数据依赖约束下的任务调度资源选择算法_廖彬

优先出版 计 算 机 应 用 研 究 第32卷--------------------------------基金项目：国家自然科学基金资助项目(61172084)；国家自然科学基金资助项目(61272296)；湖北省自然科学基金资助项目(2013CFC026)；湖北省科技支撑计划资助项目(2013BHE022)作者简介：宁彬(1977-)，男，硕士，讲师，主要研究方向为软件工程、算法设计；谷琼(1973-)，女，博士，副教授，主要研究方向为算法设计；吴钊(1973-)，男，博士，副教授，主要研究方向为可行计算、云计算；袁磊(1959-)，男，学士，教授，主要研究方向为数据库应用；胡春阳(1975-)，男，博士，高级工程师，主要研究方向为云计算，算法设计．基于膜计算的蝙蝠算法在云计算资源调度的研究 *宁 彬，谷 琼，吴 钊，袁 磊，胡春阳(湖北文理学院，湖北 襄阳 441053)摘 要：如何进一步实现云计算环境下的资源利用最大化是目前研究的热点，本文首先建立云计算环境下的资源分配模型，云计算资源调度使用蝙蝠算法，同时引入膜计算概念，提出一种基于膜计算的蝙蝠算法，将膜系统内部分解为主膜和辅助膜，在辅助膜内进行蝙蝠的个体的局部寻优，将优化后的个体传送到主膜间进行全局优化，从而达到了云计算资源优化分配要求。

通过CloudSim 平台与其他算法进行仿真对比表明本文算法提高了云计算环境下的系统的处理时间和效率，使得云计算环境下的资源分配更加合理。

关键词：膜计算；资源调度；蝙蝠算法 中图分类号：TP 文献标志码：ABats algorithm research in cloud computing resource schedulingbased on membrane computingNING Bin, GU Qiong, WU Zhao, YUAN Lei, HU Chun-yang(School of Science, Hubei University, Xiangyang Hubei 441053, China)Abstract: how to maximize the use of resources in cloud computing environments is the focus of current research. The author under cloud computing environments first established a resource allocation model, used the bat algorithm cloud computing to conduct resource scheduling, introduced the concept of membrane computing, and proposed bats algorithm based on membrane computing, which decomposed the internal membrane system into main membrane and auxiliary membrane, and optimized bat individuals inside of auxiliary membrane; the optimized individuals would be sent to the main membrane for global optimization to achieve cloud computing resource optimization allocation requirements. Simulation comparisons on CloudSim platform show that the proposed algorithm in this paper has improved the processing time and efficiency of the system under cloud computing environment, making cloud computing resources allocation more rational. Key Words: membrane computing; resource scheduling; bat algorithm0 引言云计算是一种新兴的宏观并行计算概念，它包含了分布式处理，并行处理以及网格处理。

基于队列模型的任务调度算法研究随着社会发展和科技进步，计算机技术得到了广泛的应用，任务调度算法作为计算机技术的一种重要算法，也应运而生。

任务调度算法是处理任务的顺序和执行时间，旨在使计算机系统达到最佳性能。

本文将探讨基于队列模型的任务调度算法研究。

一、任务调度算法概述任务调度算法是指将需要执行的任务按照一定的规则和优先级分配给不同的执行单元，使得各个任务被合理地分配和执行。

任务调度算法可以分为静态和动态两种类型。

静态任务调度算法是指在任务的集合已知的前提下，在执行前就统一规划好任务的分配和执行策略。

动态任务调度算法则是指在任务执行过程中，根据运行环境及任务情况不断动态调整，以达到最优的任务调度效果。

任务调度算法可以根据任务的执行方式和调度策略分为很多种，其中最常见的是基于队列模型的任务调度算法。

二、基于队列模型的任务调度算法原理基于队列模型的任务调度算法是指将需要执行的任务按照一定的规则以队列的形式排列，任务按照进入队列的先后顺序依次执行。

具体而言，基于队列模型的任务调度算法通常分为两种：队列调度和线程池。

队列调度是将任务按照顺序排列，每次执行队头任务，执行完之后再执行队列中下一个任务。

而线程池是将任务添加到线程池中，当线程池达到指定大小后，新的任务就会被阻塞直到线程池中有线程可用。

在队列调度算法中，新的任务总是被添加到队列的尾部，而且只有当当前队头任务执行完毕后，才会执行队列中的下一个任务。

这种算法的优点是简单高效，能够充分利用计算机系统的资源，减少由于频繁切换带来的开销，同时也保持了较高的效率。

在线程池中，每个任务都会分配一个线程来执行，当所有线程都在忙碌状态时，新的任务就会被放在队列中等待执行。

通过线程池可有效控制每个线程的创建和过多线程的开销，同时也能够支持多个客户同时进行请求。

三、实现基于队列模型的任务调度算法需要考虑的问题实现基于队列模型的任务调度算法需要考虑以下几个问题：1. 任务分配规则：任务如何进入队列，以及在队列中按照什么策略执行。

