DVS系统硬实时周期任务动态调度算法

与实时任务的可调度分析不同,实时DVS调度在保证任务截止时间限制同时,还要关注任务执行的处理器功耗。功耗研究一段时间的累积效果,传统基于最坏执行时间的任务调度模型不能满足实时DVS调度需要。该文采用实际执行时间(AET)概率分布建立实时任务调度模型,利用随机分析的方法分析AET分布对实时DVS调度算法性能的影响,提出了基于平均执行时间的实时DVS动态调度算法。实验结果表明,该算法在任务具有不同AET分布情况下可保持稳定的功耗性能。     

芯片动态门限静态功耗的优化技术

提出了一种双阈值电压的动态门限静态功耗优化算法。该算法通过直接统计电路门级节点的松弛裕度,利用静态时序分析其最大松弛裕度及邻节点松弛裕度特征,区分电路中的关键与非关键节点并分步调整其相应的阈值电压,从而有效地实现了对CMOS电路静态功耗的优化设计。基于ISCA85基准实验电路集,采用该技术和以往的算法进行了对比验证。结果表明,该算法在不降低静态功耗优化效率的同时,优化时间缩短了95%以上,适合于超大规模电路静态功耗优化。     

嵌入式linux系统功耗优化技术综述

对于嵌入式系统来说,硬件选型一旦确定,系统的功耗就取决于软件设计,而操作系统是实现低功耗设计的最合适的一层。通过对目前嵌入式Linux系统的主流的功耗优化技术包括动态电源管理技术（DPM）、动态电压调节技术（DVS）及其他的一些功耗调度算法进行详细的介绍,分析各技术的特点,并在此基础上提出了嵌入式Linux系统功耗优化的新思路。     

改进粒子群算法在空压机联动控制中的应用

针对空压机控制系统中的节能减排、均衡调度和管网压力波动等问题,提出了空压机联动控制的多目标优化调 度模型,并以改进惯性权重的粒子群算法进行求解。以灰色系统理论中的灰色关联度作为改进粒子群算法的适应度函 数,对影响空压机联动系统的机组功耗、生产均衡调度和管网压力波动等多目标进行了优化求解。引入的非线性动态调 整惯性权重策略改进了算法的全局收敛能力,有效地提高了粒子搜索过程中的智能性。通过某饮料罐装车间的技术改 造,证明了本算法的有效性。     

基于遗传粒子群算法的供水系统优化调度

针对某城市供水系统,建立了大型供水系统的多目标混合离散变量的优化调度模型,采用遗传粒子群混合算法对调度模型进行了求解,实现了该供水系统的直接优化调度,并与传统遗传算法优化调度的过程及结果进行了对比,新算法在优化时间、优化结果及求解效率等方面都具有较强的优越性.     

基于DNA进化算法的车辆调度问题

在建立一种物流配送车辆调度模型的基础上,针对传统启发式算法对复杂问题搜索效率低、易陷入局部最优的缺点,构造了DNA进化算法求解该问题。将其在个体变异操作中进行了一些改进,避免陷入局部最优。车辆调度问题(V SP)属于组合优化NP难题。采用V SP问题进行测试,仿真结果表明:该算法简单可行,与其他算法相比较,不但有很好的求解性能,而且具有更快的收敛能力与搜索能力。     

多类型任务集的容错实时调度算法

针对以往容错实时调度算法只能调度单一的具有容错需求任务的情况,建立了一种单处理器上的容错实时调度模型,并提出了相应的容错实时调度算法。该算法不仅能同时调度具有容错需求和无容错需求的周期实时任务,还可调度随机性非周期任务,其适用范围广泛。     

最小度优先有限波长转换器分配算法研究

分析了光分组交换中有限波长转换器分配FAA算法由于未对波长通道分配次序进行优化所带来的问题,提出了到达分组数最少的输出波长通道优先进行调度的最小度优先的分配算法．分析了该算法在达到FAA 最小丢包率的同时能够更好地节约波长转换器的数目。通过仿真实验,验证了该算法在低、中和高负载情况下, 比FAA算法更节约波长转换器和更小的丢包率。     

基于异构分布式控制系统的容错调度算法

现有的分布式实时系统的容错调度算法要求系统中所有任务的周期相同且等于其时限,而实际中任务的周期常常是互不相同的。而同构分布式系统要求系统中的所有处理机完全相同,且没有考虑各任务的优先级别。根据控制系统中任务的特点,基于基/副版本技术,结合任务分配算法与处理器的调度算法,提出了基于异构的分布式控制系统的容错调度算法,按照任务的优先级别对任务进行排序,大大提高了算法的效率。     

