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多種處理器調(diào)度過程及調(diào)度算法

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針對如何實現(xiàn)紡織企業(yè)車間資源合理配置,有效解決生產(chǎn)調(diào)度管理問題的目的,采用了基于蟻群算法對復(fù)雜工況下的紡織企業(yè)織造工序的排產(chǎn)過程進(jìn)行研究,通過將其轉(zhuǎn)化為蟻群的尋址方式后,建立了織造工序排產(chǎn)和調(diào)度的蟻群算法模型。
2015-12-24 16:05:2516

uCOS-III的任務(wù)調(diào)度算法研究

uCOS-III的任務(wù)調(diào)度算法研究。需要可以看下.
2016-01-13 10:34:004

同時多線程處理器的指令調(diào)度設(shè)計

同時多線程處理器的指令調(diào)度設(shè)計_李樂
2017-01-08 14:55:450

基于改進(jìn)粒子群算法的云計算任務(wù)調(diào)度算法

基于改進(jìn)粒子群算法的云計算任務(wù)調(diào)度算法_婁建峰
2017-01-07 19:08:430

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中多時隙幀調(diào)度算法研究

研究工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中延遲約束的多種采樣周期數(shù)據(jù)調(diào)度問題, 以降低數(shù)據(jù)傳輸過程中的功耗與延遲及增加網(wǎng)絡(luò)容量為目標(biāo),提出基于負(fù)載的多時隙幀調(diào)度算法。利用快刷新率設(shè)備的優(yōu)先調(diào)度策略, 滿足不同采樣周期
2017-01-13 15:37:212

基于高斯過程回歸的云計算資源調(diào)度算法

針對現(xiàn)有基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的云資源調(diào)度算法收斂速度慢的問題,在詳細(xì)分析云作業(yè)執(zhí)行流程后,采用了一種細(xì)粒度的云計算平臺模型,設(shè)計了一種基于高斯過程回歸和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的云計算資源調(diào)度算法。算法將資源分配問題轉(zhuǎn)換
2017-11-02 16:50:1415

云計算環(huán)境中任務(wù)調(diào)度應(yīng)用

基于改進(jìn)自適應(yīng)人工魚群算法的任務(wù)調(diào)度算法。該算法以任務(wù)總執(zhí)行時間作為目標(biāo)函數(shù),在迭代過程中動態(tài)自適應(yīng)的調(diào)整人工魚的視野和步長,同時對覓食行為進(jìn)行改進(jìn),加快算法的收斂速度,避免算法陷入局部最優(yōu),以此提高任務(wù)調(diào)度
2017-11-02 17:30:253

小型Hadoop集群的數(shù)據(jù)分層調(diào)度處理算法分析

調(diào)度處理的要求也在逐漸提高,僅依靠CPU主頻的提升并不能快速的處理大數(shù)據(jù)帶來的壓力,快速有效的算法成為目前數(shù)據(jù)挖掘的主流。本研究致力于數(shù)據(jù)挖掘分層調(diào)度處理,抓取的目標(biāo)為各數(shù)據(jù)集的維度特征信息,最終設(shè)計并實現(xiàn)一種白配置
2017-11-03 15:02:281

動態(tài)車間調(diào)度問題的改進(jìn)微粒群算法

為了對生產(chǎn)車間調(diào)度過程中發(fā)生的動態(tài)事件進(jìn)行快速、有效的處理,提出了一種將微粒群算法與遺傳算法(CA)、模擬退火算法(SA)相結(jié)合的混合微粒群算法(CSPSO)。通過用標(biāo)準(zhǔn)車間調(diào)度問題對該算法的性能
2017-11-07 17:26:460

并行調(diào)度能耗優(yōu)化算法

減少服務(wù)繁忙時間是云計算并行調(diào)度中節(jié)約能耗的一種有效途徑,而現(xiàn)有基于繁忙時間的能耗節(jié)約策略大多以犧牲作業(yè)調(diào)度性能為代價,無法與其他有調(diào)度性能優(yōu)勢的作業(yè)調(diào)度算法結(jié)合使用。提出一種有效的基于繁忙時間
2017-11-23 17:39:241