资源调度问题中的模型建立与优化方法研究资源调度问题是指在某一特定环境下，合理利用和分配有限的资源，以最大化效益或达到特定目标。

资源调度问题在实际生产、运输、项目管理等各个领域中都具有重要的应用价值。

为了解决资源调度问题，在模型建立和优化方法方面进行研究是关键。

一、资源调度问题模型建立的基本步骤模型建立是解决资源调度问题的第一步，准确地描述问题是保证后续优化有效性的前提。

下面是资源调度问题模型建立的基本步骤：1. 定义问题：明确资源调度问题的目标和约束条件。

例如，确定需要调度的资源种类、调度的时间范围以及可用的资源数量和属性。

2. 确定决策变量：通过分析问题，确定描述资源调度任务的决策变量。

例如，资源的分配方案、资源使用的时间和顺序等。

3. 建立目标函数：将资源调度问题转化为数学规划模型时，需要建立目标函数，以最大化或最小化某个指标。

目标函数的选择根据具体问题的特点决定。

4. 建立约束条件：根据实际情况制定资源调度问题的约束条件。

这些约束条件可以包括资源的供需平衡、时间窗口约束、作业间的依赖关系等。

5. 获得数学模型：通过将目标函数和约束条件以数学形式表示，得到资源调度问题的数学模型。

常见的数学模型包括线性规划、整数规划、动态规划等。

二、资源调度问题中的优化方法建立完资源调度问题的数学模型后，需要采用适当的优化方法求解模型，以得到最优解或次优解。

下面介绍几种常用的优化方法：1. 线性规划方法：线性规划适用于描述资源调度问题中目标函数和约束条件都是线性关系的情况。

通过线性规划方法可以求得问题的最优解，并且具有较高的计算效率。

2. 整数规划方法：当资源调度问题中存在离散的决策变量时，可以采用整数规划方法。

整数规划考虑了决策变量只能取整数值的情况，能够更准确地描述问题并获得更优的调度方案。

3. 启发式算法：启发式算法属于一类基于经验和规则的优化算法，常用于求解复杂问题。

在资源调度问题中，启发式算法可以通过快速的局部搜索和全局搜索策略，寻找近似最优解。

温度感知的MapReduce节能任务调度策略廖彬;张陶;于炯;刘继;尹路通;郭刚【期刊名称】《通信学报》【年(卷),期】2016(037)001【摘要】现有的FIFO、Fair、Capacity、LATE及Deadline Constraint等MapReduce任务调度器的主要区别在于队列与作业选择策略的不同,而任务选择策略基本相同,都是将数据的本地性(data-locality)作为选择的主要因素,忽略了对TaskTracker当前温度状态的考虑.实验表明,当TaskTracker处于高温状态时,一方面使CPU利用率变高,导致节点能耗增大,任务处理速度下降,导致任务完成时间增加;另一方面,易发的宕机现象将直接导致任务的失败,推测执行(speculative execution)机制容易使运行时任务被迫中止.继而提出温度感知的节能任务调度策略,将节点CPU温度纳入任务调度的决策信息,以避免少数高温任务执行节点对作业整体进度的影响.实验结果表明,算法能够避免任务分配到高温节点,从而有效地缩短作业完成时间,减小作业执行能耗,提高系统稳定性.【总页数】15页(P61-75)【作者】廖彬;张陶;于炯;刘继;尹路通;郭刚【作者单位】新疆财经大学统计与信息学院,新疆乌鲁木齐830012;新疆医科大学医学工程技术学院,新疆乌鲁木齐830011;新疆大学软件学院,新疆乌鲁木齐830008;新疆财经大学统计与信息学院,新疆乌鲁木齐830012;新疆大学软件学院,新疆乌鲁木齐830008;新疆大学软件学院,新疆乌鲁木齐830008【正文语种】中文【中图分类】TP393.09【相关文献】1.云环境下基于化学反应优化的两阶段能耗感知任务调度策略 [J], 毋琳;王玉璟;阎朝坤2.基于动态遗传算法的云计算任务节能调度策略研究 [J], 钟潇柔;翟健宏3.社会属性感知的边缘计算任务调度策略 [J], 王汝言; 聂轩; 吴大鹏; 李红霞4.边云协同计算中安全感知的工作流任务调度策略 [J], 石文玉;张蕊5.基于Flink平台的资源感知任务调度策略 [J], 汪丽娟;钱育蓉;张猛;英昌甜;赵燚因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

