云环境下舰船周期性任务容错调度算法研究 |
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引用本文: | 黄丽冰. 云环境下舰船周期性任务容错调度算法研究[J]. 舰船科学技术, 2019, 0(10) |
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作者姓名: | 黄丽冰 |
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作者单位: | 厦门海洋职业技术学院 |
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摘 要: | 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。
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关 键 词: | 周期性任务 容错调度算法 遗传算法 蚁群算法 |
Research on fault tolerant scheduling algorithms for ship periodic tasks in cloud environment |
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Abstract: | |
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Keywords: | |
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