蚁群算法在网格资源调度中的应用

网格资源调度是网格研究的热点问题,蚁群算法是解决多项式复杂程度的非确定问题（non-deterministic polynomial,NP）的一种有效方法。通过对网格资源调度过程和蚁群算法的研究,提出了网格环境下用蚁群算法进行资源调度的方法。采用网格模拟器GridSim进行仿真,实验结果表明,蚁群算法用于网格资源调度可以减少系统总执行时间和任务完成时间。     

基于移动Agent动态自适应网格资源的管理模型

网格的资源管理在网格计算中有着非常重要的地位,介绍了移动agent技术,以及网格资源管理模型应具备的特征,最后提出基于移动agent的网格资源管理模型来解决网格中资源管理,作业调度,负载平衡的问题.     

批处理系统作业调度分析

利用随机过程基本理论，对批处理系统的作业调度性能进行了分析，给出了确定作业平均丢失率、作业队列长度等系统参数的计算方法，针对单道批处理系统提出了作业队列长度、作业平均到达强度、系统平均服务强度和作业被拒绝收容的概率之间的关系，最后通过分析确定了一个实际批处理系统的CPU主频。     

基于WSRF的网格资源共享和调度的研究

针对当前交叉学科间资源存在的分布性、异构性的问题,分析网格技术的发展,提出了一种基于WSRF的网格资源共享模型,分析了模型各个层次的具体功能．通过建立网格资源的描述模型,实现了网格资源的透明化使用和管理,并在此基础上提出了一种基于QoS的网格资源调度算法,实现网格资源的合理调度,为网格用户提供个性化的服务．     

铁路行车调度指挥的安全问题与应对措施

铁路行车调度工作对于行车安全至关重要,虽然借助了先进的控制系统,但是也不能忽视人为因素对安全问题的影响。通过对行车调度日常工作的作业规范和安全问题进行剖析,提出应对行车调度安全问题的具体措施,即应从人、系统、制度、计划等方面入手,提高行车调度的安全性。     

计算网格中资源发现与经济调度策略的研究

设计了网格资源发现过程和网格资源经济调度过程以实现网格的资源管理．网格资源发现过程提供了一种基本的机制，它可使网格请求Agent能够发现所需要的网格资源．网格资源经济调度过程主要用于管理网格任务Agent通过竞标向网格资源Agent购买资源，以完成计算任务．文中对网格资源发现过程和网格资源经济调度过程进行了形式描述，并描述了所使用的主要数据结构．     

基于投标模型的计算网格资源分配的研究

研究运用投标模型对网格资源进行合理分配.建议了网格任务Agent的投标方式,并提出了任务Agent的爬坡式投标算法,任务Agent可以通过该算法搜索效用函数获得其期望效用最大化.网格任务Agent的效用函数是基于期望的效用函数.如果任务Agent在限定的时间内完成所有的任务并且将剩余的费用归还,用户将表示满意,否则,用户表示不满意.在仿真实验中,着重研究了网格任务Agent效用函数与作业响应时间之间的关系,并对基于效用函数的经济调度方法与传统的先来先服务（FCFS）方法进行了比较分析.     

基于多代理机制的车间作业调度算法动态混合生成策略

针对根据具体问题设计调度算法很难适应变化的生产作业调度问题,本文提出了基于多代理机制的车间作业调度算法动态混合生成策略,该策略根据具体的生产任务,判断生产类型,继而根据问题动态生成算法,对问题进行计算,形成调度序列,使得生产调度算法能够更好地适应动态变化的车间生产环境.通过仿真实验,验证了本系统的有效性.     

基于多代理机制的车间作业调度算法动态混合生成策略

针对根据具体问题设计调度算法很难适应变化的生产作业调度问题,本文提出了基于多代理机制的车间作业调度算法动态混合生成策略,该策略根据具体的生产任务,判断生产类型,继而根据问题动态生成算法,对问题进行计算,形成调度序列,使得生产调度算法能够更好地适应动态变化的车间生产环境.通过仿真实验,验证了本系统的有效性.     

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首先提出了区域运营组织与调度的概念。并对支持区域运营组织与调度的关键技术即运营作业计划自动编织系统的开发,车辆运行定位、监控系统及其支持平台的开发,公交区域运营辅助调度系统和乘客信息服务系统的开发等应用系统及支持平台做了进一步描述。在论文最后,对运营组织与调度区域化的效益进行了分析。     

A Dynamic Job Scheduling Algorithm for Parallel System

One of the fundamental problems in parallel and distributed systems is deciding how to allocate jobs to processors. The goals of job scheduling in a parallel environment are to minimize the parallel execution time of a job and try to balance the user‘s desire with the system‘s desire. The users always want their jobs be completed as quickly as possible, while the system wants to service as many jobs as possible. In this paper, a dynamic job-scheduling algorithm was introduced. This algorithm tries to utilize the information of a practical system to allo-cate the jobs more evenly. The communication time between the processor and scheduler is overlapped with the computation time of the processor. So the communication overhead can he little. The principle of scheduling the job is based on the desirability of each processor. The scheduler would not allocate a new job to a processor that is already fully utilized. The execution efficiency of the system will he increased. This algorithm also can he reused in other complex algorithms.     

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．     

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．     

基于知识的具有关键设备的生产调度问题遗传编码方法与算法

针对具有关键设备的调度问题,提出了基于知识的问题编码方法,包括染色体结构表法、染色体构造算法和操作序列生成算法,并给出了编码实例。     

启发式Hopfield神经网络在车间调度中的应用

调度问题是一类非常复杂的组合优化问题，而Hopfield神经网络通常被广泛应用于各种组合优化问题．针对车间调度问题(JSP)的约束条件和换位矩阵，提出了包含所有约束条件的计算能量函数表达式，并针对神经网络依赖初始解，提出了启发式算法与神经网络相结合的方法，并得到解决车间调度的Hopfield神经网络结构和权值解析表达式．实验仿真结果表明了该方法的有效性．     

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.