考虑不确定因素影响的保障任务调度算法曾斌;姚路;胡炜;杨光【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2016(38)3【摘要】It is important to schedule the limited maintenance resources efficiently for equipment support-ability.In the static modeling stage,a new mathematic description model is presented considering complex con-straints such as power configuration and assignments relationships of maintenance units.In the dynamic stage, a Petri nets model is established to translate the static mathematic model into the dynamic workflow model.In the Petri nets model,a set of firing rules are proposed to implement the constraints of the mathematic model, and the new net structures are designed to simulate the workflow of uncertainties and cooperative process.In or-der to solve the planning model,an optimization algorithm based on the annealing evolution algorithm is presen-ted in which a simulated annealing algorithm is adopted to solve the maintenance unit assignment problem and a search algorithm is used to generate the schedule results according to the Petri nets model.The simulation re-sults indicates that the algorithm can improve the unit utilization with a high evolution speed.%针对装备保障任务的优化调度问题，首先进行静态建模，提出了一个新的数学规划模型，能够有效描述保障单元的力量配置及与保障对象的指派关系等复杂约束条件；随后实施动态建模，利用混合Petri 网把数学模型转换为流程模型，不仅构建了变迁激发规则以表达静态数学模型的约束条件，而且设计了新的子网结构模拟突发事件及协同保障的动态过程。

调度问题中的算法作者：***来源：《中国信息技术教育》2020年第11期说到“调度”，人们往往会想到交通运输部门的运行安排，也会想到企业中复杂的生产任务安排。

其实，日常生活中也经常面临着多个事项需要合理安排;只不过任务数不大，也不涉及明显的经济指标限制，人们凭经验就足以应付，很少会联想到“算法”。

当需要解决的任务数增加，且包含相互依赖关系时，算法可以帮助我们顺利有效地完成任务。

● 单纯依赖关系约束下的任务调度我们从仅考虑任务间的依赖约束开始。

如果任务X只能在另外某个任务Y完成后才能开始，我们就说X依赖Y。

下面来看一个简单的例子。

同学们打算在教室里组织一场联欢活动，还准备自己动手包饺子。

他们拟定了一张准备工作任务表，包含所有任务事项、每项任务耗时、任务间依赖关系（注意：只需列出直接依赖关系，而间接依赖关系自然地隐含在其中）。

管理上通常将这些任务的集合称为一个“项目”。

任务列表见表1。

有些任务之间没有依赖关系，执行顺序无关紧要，如果有多个执行者，这样的任务就可以并行。

这里说的“调度”，就是要给每项任务分配一个不同的序号，表示它们执行的顺序，满足：如果任务X依赖任务Y，则X的序号就要大于Y的序号;如果两个任务之间没有依赖关系，则对它们的序号关系没有要求。

