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《舰船科学技术》2018,(21)
远洋测量舰船具有覆盖范围广、机动灵活性强等优势,在通信和测控领域被广泛使用。然而,远洋测量舰船的硬件资源是受限的。当前远洋测量舰船电子系统采用传统任务间的最晚截止时间处理的调度方式粒度粗、灵活性差,导致执行任务的性能下降、延误率升高。因此,如何在硬件限制条件下设计一个高效的任务调度算法,满足远洋通信和测控需求,就成了一个重要而有挑战性的问题。为了解决这一问题,本文提出一种资源感知的任务内部调度设计方法来提高远洋测量舰船的任务执行效率。与传统的粗粒度的任务间调度算法不同,在任务内部调度方法中,任务可以在执行进行中被打断。基于远洋测量舰船实际通信和测控数据的仿真分析及硬件实验的结果表明,与EDF方式相比,本文的算法可以有效降低任务延误率30%,提升利用效率20%。 相似文献
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舰船周期性任务的容错调度对保证船舶安全航行,避免发生碰撞事故具有重要作用,因此针对舰船周期性任务容错调度问题进行研究,在求解环节对传统容错调度算法进行改进优化,以期提高可靠性和实时性。任务容错调度算法设计需要经历2个阶段:第一阶段,构建舰船周期性任务容错调度模型;第二阶段,将遗传算法与蚁群算法相结合,完成模型2次求解,先使用遗传算法,得到初步容错调度可行方案,后使用蚁群算法,完成模型精确求解,有效实现舰船周期性任务的容错调度。结果表明:与单一遗传算法与蚁群算法相比,本算法可靠性降低幅度低(1.89%),说明可靠性更好;100个任务的完成所需时间最少,仅花费11.5 s,证明其实时性更佳。 相似文献
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当前舰船任务调度优化方法针对小规模任务,对于大规模舰船任务,它们存在搜索最优舰船任务调度方案时间长,舰船任务无法在有效时间内完成,为了加快舰船任务完成速度,结合舰船任务的大规模特点,设计了基于云计算的舰船大规模任务调度优化方法。首先对舰船大规模任务调度优化问题进行分析,将它们划分成为多个小规模舰船任务调度优化问题,然后基于云计算平台的map/reuduce模式对多个小规模舰船任务调度优化问题进行并行处理,并对多个小规模舰船任务采用混合智能优化算法进行求解,最后得到舰船大规模任务调度优化结果,并进行了舰船大规模任务调度优化问题的仿真测试。本文方法大幅度减少了舰船大规模任务调度优化时间,提高了舰船大规模任务完成效率,是一种有效、速度快的舰船大规模任务调度优化方法。 相似文献
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舰船交直流混合电力系统能量优化调度方法 总被引:1,自引:1,他引:0
海洋开发和船舶电网电力系统的不断发展,使电力系统调度系统所需要处理的工作数据越来越复杂,整体调度速率已经难以满足船舶电网系统需求。对此设计舰船交直流混合电力系统能量优化调度方法,首先基于MAPReduce计算模型,搭建云平台计算结构,对舰船交直流电力系统数据进行分布式计算和节点通信;基于搭建的云平带计算结构,设计舰船混合电力系统能量优化调度算法,采用十进制资源对应编码,实现电力系统能量优化调度。仿真实验证明,相比较传统电力调度方法,优化后的调度算法交流电调度速率提高27.5%,直流电调度速率提高17.5%,可以明显提高电力系统能量调度速率。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(4)
针对传统舰船疏散网络最优路径选取方法舰船疏散性能较差的问题,设计一种结合集合点容量限制的舰船疏散网络最优路径选取方法。基于无向二值网络,利用节点代表疏散通道交叉点、疏散集合点、疏散口、水密门、舱室等舰船疏散通道因素,构建舰船疏散网络结构模型,结合集合点容量限制构建流动约束对应函数、水密性对应函数,从而对舰船疏散网络结构模型的目标函数进行构建。根据构建的目标函数,利用蚁群算法实现舰船疏散网络最优路径选取。为了证明该方法的舰船疏散性能较强,将传统方法与该方法进行对比实验。实验结果证明,结合集合点容量限制的舰船疏散网络最优路径选取方法的舰船疏散性能优于传统方法,更适合进行舰船疏散网络最优路径选取。 相似文献
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针对海上电子工程中的资源调度方法存在调度时间长、效率低等问题,以提高海上电子工程资源调度效果为目标,设计了基于蚁群算法的海上电子工程资源调度方法。首先对国内外的海上电子工程资源调度方法进行分析,找到导致调度时间长、效率低的因素,然后采用蚁群算法对海上电子工程资源调度方法进行设计,最后采用本文方法对具体海上电子工程资源调度问题进行分析,结果表明,本文方法减少了海上电子工程资源调度的时间,加快了海上电子工程完成时间,而且比其他海上电子工程资源调度方法工作更加稳定和高效,解决了当前海上电子工程资源调度方法存在的调度时间长、效率低难题,具有一定的实际应用价值。 相似文献
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船机电系统自主控制平台及资源分配策略 总被引:1,自引:0,他引:1
针对船机电系统大多依旧基于"人在回路"通讯及独立决策模式,难以进一步精简人员配置和提升运行效能的问题,提出一种船机电系统自主控制平台。该平台采用多代理(Multi-Agent)分级控制结构联合船机电系统,基于资源分配策略模型自主进行系统资源分配与任务调度,使舰船平台具备无人监督时的自重构与自决策执行能力,实现船机电系统作业模式从传统的基于人员运行向自主运行转变。试验表明,该平台能够自主结合任务需求和环境条件进行决策评估与资源优化,可有效提高舰船平台的整体生命力和任务执行效能。 相似文献
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[目的]针对舰载机的保障调度问题,提出一种基于学徒制的调度优化算法,以快速制定舰载机保障调度计划。[方法]运用学徒学习思想,将专家示例中的已执行任务与未执行任务成对予以比较,构造样本集,训练基于航母甲板特征的保障任务排班分类器,然后以此为基础设计学徒制舰载机机群保障任务调度算法,并从求解结果、求解时间和资源分配方面与传统的遗传算法进行对比。[结果]结果显示,采用学徒制算法制定的舰载机机群保障调度计划与传统的遗传算法相比结果相当,但收敛速度提升了近4倍,且相比遗传算法能更加平均地分配保障资源。[结论]采用学徒制算法可以充分学习专家的经验,解决静态单目标的舰载机保障调度问题,能为研究动态多目标的舰载机保障调度提供基础。 相似文献
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《舰船科学技术》2021,(8)
传统基于纯蚁群算法的船舶交通多航道调度优化无法根据实际情况调整船舶优先级,船舶占港时间较长,经济效益差,因此设计一种基于人机交互-蚁群算法的船舶交通多航道调度优化方法。建立多航道调度优化模型,明确各船舶调度策略,确定调度时间、等待时间最小的目标函数,建立避免调度过程中产生混乱和协调船舶交叉的约束条件;在调度优化中引入人机交互-蚁群算法,采用人工设置临时改变船舶工作的优先级,以此来提高港口工作效率,并设置算法的搜索顺序,完成船舶交通多航道调度优化的研究。在算例仿真中,为验证传统方法与设计方法的调度结果,设置港口参数并分析两方法的调度方案,结果表明设计的方法得到的方案能有效缩短船舶平均在港口的停留时间和恢复正常生产所需要的时间。 相似文献