不确定条件下的作业车间多目标调度模型及其遗传优化

针对不确定条件下的作业车间特点,区别于传统调度模型采用决策系数策略,提出了一种新的不确定条件下的多目标车间调度模型,新模型为两维调度模型,不仅处理了生产过程中的应急调度问题,还在调度目标为作业时间最短的基础上,从库存、机器-人资源约束、生产效率三个方面归纳了企业相关成本调度指标,具有很高的实用性;采用改进的遗传算法求解新模型,得到一组Pareto最优解,可以在兼顾机器使用率的同时使生产成本最小化.最后采用某机车厂的部分生产数据对改进的模型及算法进行了仿真实验,结果证明了模型和算法的有效性.     

不确定条件下的作业车间多目标调度模型及其遗传优化

针对不确定条件下的作业车间特点,区别于传统调度模型采用决策系数策略,提出了一种新的不确定条件下的多目标车间调度模型,新模型为两维调度模型,不仅处理了生产过程中的应急调度问题,还在调度目标为作业时间最短的基础上,从库存、机器一人资源约束、生产效率三个方面归纳了企业相关成本调度指标,具有很高的实用性;采用改进的遗传算法求解新模型,得到一组Pareto最优解,可以在兼顾机器使用率的同时使生产成本最小化．最后采用某机车厂的部分生产数据对改进的模型及算法进行了仿真实验,结果证明了模型和算法的有效性．     

改进的禁忌搜索算法求解多机并行模糊调度问题

提出一种改进的禁忌搜索算法求解多机并行模糊调度问题,该算法在邻域中引入记忆结构,可以减少重复搜索,并对候选解集使用映射排序法进行剪枝,减少了搜索空间,从而极大的提高了算法效率．同时为了减少计算误差,该算法计算时不需要将模糊时间转换为精确时间求解,可以同时处理作业加工时间是三角模糊数或梯形模糊数的情况,从而更具有通用性．仿真结果证明该算法有效、可行．     

A simple method to solve the network congestion for spitial architcture

Scheduling algorithm always plays an important role in the spatial architecture for the contradiction between the finite network bandwidth and the abundant execution resources. This article provides a simple method to solve the contention for network resource in one of the spatial architecture, i.e. the tera-op, reliable, intelligently adaptive processing system (TRIPS) processor. The method improves the performance of network by increasing the bypass bandwidth which can transmit the data in the internal of every execution unit, and converting the proportion of remote communication by the deep scheduling algorithm. The deeply optimized algorithm is realized to verify the validity of the method, and the performance increase 9% for floating point spec2000 benchmark is got.     

An Optimal Algorithm for a Class of Parallel Machines Scheduling Problem

This paper considers the parallel machines scheduling problem where jobs are subject to different releas etimes. A constructive heuristic is first proposed to solve the problem in a modest amount of computer time. In general, the quality of the solutions provided by heuristics degrades with the increase of the probiem‘s scale. Combined the global search ability of genetic algorithm, this paper proposed a hybrid heuristic to improve the quality of solutions further. The computational results show that the hybrid heuristic combines the advantages of heuristic and genetic algorithm effectively and can provide very good solutions to some large problems in a reasonable amount of computer time.     

基于混合进化策略算法的并行多机调度问题研究

描述了一类带工艺约束的并行多机调度问题，其工艺约束的特点在于工件的加工需要多种不同类型机器同时协同工作来完成，为求解此类调度问题，采用进化策略与局部搜索相结合的混合算法，提出一种工件加工的机器动态调度策略，寻求生产调度完工时间和机器负荷均衡的优化。     

公交线路车辆排班模型及算法研究

针对公交运营调度系统中的车辆排班问题,以公交车辆的线路安排为对象,在不考虑线路一车辆匹配约束的条件下,建立起公交线路车辆排班模型,从而达到排班车辆最少的优化目标。首先,分析公交车辆在典型工作日内不同时间段的排序特征;然后,深入剖析组合最优化理论中的固定工件排序问题,并将其应用于建立公交线路车辆的排班模型,进而提出排班模型的求解算法;最后,结合10条公交线路的到发时刻表对该模型作了具体的应用,并通过Gantt图直观显示公交线路车辆的最优调配安排．     