从数学上看，原来所有任务间的依赖关系确定了一个“偏序”，即并非任意两个任务都必须“有先后”（称为“可比”）。

调度就是要在此基础上生成一个“全序”，即任何两个任务皆“可比”，对任意两个原来就“可比”的任务，新关系与原关系保持一致。

换句话说，如果按照这个序号串行执行，一定满足原来要求的依赖关系。

这个问题被称为“拓扑排序”问题。

读者应该注意到，如果只要解决拓扑排序问题，我们并不需要考虑上述例子中每项子任务的耗时。

我们可以建立一个有向图模型。

图中每个节点表示一个任务，节点X和Y之间存在从X 到Y的有向边（X→Y）当且仅当对应的任务X直接依赖于任务Y。

上述例子的图模型如下页图1所示。

基于改进粒子群算法的云计算任务调度算法张陶;于炯;杨兴耀;廖彬【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2013(000)019【摘要】How to schedule tasks efficiently is one of the key issues to be resolved in cloud computing environment. A Double Fitness Particle Swarm Optimization algorithm(DFPSO)based on conventional Particle Swarm Optimization(PSO)is brought up for the programming framework of cloud computing. Through this algorithm, the better task scheduling not only shortens total task completion time and also has shorter average task completion time. Simulation results show that DFPSO is better than PSO, and the integrated scheduling performance is excellent, especially when the number of tasks increases.%如何对任务进行高效合理的调度是云计算需要解决的关键问题之一，针对云计算的编程模型框架，在传统粒子群优化算法（PSO）的基础上，提出了一种具有双适应度的粒子群算法（DFPSO）。