云任務(wù)閾值調(diào)度算法

針對當(dāng)前云任務(wù)調(diào)度算法在密碼云環(huán)境中無法實現(xiàn)任務(wù)實時處理的問題,提出一種基于滾動優(yōu)化窗口的實時閾值調(diào)度方法。首先,將密鑰調(diào)用環(huán)節(jié)融入密碼任務(wù)流程中,提出一種密碼云服務(wù)架構(gòu);其次,為實現(xiàn)任務(wù)的實時調(diào)度
2017-11-24 17:08:045

一種多處理器平臺上的傳感事務(wù)調(diào)度算法

如何有效地調(diào)度傳感事務(wù)以維護(hù)數(shù)據(jù)的時態(tài)一致性是信息物理融合系統(tǒng)研究中的一個重要問題。已有的調(diào)度算法基本上都是針對單處理器平臺來設(shè)計的。提出一種多處理器平臺上的傳感事務(wù)調(diào)度算法,算法通過合理地分配
2017-11-27 10:37:590

基于加速收斂蜂群算法的資源感知調(diào)度

為了能有效處理海量數(shù)據(jù),進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析、商業(yè)預(yù)測等,Hadoop分布式云計算平臺應(yīng)運而生。但隨著Hadoop的廣泛應(yīng)用,其作業(yè)調(diào)度方面的不足也顯現(xiàn)出來,現(xiàn)有的多種作業(yè)調(diào)度存在參數(shù)設(shè)置復(fù)雜、啟動時
2017-11-27 11:09:060

基于Spark的資源調(diào)度算法研究

Spark作為流行的分布式數(shù)據(jù)處理框架,其資源的調(diào)度方式和資源的利用率直接關(guān)系到集群計算處理的效率和速度。針對Spark資源調(diào)度問題,在Spark自身考慮的資源因素內(nèi)存和空余核數(shù)下,提出新的調(diào)度算法
2017-11-27 15:52:290

基于多尺度量子諧振算法的任務(wù)調(diào)度

每一個調(diào)度方案當(dāng)成一個采樣位置,利用高斯采樣的隨機(jī)性在當(dāng)前尺度下搜索局部最優(yōu)解;其次,判斷算法是否處于能級穩(wěn)定狀態(tài),如果穩(wěn)定,則進(jìn)入能級降低過程,最壞的調(diào)度方案將被替換;最后,算法進(jìn)入尺度下降的過程,算法由全局搜索
2017-11-30 15:17:250

基于改進(jìn)蜂群算法的多維QoS云計算任務(wù)調(diào)度算法

針對云計算環(huán)境下用戶日益多樣化的QoS需求和高效的資源調(diào)度要求,提出了基于改進(jìn)蜂群算法的多維QoS云計算任務(wù)調(diào)度算法,其中包括構(gòu)建任務(wù)模型、云資源模型和用戶QoS模型。為了獲得高效的調(diào)度,引入蜂群
2017-12-01 16:11:500

基于云計算遺傳算法的多任務(wù)調(diào)度算法

任務(wù)調(diào)度是云計算中的一個關(guān)鍵問題,遺傳算法是一種能較好解決優(yōu)化問題的算法。本論文針對遺傳算法在任務(wù)調(diào)度過程中隨著任務(wù)調(diào)度問題復(fù)雜度增加,算法的性能出現(xiàn)下降的現(xiàn)象,引入K-means聚類算法,提出一種
2017-12-07 15:16:100

電力應(yīng)急資源調(diào)度方法

大停電后快速恢復(fù)系統(tǒng)骨干網(wǎng)架,需制定科學(xué)的電力應(yīng)急資源調(diào)度方案。提出一種將節(jié)點恢復(fù)順序融入應(yīng)急資源調(diào)度過程的雙層決策模型,根據(jù)電網(wǎng)恢復(fù)原則,上層模型計及了節(jié)點恢復(fù)順序和電力應(yīng)急資源調(diào)度方案
2017-12-14 15:56:051

