简介：

简介：本文首先对一些启发式任务调度算法进行分析,找到它们存在的问题,然后提出了一个均衡动态关键路径算法(BDCP算法),最后将BDCP算法与其它启发式算法进行比较.

简介：摘要本文首先简要分析了VxWorks系统的任务调度策略及算法，对优先级倒置出现的原因展开深入探讨，给出了具体的解决方案，最后探讨了静态表方式的具体实现方法，望能为此领域研究有所借鉴。

简介：摘要：当今社会，机器学习已经越来越广泛地应用于各个领域。在建筑施工领域，任务调度是一个重要的管理问题。本文主要探讨机器学习在施工任务调度中的应用。首先，介绍了施工任务调度的意义和挑战，同时对机器学习的基本方法做了简要的概括。接着，结合任务调度的实际工作流程，探讨了在施工任务调度中应用机器学习的可行性和优点。最后，通过案例分析，说明了机器学习在施工任务调度中的应用实践，并总结了优化施工任务调度的方式和方法。

简介：分析OSEK／VDX规范所定义的实时操作系统的任务状态及其调度过程；采用最早时限优先调度（EDF）算法对基于优先级的占先调度算法进行改进，得到改进算法——优先级时限优化调度法；运用差分时限链对优化算法进行实现，并对其有效性进行了对比分析。

简介：现有实时任务调度算法的性能指标相对比较单一,如只考虑利用率问题,忽略了任务丢失率这项关键性能指标.因此,本文提出同时考虑到节点的利用率和任务丢失率,使用预测信息来进一步提高系统的实时性能,在反馈控制实时系统模型中增加一个预测模型,并使用模糊控制策略实现实时任务调度.最后,通过实验验证所提模糊控制实时任务调度算法性能.

简介：研究了基于网络图优化的边缘计算任务调度方法,综合考虑边缘信息处理中不同任务的关键度和时效性,提出了面向边缘计算的战术时间敏感(时敏)任务调度方法。通过用户输入的信息处理任务的关键度和任务执行的时间限制,计算任务处理资源消耗,建立任务关键度和实效性的网络图模型,采用网络图优化方法对不同任务进行调度和资源分配。该方法不仅能对任务公平地分配资源,还能在确保资源公平分配前提下,使关键度和时效性高的任务分配到更多的资源。

简介：网格任务调度的目的是快速找到全局最优解。将多个任务合理地分配给有限的资源,使得整个任务的完成时间较短。文中提出了一种基于实数编码遗传算法的网格任务调度算法。通过仿真实验证明了该算法有较好的收敛速度。

简介：为了解决大量线程不断创建和销毁带来的开销问题，文章在Delphi开发平台下实现了一种多任务调度模型，并引入了死亡线程检测机制及时释放无用线程。实践表明，该模型具有良好的效率及灵活性。

简介：为了实现对云计算任务进行动态实时调度,提出了一种基于改进离散粒子群算法的云计算任务调度方法.依据云计算任务调度数学模型的相关理论,提出了一种基于改进粒子群算法的云计算任务调度方法,对粒子更新方式、初始化方法以及权重因子更新方法等进行了改进,并对整体算法进行了描述.在CloudSim环境下运用改进的模型方法进行仿真实验,并与另外三种方法进行比较,结果表明该方法不仅所需总费用最少,而且收敛速度最快、用户满意度较高.

简介：【摘要】  在整个卷烟生产中，烟丝箱输送系统是非常重要的一环，主要任务是烟丝库内的装满烟丝的实箱输送至卷包车间翻箱站台，是实现卷烟工业自动化的重要组成部分，烟丝箱输送系统的智能程度，将直接影响到卷烟生产的工作效率。在AGV运送烟箱的过程中，由于人为因素，设备因素以及货物因素可能导致AGV在运送过程中停止等待，在AGV停止的过程中，卷包工段的翻箱机烟丝在不断消耗，由于各个翻箱机消耗烟丝的速度不同，对于烟丝箱的需求优先级也会发生改变。因此设计一个更加智能的调度任务优先级方法可以降低断供风险，提高设备衔接效率，对卷烟工业自动化有着重要意义。

简介：在云计算系统中,任务调度是其中的一个关键问题,它首要决定了整个云计算系统的运行效率.基于min-min算法思想和有向无环图（DAG）的基础上设计出一个解决依赖型的任务调度算法.根据具体例子进行算法演示,结果表明：该算法在完成时间跨度上与最优算法基本一致,有效地提高任务调度效率和云资源利用率.