通过该算法不但能找到任务总完成时间较短的调度结果，而且此调度结果的任务平均完成时间也较短。

仿真分析结果表明，在相同的条件设置下，该算法优于传统的粒子群优化算法，当任务数量增多时，其综合调度性能优点明显。

异构计算环境下的任务调度与资源管理研究随着计算机技术的不断发展，异构计算环境已经成为当前研究热点之一。

在异构计算环境中，不同类型的计算资源如CPU、GPU等被集成在一起，为用户提供更高效、更灵活的计算能力。

然而，在这种环境下，如何合理地调度任务并管理资源成为了一个非常重要的挑战。

任务调度是异构计算环境中的一个关键问题。

由于异构计算环境中不同类型的计算资源具有不同的特点和性能，因此如何选择合适的计算资源来执行特定的任务是一个关键的决策。

传统的任务调度算法一般是基于负载均衡和资源利用率最大化的原则，但在异构计算环境中，还需要考虑到不同计算资源之间的性能差异和通信开销等因素。

因此，设计一种有效的任务调度算法来提高整个系统的性能至关重要。

首先，任务调度算法需要根据任务的特征和计算资源的特点进行匹配。

每个任务都有不同的计算需求和约束条件，例如运行时间、数据依赖关系等。

因此，任务调度算法需要根据这些特征来选择最佳的计算资源，以提高任务的执行效率。

同时，由于不同计算资源之间的性能差异，任务调度算法还需要考虑到任务在不同计算资源上的执行时间，并合理分配任务到各个计算资源上，以减少整体的执行时间。

其次，任务调度算法需要考虑到通信开销。

在异构计算环境中，不同计算资源之间的通信开销可能会对任务的执行时间产生较大的影响。

因此，任务调度算法需要合理地安排任务的执行顺序和计算资源的选择，以减少不同计算资源之间的通信次数和数据传输量。

同时，还可以通过优化网络拓扑结构和调度策略等手段来减少通信开销，提高整体系统的性能。

另外，资源管理也是异构计算环境中非常重要的一项研究内容。

在异构计算环境中，如何有效地管理各种不同类型的计算资源，并充分利用它们的计算能力是一个挑战。

资源管理需要考虑到计算资源的分配、追踪和回收等问题。

首先，资源管理需要根据任务的需求和计算资源的可用性来合理地分配计算资源。

其次，资源管理需要追踪计算资源的使用情况，并根据需要对计算资源进行回收或重新分配，以保持整个系统的高效运行。

一种基于字段使用频率的索引选择模型及算法实现
廖彬
【期刊名称】《计算机光盘软件与应用》
【年(卷),期】2011(000)012
【摘要】本文基于SQL Server 2000数据库，通过对索引开销的研究，针对如何建立最适当索引的问题给出索引选择模型以及相应算法，并比较各算法的优劣，确定最优选择%Based on SQL Server 2000,focus on how to create the most proper indexes,and gives the index selection model and the corresponding algorithm through the research of index spending.Then compare the pros and cons of each algorithm to determine the optimal choice.
【总页数】2页(P189-190)
【作者】廖彬
【作者单位】广西教育学院,南宁530023
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.MARC字段使用频率统计对编目发展和文献检索的启示 [J], 杨莉
2.不使用编码的汉字字段拼音查询——VFP索引的一种特殊应用 [J], 时荣
3.一种双字段交叉索引互联挖掘的新算法 [J], 何友全
4.一种数据库的索引选择模型 [J], 李国徽;刘云生
5.基于B~+树的索引字段加密 [J], 王正飞;汪卫;施伯乐
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基于多目标全局约束的任务分配和调度算法于琨;张正本;海本斋【摘要】针对嵌入式系统中大多数任务执行算法不考虑目标成本问题,提出了一种基于多目标全局约束的任务分配和调度算法.算法使用约束逻辑编程来对任务执行资源如处理单元、通信设备以及代码和数据存储量的使用进行多目标全局约束.算法假设ROM和RAM分别用于代码存储和数据存储,算法还考虑数据在数据存储器中的位置.实验结果表明,尽管在多个约束条件下,提出的任务分配和调度算法无论在代码存储和数据存储量使用方面,还是在对任务有效求解方面都能取得比普遍采用的贪婪调度算法更好的结果.%Aiming at the problem of target cost which is not cared about by most task execution algorithms in embedded systems,a task allocation and scheduling algorithm based on global constraints for multi-objective is proposed in this paper. The approach uses constraint logic programming to impose global constraints for multi-objective on the task execution resources such as processing units,communication devices and the usage of code and data memory.The proposed algo-rithm assumes that ROM and RAM are used for implementing code memory and data memory respectively,and also con-siders the actual placement of data in data memory.The experimental results show that,under the multiple constraints,the proposed task allocation and scheduling algorithm can perform both in terms of the usage of code and data memory as well as solving effectively the task better than the widely used greedy scheduling algorithms.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2018(054)008【总页数】6页(P55-60)【关键词】多目标;全局约束;分配和调度;存储量;成本【作者】于琨;张正本;海本斋【作者单位】河南工学院计算机科学与技术系,河南新乡453002;河南工学院计算机科学与技术系,河南新乡453002;河南师范大学计算机与信息工程学院,河南新乡453002【正文语种】中文【中图分类】TP3931 引言对于嵌入式系统应用来说，因为要处理大量的数据，所以其中的数据存储（Data Memory，DM）尤为重要，用合适数量的存储器件来实现低成本解决方案是人们最关心的问题。

任务调度依赖原理
任务调度依赖的原理基于调度依赖和拓扑排序。

调度依赖指的是任务之间的执行顺序依赖关系，也就是说，上游任务必须在下游任务之前完成。

在任务调度中，必须首先满足这种依赖关系，才能确保任务的正确执行。

在处理任务调度依赖时，通常会使用拓扑排序来决定任务的执行顺序。

拓扑排序是对有向无环图（DAG）的顶点进行排序，使得对于每一条有向边 (u, v)，均有 u（在排序记录中）比 v 先出现。

这样的排序结果可以确保所有依赖关系都得到满足，从而保证任务的正确执行。

任务调度依赖的具体实现依赖于所使用的任务调度系统。

有些系统可能提供了图形化界面，可以直观地看到任务的依赖关系和执行顺序。

另外，为了优化调度过程，一些系统可能会使用任务合并或并行执行等策略，以减少任务的执行时间和资源消耗。

总之，任务调度依赖的原理是基于任务之间的依赖关系和拓扑排序，通过合理的任务执行顺序和可能的优化策略，确保任务的正确和高效执行。

基于改进遗传算法的关键链项目进度计划优化张琦;廖良才;王卫威【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2014(000)004【摘要】项目进度计划一直是项目管理中的重点和难点，其原因是在资源和工序约束的双重约束下，项目进度计划的求解是一个NP难问题，尤其是在多资源约束下更增加了问题的复杂度。