副版本不可搶占的全局容錯調(diào)度算法

快速響應(yīng)的問題,提出副版本不可搶占的全局容錯調(diào)度算法FTGS-NPB(fault-tolerant global scheduling with non-preemptive backups),賦予副版本全局最高優(yōu)先級,使副版本在主版本出錯后可以立刻獲得處理器資源,并且在運行過程中不會被其他任務(wù)搶
2018-01-05 14:03:260

處理器的節(jié)能調(diào)度算法

針對多處理器系統(tǒng)中隨機(jī)到達(dá)的任務(wù),設(shè)計了可靠性約束下的節(jié)能調(diào)度算法( ESACR)。該算法在滿足任務(wù)截止期限的前提下選擇一個預(yù)計產(chǎn)生能耗最小的處理器以節(jié)能,在單個處理器上運用最早截止期限優(yōu)先策略進(jìn)行
2018-01-08 14:20:440

實時任務(wù)雙容錯調(diào)度算法

云環(huán)境中的處理機(jī)故障已成為云計算不可忽視的問題,容錯成為設(shè)計和發(fā)展云計算系統(tǒng)的關(guān)鍵需求。針對一些容錯調(diào)度算法在任務(wù)調(diào)度過程調(diào)度效率低下以及任務(wù)類型單一的問題,提出一種處理機(jī)和任務(wù)主副版本分組的容錯
2018-01-14 11:26:040

嵌入式多核處理器任務(wù)調(diào)度研究

針對多核處理器調(diào)度多個任務(wù)時效率不高的問題,提出了一種基于粒子群優(yōu)化算法的嵌入式多核多線程系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度算法,用來找尋任務(wù)調(diào)度過程中的最優(yōu)解,以求取任務(wù)的最短完成時間。在算法中通過針對多核多線程
2018-01-17 17:49:541

基于改進(jìn)GEP的局部云任務(wù)調(diào)度算法

針對云計算中一些現(xiàn)有的基于批量調(diào)度模式和進(jìn)化算法的動態(tài)云任務(wù)調(diào)度算法計算量較大,計算時間成本較高的現(xiàn)象,提出了一種基于改進(jìn)基因表達(dá)式編程(GEP)和資源改變量的局部云任務(wù)調(diào)度算法.首先結(jié)合云任務(wù)調(diào)度
2018-01-18 13:50:440

GPP平臺內(nèi)核調(diào)度算法研究

Linux內(nèi)核調(diào)度算法直接影響基于通用處理器 (GPP)平臺的通信系統(tǒng)傳輸性能。文中分析了Linux內(nèi)核基于截止時間算法 (DEADIINE)和先進(jìn)先出算法 (FIFO)的原理,及DEADLINE
2018-02-02 15:59:280

用于多處理器實時系統(tǒng)可調(diào)度性分析模板

隨著多處理器實時系統(tǒng)在安全性攸關(guān)系統(tǒng)中的廣泛應(yīng)用,保證這類系統(tǒng)的正確性成為一項重要的工作.可調(diào)度性是實時系統(tǒng)正確性的一項關(guān)鍵性質(zhì).它表示系統(tǒng)必須滿足的一些時間要求.傳統(tǒng)的可調(diào)度性分析方法結(jié)論保守或者
2018-02-06 16:46:370

異構(gòu)多核處理器任務(wù)調(diào)度算法

在異構(gòu)多核處理器條件下,Min-Min算法調(diào)度性能較好但在系統(tǒng)實時響應(yīng)方面存在不足。最小空閑時間優(yōu)先調(diào)度算法( LSF)、最早截止時間優(yōu)先調(diào)度算法(EDF)和最大價值優(yōu)先調(diào)度算法(HVF)雖然在系統(tǒng)
2018-02-07 11:07:432

基于組合指派編碼模型的節(jié)點調(diào)度算法

針對感知半徑異構(gòu)無線傳感網(wǎng)絡(luò)(WSN)中的節(jié)點調(diào)度問題,提出了一種基于組合指派編碼模型的分布式節(jié)點調(diào)度算法。首先確定最大可能的組個數(shù);然后基于兩跳簇概念進(jìn)行分布式分簇;最后對每個簇中的節(jié)點采用組合
2018-02-09 14:59:190

