机群环境中基于信度模型的作业调度算法

提出了一种新的机群环境下的作业调度算法,该算法基于信度模型.在信度模型 中,每一个计算节点是一个信度实体,系统根据信度实体的物理能力、当前状态、历史作业完成情况,对节点进行信度评价,赋予其相应的信度值,调度算法根据信度实体信度值为作业分配合适的资源运行作业.同时,调度系统还对机群系统的整体信度进行评价,并根据估计的作业运行时间和完成期限对作业做信度要求折算,调度系统根据机群系统的整体信度情况和作业信度要求来决定是否接受该作业请求.在OpenPBS机群调度系统上实现了该算法,并通过GridSim工具包与先入先出FIFO(First Input First Output) 算法和Libra调度算法进行了模拟对比试验.试验结果表明,该算法是有效的.      

Efficient schedulability analysis for mixed-criticality systems under deadline-based scheduling

Safety-critical avionics systems which become more complex and tend to integrate multiple functionalities with different levels of criticality for better cost and power efficiency are subject to certifications at various levels of rigorousness. In order to simultaneously guarantee temporal constraints at all different levels of assurance mandated by different criticalities, novel scheduling techniques are in need. In this paper, a mixed-criticality sporadic task model with multiple virtual deadlines is built and a certification-cognizant dynamic scheduling approach referred as earliest virtual-deadline first with mixed-criticality（EVDF-MC） is considered, which exploits different relative deadlines of tasks in different criticality modes. As for the corresponding schedulability analysis problem, a sufficient and efficient schedulability test is proposed on the basis of demand-bound functions derived in the mixed-criticality scenario. In addition, a modified simulated annealing（MSA）-based heuristic approach is established for virtual deadlines assignment. Experiments performing simulations with randomly generated tasks indicate that the proposed approach is computationally efficient and competes well against the existing approaches.     

具有学习效应的单机可控加工时间排序问题研究

在经典排序问题中，工件的加工时间往往是一个常数，但在现代生产过程中，工件的加工时间受许多因素的影响。因此，研究工件具有学习效应的单机可控加工时间排序问题，其中工件的加工时间是其所在位置的函数，且与加工时间的控制变量有关。目标是求出最优的加工时间控制变量和最优的排序使得目标函数最小，目标函数包括极小化时间表长与控制费用的和、极小化总完工时间与控制费用的和、极小化总完工时间偏差和与控制费用和。证明他们都能转化为指派问题，从而多项式时间可解。并给出数值例子来说明问题是如何求解的。     

考虑断点续传的中继卫星调度模型及启发式算法

为提高中继卫星系统的应用效能及数传任务的完成率，在中继卫星调度中考虑了断点续传这一应用模式，即对单个数传任务进行合理拆分，使其在多个时间窗口内完成。首先构建面向断点续传的中继卫星单址天线的调度模型，然后提出一种基于冲突风险评估的冲突度量化方法，并设计考虑断点续传的两阶段调度算法。最后开展大量的仿真实验将该算法与贪婪算法、基于最小冲突度的启发式算法和基于任务优先级的启发式算法这3个不考虑断点续传的算法进行对比。实验结果表明，所提出的算法在任务完成率方面分别提高了7.67%、6.34%和8.67%。     

复杂作业模式下车间生产调度的建模与优化

针对某航天制造企业的实际生产环境,分析和讨论了复杂作业模式下车间生产的调度问题,并根据实际的业务流程建立了数学模型,通过自动调度与人工调度相结合的方法对其进行优化,最后采用实例对调度结果进行了验证.事实证明,这种调度机制可以同时增强系统的灵活性和稳定性,对提高车间生产效率和管理水平有很大帮助.     

基于图禁忌的并行测试任务调度算法

现有算法处理强约束关系的并行测试任务调度问题具有运算时间长、寻优概率低、收敛性差等缺陷,针对这些问题提出了一种基于图禁忌的调度算法.该算法从测试任务间的约束关系人手,利用图论建立测试任务间的关系图,并结合禁忌算法实现并行测试任务的多目标优化调度.算法中将强约束关系的测试任务调度问题与无约束关系的资源配置问题进行分离,提...     

近地空间航天员训练视景真实感渲染技术研究

载人航天任务中,地面模拟训练是培养提升航天员操作技能的重要手段。视景系统是航天飞行训练模拟的重要组成部分,高逼真度的仿真场景对提升航天员训练效果有重要的意义。针对空间视景仿真场景调度和渲染的特殊性,提出并设计实现视景仿真软件的总体架构。对影响空间场景真实感的地球纹理数据库的生成和调度技术、大气散射仿真技术、场景光照实时渲染等关键技术进行研究,融合各种方法,在视景仿真系统中基于GPU实现。试验验证表明,实现算法准确,模型设计合理,已经应用于航天员的训练中。     

面向应急条件的多星动态调度方法

 针对应急条件下多星动态调度问题,建立了多目标数学规划模型,提出了应急条件多星成像任务合成策略:建立多星多轨任务合成图(MSMOTMG)模型,提出任务合成算法CP-TM。为克服合成导致任务成像机会减少的缺陷,提出了基于合成任务分解的修复技术。此外,为进一步提高调度效率,考虑了任务在等待队列中的向后移位策略,提出了综合考虑任务合成、修复和向后移位的多星动态应急调度(TMRBS-DES)算法。通过大量模拟实验,将TMRBS-DES算法同RBHA算法,以及3个baseline算法(BS-DES、TMR-DES和TMBS-DES)进行了比较。实验结果表明TMRBS-DES算法提高了调度质量,适用于应急条件下多星动态调度问题。     

Hierarchical scheduling for real-time agile satellite task scheduling in a dynamic environment

The imaging processes of optical satellites can be easily affected by unexpected environmental changes, such as changes in cloud coverage. Given the difficulty to predict environmental uncertainties, traditional offline scheduling methods need a follow-up re-scheduling process that responds to real-time environmental information. This repetitive scheduling processes make the offline fine scheduling process a waste of computational resources. Additionally, the offline scheduling method is quite complex owing to its lack of a hierarchy mechanism. To solve these problems, we propose a hierarchical scheduling method for the real-time scheduling problem. This method divides the scheduling process into three steps: pre-assignment, rough scheduling, and fine scheduling. A hierarchical scheduling algorithm based on ant colony algorithm is proposed. Tests with 36 scenarios show that the calculation time is efficiently reduced with this new mechanism. With this consideration of the dynamic environment, the re-scheduling process becomes unnecessary, meaning the wasting of computational resources is avoided and the solution profit is improved.