文中从关键链这一角度出发，分析了该问题并建立模型。

应用自适应遗传算法对模型进行求解，对遗传算法的编码、选择、交叉、变异等操作进行了设计，并在此基础上对传统的遗传算法进行改进。

最后，通过案例的求解，验证了关键链方法在研究多资源约束项目进度计划问题上的可行性，以及自适应遗传算法在求解该问题上的优越性。

%Project schedule has been a focus and difficulty of project management,the reason lies in the dual constraints of resources and processes. To solve the project schedule is an NP-hard problem under the constraints,especially in multi-resource constraints adds to the problem complexity. It adopts critical chain theory and method to analyze the problem and construct the model. Apply adaptive genetical-gorithm to solve the problem. Genetic coding,selection,crossover and mutation are discussed,and on this basis,the traditional genetic al-gorithm is improved. Finally,based on the experiment analysis of the instance,verifiy the validity of the critical chain method in the study of multi-resource project scheduling problem,as well as the feasibility of adaptive genetic algorithm to solve the problem.【总页数】6页(P1-5,11)【作者】张琦;廖良才;王卫威【作者单位】国防科学技术大学信息系统与管理学院，湖南长沙 410073;国防科学技术大学信息系统与管理学院，湖南长沙 410073;国防科学技术大学信息系统与管理学院，湖南长沙 410073【正文语种】中文【中图分类】TP39【相关文献】1.基于关键链的T项目进度计划优化分析 [J], 冯晓兰2.基于改进蚁群算法的关键链项目进度管理研究 [J], 罗岳斌;赵英俊;王华3.基于关键链方法的单资源约束项目进度计划优化 [J], 王培;杨玲4.基于混合遗传算法和关键链的多资源多项目进度计划优化 [J], 廖良才;张琦5.基于关键链改进搜索的遗传算法求解分布式多项目调度 [J], 张静文;刘婉君;李琦因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

电力云计算中关联任务调度算法杨漾;张若曦;刘文彬;苏凯【期刊名称】《电子测试》【年(卷),期】2015(0)4【摘要】Because of the continuous expansion of modern power systems,ever increasing computation and data processingcapabilities are demanded for power system analysis.The existing computing platform of power systems, however,cannot meet these requirements.Given this background, an advanced power system computing plat form based on cloudcomputing is presented.In this paper,a related task scheduling algorithm based on task hierarchy wad proposed.Experiment results demonstrated that the proposed scheduling algorithm has better performances in the terms of time execution and efficiency.%针对传统电力系统计算平台在计算、存储、信息集成和分析等方面的不足，建立基于云计算的电力系统计算平台。

针对电力云计算平台中对关联任务调度进行调度时出现任务执行延迟的问题，提出了一种基于任务分层算法DAG。

算法将任务按任务集合优先级的高低顺序调度至具有最小完成时间的资源上。

试验证明关联任务调度算法能够有效地减缓关联任务延迟。

【总页数】3页(P39-41)【作者】杨漾;张若曦;刘文彬;苏凯【作者单位】广东电网公司信息中心，广东，广州，510000;广东电网公司信息中心，广东，广州，510000;广东电网公司信息中心，广东，广州，510000;广东电网公司信息中心，广东，广州，510000【正文语种】中文【相关文献】1.云计算中基于服务能力与信任约束的任务调度算法 [J], 郑鑫;武小年;孟川;李豪2.云计算中基于任务分层和时间约束的关联任务调度算法 [J], 陈曦;毛莺池;接青;朱沥沥3.遗传算法在云计算任务调度算法中的应用研究 [J], 郑爱媛4.云计算中多层次公平性QoS约束任务调度算法 [J], 郑迎凤;宋朝;赵文彬5.基于IFOA-GA任务调度算法在云计算MapReduce模型中的研究 [J], 陈暄; 潘春平; 龙丹因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于资源约束的地铁运营施工任务调度研究
罗钦;黄杉;宋剑伟;曾翠峰;陈菁菁;李伟
【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》
【年(卷),期】2024(24)2
【摘要】针对地铁运营施工资源有限、时间严格、任务繁重等特点,本文以地铁运营施工任务调度为研究对象,建立运营施工调度优化模型与算法。

模型以任务优先级、施工人员和施工工区限制等为约束条件,以完工时间最小化、施工人员工作负荷均衡化为目标;设计一种联合线性规划与资源交叉(CPLEX-ROC)的混合求解算法;通过对某实际地铁运营线路展开案例研究,验证模型和算法的可行性与先进性。

案例研究结果表明:相较于人工调度、遗传算法(GA)、教学优化算法(TLBO)方法,最大完工时间分别降低32.90%、15.11%和10.75%;施工人员工作负荷均衡指标相较GA、TLBO分别优化了15.44%和10.62%。

计算结果验证了本模型能够提升地铁运营施工任务整体作业效率,同时实现施工人员工作负荷均衡。

【总页数】11页(P188-198)
【作者】罗钦;黄杉;宋剑伟;曾翠峰;陈菁菁;李伟
【作者单位】深圳技术大学;广东省高校轨道交通智慧运维工程技术开发中心;深圳地铁运营集团有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】U216.9
【相关文献】
1.基于地铁运营施工管理系统的资源冲突管理系统实现路径
2.云计算环境下基于用户和资源约束的免疫效用均衡任务调度算法
3.资源约束条件下任务调度算法研究
4.基于企业战略布局的地铁运营管理人力资源规划方案研究
5.基于BP神经网络的隧道下穿既有运营地铁线注浆施工参数预测——以广州地铁18号线隧道注浆工程为例
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资源调度算法引言资源调度算法是计算机领域中一项重要的技术，它能够有效地管理和分配有限的资源，提高系统性能和资源利用率。