異構(gòu)系統(tǒng)多副本容錯調(diào)度算法

針對異構(gòu)系統(tǒng)中基于多副本機(jī)制的容錯調(diào)度方法忽略調(diào)度make span、任務(wù)問依賴與系統(tǒng)鏈路失效及嚴(yán)格調(diào)度方式調(diào)度makespan較長問題,首先提出通用調(diào)度方式下同時考慮節(jié)點和鏈路失效的可靠性計算方法
2018-03-13 10:56:150

Linux調(diào)度中的PELT(Per-Entity Load Tracking)

完美的調(diào)度算法需要一個能夠預(yù)知未來的水晶球:只有當(dāng)內(nèi)核準(zhǔn)確地推測出每個進(jìn)程對系統(tǒng)的需求,她才能最佳地完成調(diào)度任務(wù)。不幸的是,硬件制造商推出各種性能強(qiáng)勁的處理器,但從來也不考慮預(yù)測進(jìn)程負(fù)載的需求。
2019-05-27 17:26:445013

實時操作系統(tǒng)的調(diào)度算法_實時操作系統(tǒng)的主要目標(biāo)

進(jìn)入該隊列的作業(yè),將它們調(diào)入內(nèi)存,為它們分配資源、創(chuàng)建進(jìn)程,然后放入就緒隊列。在進(jìn)程調(diào)度中采用FCFS算法時,則每次調(diào)度是從就緒隊列中選擇一個最先進(jìn)入該隊列的進(jìn)程,為之分配處理機(jī),使之投入運行。該進(jìn)程一直運行到完成或發(fā)生某事件而阻塞后才放棄處理機(jī)。
2020-09-01 16:55:194214

電梯調(diào)度算法有哪些?

的特征,它是一種最簡單的電梯調(diào)度算法。 它根據(jù)乘客請求乘坐電梯的先后次序進(jìn)行調(diào)度。此算法的優(yōu)點是公平、簡單,且每個乘客的請求都能依次地得到處理,不會出現(xiàn)某一乘客的請求長期得不到滿足的情況[12]。 這種方法在載荷較輕松的環(huán)境下,性能尚可接受,但是在載荷較大的情況下,這種
2020-12-31 11:29:476713

EDA多任務(wù)流調(diào)度算法實驗設(shè)計

和剩余完成時間確定任務(wù)優(yōu)先級,保證多個任務(wù)流中任務(wù)的公平調(diào)度,同時將 license數(shù)量及其類型作為處理器選擇的依據(jù),滿足EDA多任務(wù)流的調(diào)度需求。仿真結(jié)果表明,與經(jīng)典 Fairness算法相比,L- Fairness算法的平均資源利用率提高6.7%,不公平度和平均完成時間分別降低46.2
2021-03-10 15:59:305

探究一種新的可配置處理器的異構(gòu)多核線程級動態(tài)調(diào)度模型

本文針對基于可配置處理器的異構(gòu)多核結(jié)構(gòu),提出一種新的線程級動態(tài)調(diào)度模型。此類異構(gòu)多核系統(tǒng)中每個核分別針
2021-04-27 18:20:332727

基于模擬退火的DPR系統(tǒng)劃分-調(diào)度聯(lián)合優(yōu)化算法

的重構(gòu)區(qū)域劃分和任務(wù)調(diào)度決定了整個系統(tǒng)的性能,因此如何對DPR系統(tǒng)的邏輯資源劃分和調(diào)度問題進(jìn)行建模,并設(shè)計高效的求解算法是保證系統(tǒng)性能的關(guān)鍵。在建立劃分和調(diào)度模型的基礎(chǔ)上,設(shè)計了基于模擬退火( SimulatedΔ nnealing,SA)的DPR系統(tǒng)劃分-調(diào)度聯(lián)合優(yōu)化算法,用于優(yōu)化重構(gòu)區(qū)域的劃分方案和任務(wù)調(diào)
2021-05-13 10:39:195