简介：摘要：随着我国交通运输行业的不断发展，给各个钢厂施加了更多的压力，要求必须要不断地完善运输和调度的环节，更好地推动钢厂天车的多机多任务的动态调度模型的建立，加快发展我国的钢厂日常生产建设和管理。基于此，本文主要从以下几个方面来展开相关的研究，以起到参考性的意见和建议。

简介：摘要：随着大数据技术的发展和普及，大数据分析已成为企业和组织获取商业洞察和决策支持的重要手段。然而，面对日益增长的数据规模和复杂的分析任务，如何高效地调度和管理这些任务成为了一个迫切的问题。本文旨在研究面向大数据分析的任务调度机制，以提升任务执行效率和系统资源利用率，进而提高分析结果的准确性和可靠性。

简介：摘要：在当今数字化浪潮的推动下，算力网络崭露头角，成为解决复杂计算问题的有力工具。然而，随着任务规模和复杂性的提升，任务调度与协同成为制约算力网络性能的关键瓶颈。本文旨在深入研究并探讨算力网络中任务调度与协同的优化方法，分析当前面临的挑战与问题。通过对智能调度算法、异构资源协同优化、数据传输技术等方面的探讨，我们致力于为改善算力网络的效能，推动其在各领域的广泛应用提供深入洞察与解决方案。

简介：摘 要：对于指挥控制结构的任务规划，现有算法在非正常条件下效率低下，重规划质量差。针对当前指控体系结构的需求，利用多智能体在完成复杂任务方面的优势，建立了基于多智能体的分布式指控体系结构模型。在此框架的基础上提出了MultiAgent-HTN的概念。对原有的分层任务网络规划算法进行了优化，重新定义了多智能体协作框架，建立了局部冲突协调机制。以经典的资源调度问题为实验背景，将该算法与经典的 HTN 算法进行了比较。 结论表明，本文提出的分布式指挥控制结构在相关领域具有较强的实用性，能够解决多智能体环境下的分布式指挥控制结构问题。

简介：雷达、电子战、通信等多功能电子系统一体化是雷达的发展方向之一,资源管理与调度技术是一体化雷达的关键技术。针对基于孔径分割实现雷达、电子对抗、通信等多种功能的一体化系统的任务调度问题,对系统任务建模、调度算法设计、算法评价指标进行了探讨。在研究常规相控阵雷达调度策略的基础上,提出了采用多任务并行EDF（EarliestDeadlineFirst）算法来实现系统的自适应调度。最后对比常规多功能雷达的自适应调度进行了仿真比较,且对仿真结果进行了定量分析,结果表明采用多任务并行EDF（MTPEDF）算法的基于孔径分割的一体化雷达系统具有一定的优越性。

简介：针对大数据处理框架MapReduce中的任务调度问题，提出一种基于Markov决策过程（MarkovDecisionProcess，MDP）的任务调度算法，通过状态集来描述集群中节点的负载和作业的数据本地性需求，使用状态转移函数表示调度策略对状态的影响，采用值迭代求解算法求取最优策略，实现集群中节点的最优调度．实验结果表明，该算法能够保证数据本地性的同时，减少作业响应时间，提高系统综合性能．

简介：随着数据密集型计算的飞速发展,在虚拟计算环境研究的基础上,数据虚拟计算环境的研究工作也发展得如火如荼。其中,虚拟计算环境计算的任务调度是一个非常重要的问题,调度算法和策略的好坏将直接影响任务执行的效率乃至成败。提出了一种新的虚拟计算环境DAG任务调度算法,并建立了树状层级调度模型。通过将虚拟计算环境DAG任务转化为参数化任务图PTG（ParameterizedTaskGraph）,采用在线和批处理相结合的方式,对各层任务进行在线处理,对层内任务进行批调度;经仿真平台实验,该本算法可有效提高并行效率,缩短调度时间。

简介：摘要：在当前的互联网时代，云计算技术已经成为了IT行业的一个重要发展方向。随着云服务市场的不断扩大和用户需求的日益增长，任务调度问题也成为了一个备受关注的问题。传统的任务调度方法往往存在效率低下、资源浪费等问题，因此需要寻找一种更加高效的方法来解决这些问题。本研究提出了基于改进遗传算法的任务调度算法，该算法能够有效地优化任务分配方案以提高系统的整体性能。