本文将详细介绍资源调度算法的原理、常见的调度算法以及应用领域。

一、资源调度算法的原理资源调度算法的目标是在有限的资源下，合理地分配资源，使得系统能够达到最佳的性能。

资源调度算法的原理主要包括以下几个方面：1.1 任务调度任务调度是资源调度算法的核心内容之一，它负责将不同的任务分配给不同的资源进行处理。

任务调度需要考虑任务的优先级、紧急程度、处理时间等因素，以保证系统整体性能的最优化。

1.2 资源管理资源管理是资源调度算法的另一个关键环节，它包括对资源的监控、调度和优化。

资源管理能够实时监控系统中各个资源的运行状态，并根据系统的负载情况来动态分配资源，以提高系统的整体性能。

1.3 调度策略调度策略是资源调度算法的重要组成部分，它决定了任务如何被调度和分配资源。

常见的调度策略包括先来先服务、最短作业优先、最高响应比优先等，每种策略都有自己的特点和适用场景。

二、常见的资源调度算法在计算机领域中，有许多常见的资源调度算法，常用的包括以下几种：2.1 先来先服务（First Come First Serve，FCFS）先来先服务是最简单的调度算法之一，它按照任务到达的先后顺序进行调度，即先到先服务。

该算法没有考虑任务的执行时间和优先级，适用于任务相对简单的情况。

2.2 最短作业优先（Shortest Job First，SJF）最短作业优先是一种按照任务执行时间进行排序的调度算法。

该算法会先调度执行时间最短的任务，以减少等待时间和系统的响应时间。

2.3 最高响应比优先（Highest Response Ratio Next，HRRN）最高响应比优先是一种综合考虑任务等待时间和执行时间的调度算法。

该算法会计算每个任务的响应比，选择响应比最高的任务进行调度，以提高系统的性能。

2.4 时间片轮转（Round Robin，RR）时间片轮转是一种按照时间片进行调度的算法。

基于优先级队列的任务调度模型任务调度是指在计算机系统中，根据一定的策略和算法，合理地安排和分配任务的执行顺序和资源，以实现系统的高效运行。

而基于优先级队列的任务调度模型，则是通过使用优先级队列数据结构，按照任务的优先级进行任务调度的一种模型。

优先级队列是一种特殊的队列，它根据元素的优先级来确定元素的出队顺序。

在任务调度中，我们可以使用优先级队列，将需要执行的任务按照优先级进行排序，然后按照优先级高低依次执行任务。

这样可以保证优先级高的任务能够被尽快执行，提高整个系统的效率。

以下是基于优先级队列的任务调度模型的内容：1. 优先级定义和任务分类：在任务调度模型中，首先需要定义不同任务的优先级和任务分类。

根据具体需求，可以将任务分为高优先级任务、中优先级任务和低优先级任务等。

根据任务类型和任务的相关属性，给每个任务分配相应的优先级。

2. 优先级队列的实现：接着，在任务调度模型中，需要实现优先级队列这一数据结构。

优先级队列可以使用堆结构来实现，通过维护一个最小堆或最大堆，可以根据任务的优先级来进行插入和删除操作。

在插入任务时，根据任务的优先级将任务插入到合适的位置；在执行任务时，从队列中取出优先级最高的任务。

3. 任务调度算法：在基于优先级队列的任务调度模型中，需要定义一种任务调度算法，来确定下一个要执行的任务。

常见的调度算法有如下几种：- 抢占式优先级调度：在任务执行过程中，如果有新的高优先级任务到达，则立即抢占当前执行的任务，执行高优先级任务。

- 非抢占式优先级调度：只有当当前执行的任务执行完成或等待状态时，才会执行下一个优先级更高的任务，否则继续执行当前任务。

- 短作业优先调度：选择执行时间最短的任务。

- 时间片轮转调度：将所有任务按照优先级放入优先级队列，并设置每个任务的时间片。

每个任务轮流执行一个时间片，然后切换到下一个任务，直到所有任务执行完毕。

4. 任务调度策略：根据实际需求，定义合适的任务调度策略。