可反映用戶偏好的多目標(biāo)任務(wù)調(diào)度算法

針對云制造環(huán)境下的多目標(biāo)任務(wù)調(diào)度問題,改進(jìn)非支配排序生物地理優(yōu)化算法,提出一種反映用戶偏好的任務(wù)調(diào)度算法( UPTSA)。通過基于權(quán)重均勻分配策略定義的用戶偏好度來評估制造任務(wù)調(diào)度方案的質(zhì)量,使
2021-05-25 14:05:343

云環(huán)境下HEDSM工作流調(diào)度策略綜述

針對傳統(tǒng)算法處理云環(huán)境中任務(wù)調(diào)度時出現(xiàn)的尋優(yōu)性能差以及尋優(yōu)方案不能滿足用戶多樣性需求的問題,在考慮任務(wù)完成時間、完成成本以及資源閑置率3個優(yōu)化目標(biāo)的情況下,文中通過模擬啟發(fā)弌算法調(diào)度過程(初始化
2021-05-29 15:39:326

面向Web服務(wù)的隨機(jī)種子調(diào)度算法

調(diào)度是擬態(tài)構(gòu)造Web服務(wù)的重要機(jī)制,現(xiàn)有的調(diào)度算法多數(shù)缺乏對擬態(tài)構(gòu)造Web服務(wù)異構(gòu)性和Web服務(wù)質(zhì)量的考慮,不能解決調(diào)度機(jī)制帶來的安全性和Web服務(wù)質(zhì)量不穩(wěn)定的問題。為此,提出基于最大異構(gòu)性
2021-06-09 14:23:0811

什么是調(diào)度?為什么要調(diào)度?

什么是調(diào)度?按照某種調(diào)度算法,從進(jìn)程的ready隊列中選擇進(jìn)程給CPU。
2021-06-15 15:18:059658

什么是調(diào)度?如何進(jìn)行調(diào)度?

進(jìn)程調(diào)度是操作系統(tǒng)最重要的內(nèi)容之一,也是學(xué)習(xí)操作系統(tǒng)的重點和難點。關(guān)于進(jìn)程調(diào)度,我們首先就會問出一些問題,什么是進(jìn)程調(diào)度,為什么要進(jìn)程調(diào)度,如何進(jìn)行調(diào)度。下面我們用一幅圖把這些問題關(guān)聯(lián)起來:
2022-08-05 09:04:2216474

goroutine調(diào)度的概念、演進(jìn)及場景分析

說到“調(diào)度”,首先會想到操作系統(tǒng)對進(jìn)程、線程的調(diào)度。操作系統(tǒng)調(diào)度會將系統(tǒng)中的多個線程按照一定算法調(diào)度到物理 CPU 上去運行。
2022-10-12 09:42:121618

什么是指令調(diào)度(上)

指令調(diào)度是指對程序塊或過程中的操作進(jìn)行排序以有效利用處理器資源的任務(wù)^[1]^。指令調(diào)度的目的就是通過重排指令,提高指令級并行性,使得程序在擁有指令流水線的CPU上更高效的運行。指令調(diào)度優(yōu)化的一個必要前提就是CPU硬件支持指令并行,否則,指令調(diào)度是毫無意義的。
2023-02-02 09:36:133794

什么是指令調(diào)度(下)

指令調(diào)度是指對程序塊或過程中的操作進(jìn)行排序以有效利用處理器資源的任務(wù)[1]。指令調(diào)度的目的就是通過重排指令,提高指令級并行性,使得程序在擁有指令流水線的CPU上更高效的運行。指令調(diào)度優(yōu)化的一個必要前提就是CPU硬件支持指令并行,否則,指令調(diào)度是毫無意義的。
2023-02-02 09:36:452209

智能調(diào)度模式是什么 智能調(diào)度的優(yōu)缺點

智能調(diào)度模式是一種通過先進(jìn)的信息技術(shù)和智能算法實現(xiàn)電力系統(tǒng)智能化調(diào)度的方式。智能調(diào)度模式可以是中央調(diào)度模式,區(qū)域調(diào)度模式,分布式調(diào)度模式等。   1. 中央調(diào)度模式:   中央調(diào)度模式
2023-04-11 15:35:155519

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