求解具有恶化工件单机调度问题的改进遗传算法

为克服现有算法求解工件数较多的单机调度问题计算量大的缺点,分析了加工时间为阶梯函数的工件排序规则,以极小化最大完工时间为目标,提出了基于局部搜索的改进遗传算法,对基于工序编码方式的染色体设计了线性顺序交叉算子和融合工件排序性质的局部变异算子,并引入局部搜索策略,提高了算法局部搜索能力和收敛速度.算例测试结果表明:工件数为40件时,与模拟退火算法相比,本文算法求得的最大完工时间平均减少了56.6%,显著缩短了制造周期,并有效地避免了局部最优解,收敛速度显著提高.     

An Improved Model for Computing-Intensive Tasks on Heterogeneous Workstations

IntroductionIt is well known that many concurrent- com-puting tasks,which consume time badly,can besolved on a massive parallel system using parallelcomputing in order to acquire less execution time.Generally a massive parallel system is very expen-sive a…     

基于动态竞标机制的密集计算网格作业调度模型

通过对当前密集计算网格上的作业调度系统的不足之处进行了分析,继而提出将经济模型引入到网格的作业调度系统,并提出了一个基于动态竞标机制的分级网格作业调度策略。最后,通过在高性能集群网格节点自强3000与自强2000上的模拟网格资源上进行了对比实验。     

基于动态学习的泊位调度方案优化

泊位调度方案的制定要依据在泊船舶的占用泊位情况及预计在泊时间,确定其他待泊船舶的靠泊位置与靠泊时间.然而,预计在泊时间受水文气象等多种复杂因素的影响,且影响程度是随时间动态变化的,给泊位调度方案的制定增加了难度.对此,本文采用动态学习方法对在泊时间计算函数进行更新,再基于所得函数对泊位调度方案进行优化.并设计了包含船舶在泊时间动态学习及泊位调度方案优化的并行算法,前者为后者提供更新的在泊时间计算函数,后者的实际执行结果为前者提供学习样本.通过算例对模型有效性进行了验证,结果表明：加入动态学习过程,船舶在泊时间的计算偏差得以降低;优化方案的平均在泊时间缩短2.4 h,总成本降低11.1%.     

A New Wireless Packet Scheduling Algorithm Based on EDF and Its Application in Multi-bottleneck Networks

Most of current wireless packet scheduling algorithms aim at resource allocation as fairly as possible or maximizing throughput. This paper proposed a new packet scheduling algorithm that aims at satisfying delay requirement and is the improvement of earliest due first (EDF) algorithm in wired networks. The main idea is to classify the packets based on their delay bound, scheduling the most "urgent" class of user and the users that have the best channel condition with higher priority. This algorithm can easily integrate with common buffer management algorithms, when buffer management algorithm cannot accept new arrival packets, try to modify scheduling policy. Packet scheduling algorithms in multiple bottleneck wireless networks were also discussed. A new variable multi-hop factor was defined to estimate the congestion situation (including channel condition) of future hops. Multi-hop factor can be integrated into packet scheduling algorithms as assistant and supplement to improve its performance in multi-bottleneck wireless networks.     

求解柔性Job-shop调度问题的混合粒子群算法

针对柔性Job-shop调度问题,提出了一种混合粒子群算法,该算法对设备分配和工序调度采用不同的编码方法和更新方式,提出了基于设备的初始化算法和基于工件序列的初始化算法来提高PSO初始种群的质量,同时提出了4种不同的邻域结构,分别实现了基于此四种邻域结构的模拟退火搜索算法,将它与粒子群算法进行有效混合来提高粒子群算法的局部搜索能力,实验表明HPSO的有效性.     

求解作业车间批量流问题的变邻域搜索算法

对具有等子批和空闲约束的作业车间批量流问题进行了研究,提出一种有效变邻域搜索（VNS）算法以最小化延迟和提前惩罚总和,该算法利用双串表示法描述问题的解.为了适应问题的特点,几个初始解独立进化以改善VNS的探索能力,对批调度采用一个变邻域结构,而对批量流条件则根据一个较小的概率进行调整.将VNS应用于一些实例,计算结果验证了VNS的优异性能.     