软件定义网络中基于队列管理的优化流量自适应调度算法

针对当前突发大数据流在单路径调度中产生的链路拥塞问题,为了减少网络链路拥塞、提高网络性能,提出了一种基于队列管理的媒体优化流量自适应调度算法。首先,制定多策略调度策略,对于用于数据平面上的流列队使用特定选择策略的固定优先级调度,通过软件定义网络(SDN)传输媒体优化流量。然后对不同调度策略和条件下SDN中资源管理的有效性进行了全面分析,通过对单个应用资源分配问题和全网应用资源分配问题的迭代求解,得出优化问题的近似最优解。最后与传统的MPLSTE和ECMP算法进行性能对比和分析。结果表明:提出的自适应调度算法本文方法比MPLSTE和ECMP算法能够多转发约9%的流量,在平均链路利用率和平均传输时延几项性能指标上,均优于对比算法。     

低功耗、低复杂度TURBO码实现研究

提出了一种改进的TURBO码算法,该算法改进了传统算法的路径度量的运算和可靠度的运算,可以显著地减少TURBO解码器使用的硬件资源,存储器的使用是传统算法的一半。根据改进的算法,该文还提出了一种新的加比选运算单元,综合结果和功耗分析显示,新的ACS单元面积和功耗分别是传统ACS单元的32.7%和26.8%。     

一种新型智能型无功补偿控制系统

针对工厂企业供电系统无功功率多变及其对供电质量影响的问题,设计了一套基于并联电容器自动投入的功率 因数自动补偿控制系统。提出了依据系统负荷及功率因数变化统计值为基础的优化算法,准确求出某一时段所需投切 的最佳的电容值,达到保证系统功率因数最佳,同时使得电容的投入或切除充放电引起的电流波形变化最小。该统计方 法采用针对不同运行工况某时段平均功率因数,再利用ARM处理器数据处理能力强,算法功能优越的特点,利用神经网 络预测下一时段无功功率的变化规律,实现电容器的正确投、切控制。仿真及实际运行数据表明,该系统具有良好的补 偿精度,同时明显降低补偿电容器组的投切次数,可以有效地改善系统供电品质。     

基于服务的两级协同分布式调度策略

提出一种全局及局部两级协同调度算法。全局调度以具体服务状态和系统状态为决策依据选择服务节点,提高调度精度;局部调度在全局调度基础上,调整服务质量和服务状态以确保零拒绝率,并回馈服务状态以提高全局调度的正确性。理论分析和仿真结果表明该算法在保持同等效率前提下,获得比传统调度算法更高的可靠性。     

一种求解JOB SHOP问题的新型混合遗传算法

针对一般车间（JOB SHOP）的作业排序问题设计了一种新的混合遗传算法,该算法将遗传算法和启发式方法相结合,利用遗传算法优化每台机器的首工序,并确定每台机器的优先工序,借助仿真,按照启发式方法安排每台机器的后续工序。通过算例比较,表明该算法具有良好的求解性能。     

一种基于热平衡分布机理的负载调度策略

针对服务器冷却系统优化工作主要集中在单一socket且存在预测适应时间长精度低等不足提出基于热平衡机理的多层调度策略,使用新的温度预测机制,快速而准确的预测CPU热量后进行内核级调度与SLS策略使单一socket和各个sokcet中热量均匀分布,从而使冷却风扇的转速分布平均而平稳,以最小的风扇转速提供服务器冷却所需的对流换热而达到冷却系统节能优化,实验表明新方案能在不影响系统性能的条件下显著降低风扇能耗达80%,具有较好的节能效果。     

基于资源回收的容错单调比率调度

基于时间冗余的容错实时调度算法,其可调度条件是以任务的最坏执行时间和为任务预留容错操作的时间为分析基础,且任务拒绝率高,系统资源利用率低。该文提出的基于资源回收的容错单调比率调度,以容错实时调度算法FT-RM为基础,利用任务的实际执行时间低于最坏执行时间的特性,收集已完成任务释放的资源供等待任务使用,在保证系统容错要求的同时,提高了任务吞吐量和系统资源利用率,并通过模拟实验分析算法性能,研究了影响算法调度性能的若干因素。     

用于减少网络响应时间的最短作业优先分组调度算法

提出了一种最短作业优先的分组调度算法，用于减少交互式网络应用的平均响应时间．新的分组调度算法将最短作业优先准则在一定程度上应用于分组交换网络中．分析与模拟显示，该算法明显地减少了网络上信息检索的平均响应时间，算法对交互式WWW应用的执行效率有较好的实用价值．