QoS需求不敏感用户的性能,在保障中优先级用户的前提下,使得高优先级用户的性能得到大幅提升。接着本文对M2M应用中混合业务场景下的调度算法进行研究。该场景中用户数据流模型差异较大,会使得低优先级的队列长度因子可能大于中优先级。因此,本章引入了队列长度映射的方法,使得不同优先级的队列长度因子控制在固定区间之内,在一定程度牺牲低优先级性能基础上,保障了中优先级用户的传输。然后引入了资源估计和时延均衡的方法来提高资源利用率,系统级仿真结果显示,中、低优先级用户的调度器的吞吐量、时延等性能得到提升。最后,文章描述了Vienna LTE系统级平台的整体架构和仿真步骤,然后为了实现在该平台上对调度算法的改进,对平台进行了二次开发,而且为了方便基于优先级的调度算法的研究和改进,本文开发了可视化图形界面,设置了调度算法的参数接口,提升了平台用户体验。(本文来源于《电子科技大学》期刊2018-05-19）
童钊,陈洪剑,陈明,梅晶,刘宏[8]（2018）在《一种云环境下基于混合型BBO的任务调度算法》一文中研究指出任务调度在云计算中占有重要地位,是影响云计算性能的关键因素,被证明是NP问题。启发式算法是解决该问题的最有效方法之一,针对近年来出现的一种新型启发式算法——BBO算法展开研究,由于BBO算法在求解过程中收敛速度较慢,因此结合粒子群算法提出了一种新型算法的任务调度算法——HMBBO,并结合Cloudsim云仿真平台,进行了以Makespan为目标函数的比对实验。实验结果表明,与几种经典的启发式算法相比,HMBBO算法具有寻优能力强、收敛速度快、求解质量高的特点,为解决云计算环境中任务调度问题提供了一种新思路。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2018年05期）
赵瑞姣,朱怡安,李联[9]（2018）在《基于异构多核系统的混合关键任务调度算法》一文中研究指出针对目前混合关键系统任务调度过程中处理器利用率不高、对非关键任务消极处理、不允许关键任务核间迁移等问题,提出一种适用于异构多核系统的混合关键任务调度算法。在处理器映射阶段优先将关键任务分配到强核上,并以处理器最大剩余带宽为指标进行任务分配,在系统模式切换时考虑关键任务的核间迁移,引入回收队列对被丢弃非关键任务进行回收再分配。仿真结果表明,该算法能最大限度保证关键任务在截止期前完成,同时提高非关键级任务的执行率和系统的任务接受能力。(本文来源于《计算机工程》期刊2018年02期）
周乐[10]（2017）在《MCPS混合实时消息调度算法研究》一文中研究指出实时系统主要面向与时间因素相关的应用,其不仅要保障输出的结果逻辑正确,还要保障输出的结果及时、可靠。面向医疗的信息物理融合系统是实时系统的重要应用之一,其通常包含多种不同类型的实时消息,按消息的实时性可以划分为非实时消息、软实时消息和硬实时消息。如何有效地调度实时系统中的非实时消息、软实时消息和硬实时消息,是复杂实时系统得以广泛应用的关键性问题之一。本文以面向医疗的信息物理融合系统为研究背景,以保障硬实时消息的有效调度、提高信道利用率和增强对网络规模变化时的自适应性为目标,对混合实时消息进行调度算法研究。在无线网络体系结构中,媒介访问控制协议(Medium Access Control,MAC)位于网络架构的底层,负责为节点分配信道资源,控制着无线信道的使用方式与共享网络媒体接入,决定着网络时延、吞吐量、生存寿命等性能。本文在医疗信息物理融合系统应用的基础上,针对多种混合实时消息的应用场景,在MAC层设计并实现一种混合实时消息的自适应帧长TDMA(Time Division Multiple Access,TDMA)算法。论文主要工作如下:第一,根据信息物理融合系统在医疗应用上的特点,特别是医疗监控方面的应用,阐述实时消息调度的重要性,并总结国内外近几年在无线网络中实时消息调度算法的研究现状。第二,对MAC协议和调度机制进行分析,并提出一种针对混合实时消息的自适应帧长TDMA算法。该调度算法基于集中式网络模型,对混合实时消息进行分类调度,兼顾最早截止期优先算法、单调速率算法和先进先出算法的优点,同时结合网络规模可变的情况,进行自适应帧长调整。第叁,在开源的仿真平台NS-2上对提出的混合实时消息自适应帧长TDMA算法进行仿真实验,从截止期限失去率、平均丢包率、端到端延时等性能进行分析。仿真实验结果表明,提出的混合实时消息自适应帧长TDMA调度算法与静态TDMA调度算法、动态优先级TDMA调度算法相比,该调度算法能够在保证硬实时消息的前提下,提高信道利用率,降低平均端到端延时。(本文来源于《南昌航空大学》期刊2017-06-01）
混合调度算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对箭载电气系统,提出一种时分制指令/响应型周期优先级调度算法,并运用网络演算理论分析其实时性。使用Matlab搭建箭载电气系统网络模型,设置不同自变量并与FIFO进行对比。结果表明,算法可有效降低时间触发、事件触发帧的端到端延迟上界,保证时钟同步帧、高优先级周期触发帧的确定性,同时满足低优先级周期触发帧的带宽要求。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
混合调度算法论文参考文献
[1].赵博颖,肖鹏,张力.基于混合并行布谷鸟搜索的作业调度算法[J].计算机工程与设计.2019
[2].郭冲,蓝鲲,王星来.适用于箭载电气系统的混合数据流调度算法[J].遥测遥控.2019
[3].鞠芊蕾,曹坤,梁文彬,魏同权.混合关键性系统寿命优化的任务调度算法[J].计算机工程.2019
[4].岳笑含,许晓健,王溪波.面向FMS基于改进的混合PSO-GA的多AGV调度算法研究[J].计算机科学.2018
[5].袁龙,熊庆旭,萧翰.基于缓解HoL堵塞的单组播混合调度算法[J].北京航空航天大学学报.2019
[6].许晓健.面向FMS基于改进的混合PSO-GA多AGV调度算法研究[D].沈阳工业大学.2018
[7].凤菲菲.面向M2M应用的混合多业务资源调度算法的研究[D].电子科技大学.2018
[8].童钊,陈洪剑,陈明,梅晶,刘宏.一种云环境下基于混合型BBO的任务调度算法[J].计算机工程与科学.2018
[9].赵瑞姣,朱怡安,李联.基于异构多核系统的混合关键任务调度算法[J].计算机工程.2018
[10].周乐.MCPS混合实时消息调度算法研究[D].南昌航空大学.2017
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