网络控制系统的变采样周期调度算法

综合考虑网络控制系统的误差、误差变化率、网络利用率及采样周期对系统性能的影响,设计了一种基于模糊反馈的变采样周期调度算法．该算法由网络利用率预测和采样周期调节两部分组成：网络利用率预测部分根据当前网络运行状况预测新的网络利用率;采样周期调节部分包含网络利用率分配和采样周期的计算．采样周期调节部分的网络利用率分配,用于重新分配各控制回路的网络利用率,分配时考虑系统各回路的误差和误差变化率,利用模糊控制理论调整各回路对网络的需求程度,完成分配;而采样周期计算是根据所得的网络利用率及数据的传输时间,动态调节系统各回路的采样周期．最后,结合EDF调度算法利用TrueTime工具箱对所研究的调度算法进行了仿真,结果表明采用本文所研究的变采样周期调度算法的控制系统性能要优于采用固定采样周期调度算法的控制系统性能．     

面向系统级能耗优化的无线实时网络系统任务调度机制

传统的能耗优化方法通常利用CPU的DVFS协议以及射频通信休眠调度来减少耗能。却很少有工作在对系统任务负载的调度和运行模式分配的同时考虑计算/通信两个子系统对能耗的综合优化。此外,传统的能耗优化机制通常只考虑系统的总能耗最优,而忽略了系统中个别节点能源耗尽对网络连通性所产生的影响。提出一种以系统寿命最大化为目标的任务调度和工作模式分配机制。该机制根据任务的实时性约束条件和节点的剩余能量调度任务,通过控制DVFS协议给子任务设定工作频率,同时利用射频休眠调度来实现系统能耗和寿命的折中平衡。仿真实验的结果表明,任务调度与分配算法在无线嵌入式网络系统的能耗和寿命表现上优于传统的方法。     

面向层次资质的机场外航服务人员排班研究

机场外航服务人员排班是机场智能调度系统的重要组成.针对目前我国机场外航服务人员排班主要采用人工方式，排班效率低下，员工工作时间均衡性不高，且难以满足多种类约束这一现状，本文充分考虑员工对任务具有层次资质及各类劳动法规约束，以均衡员工工作时间为优化目标，提出了面向层次资质的机场外航服务人员排班模型，并设计了基于禁忌搜索算法的模型求解策略.在首都机场外航服务部实际数据集上进行实验，验证结果表明，相比较于现有人工排班方案，利用本文模型得到的排班方案能满足所有排班约束条件，且在员工工作时间均衡性上有显著提高.     

求解Job-Shop车间作业调度的混合算法

提出了一种解决车间作业调度最短完成时间的有效的混合算法．基于考虑到遗传算法的早熟收敛问题和禁忌搜索算法的自适应优点，该算法结合了遗传算法和禁忌搜索算法对Job—Shop车间作业调度问题的解进行编码，通过实例表明该算法是可行和有效的．     

UET系统在m台处理机上的一种调度算法及其性能分析

本文介绍了一种UET系统中有效的调度算法,其时间复杂性函数为O(na(n)+e)。该算法对m=2台处理机的调度为最优,而对m≥3台处理机上的未确定调度子问题,其解与最优解之比的最小上界为2-2/m,它也是一个近似程度相当好的有效算法。     

A NEW RSA CRYPTOSYSTEM HARDWARE IMPLEMENTATION BASED ON MONTGOMERY‘S ALGORITHM

IntroductionData security is becoming a more and more im-portantissue nowadays with the ever- creasing pop-ularity of electronical communication[1] . The fun-damental security requirements include confiden-tiality,authentication,data integrity,and nonre-pudiation.To provide such security services,mostsystems use public key cryptography. Among thevarious public key cryptography algorithms,theRSA cryptosystem is the bestknown,most versa-tile,and widely used public key cryptosystem to-day.In pu…