导读:本文包含了多任务调度论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:多核,前景,图像,自动机,理论,时间,粒度。
多任务调度论文文献综述
李文超[1]（2019）在《EDF多任务调度算法在物联网数据监控平台中的应用研究》一文中研究指出在基于物联网的数据监控平台中,由于感知层数据采集传感器具有种类繁多、数量庞大的特点,这就要求位于通信层的数据接收服务器必须通过一种完善的多任务调度算法来处理高并发通信,以缓解服务器的通信压力并保持处理的高效性。笔者以物联网数据监控平台为出发点,探究通过引入EDF多任务调度算法来处理高并发通信,对EDF多任务调度算法的算法原理与调度流程进行了深入分析,并通过设计实验论证算法的有效性。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2019年17期）
熊霞,陶晓峰,高鲁鑫,邱志辉[2]（2019）在《综合能源一体化采集系统的多任务自适应实时调度方法》一文中研究指出随着能源互联网和综合能源服务的建设推进,促进水、气、热、电的远程自动集采集抄建设已尤为关键。文中以用电信息采集系统为基础,设计了电、水、气、热能源计量一体化的采集技术架构体系,明确能源计量系统的技术路线。通过对系统采集任务类别解析,提出基于Spark集群的多任务自适应的实时调度方法,解决了采集系统基于Spark集群现有调度机制存在任务分配不均、总体任务完成时间较长和优先级高的任务超时响应造成用户体验差等问题。实验结果表明,把总数为200万采集任务划分六类,采用文中和Spark默认调度方法进行对比,该方法针对时效性和优先级要求高的任务完成时间均早于默认方法,获得较好的响应速度,极大改善系统用户体验。(本文来源于《电测与仪表》期刊2019年20期）
柯言[3]（2019）在《星载在轨智能处理技术研究取得突破》一文中研究指出本报讯 日前，科技部网站发布国家重点研发计划“地球观测与导航”专项“区域协同遥感监测与应急服务技术体系”项目的最新成果，并介绍了该系列技术成果工程化后的试用情况。高时效性是突发事件应急响应的灵魂，对卫星获取的视频/图像直接进行在轨智能处理，实现(本文来源于《中国自然资源报》期刊2019-07-22）
范超群[4]（2019）在《基于应用行为特征的多任务协同调度瓶颈分析系统的研究与实现》一文中研究指出移动互联网大数据、云计算、机器学习等技术兴起,应用服务不断的复杂化,随之对系统性能的要求也在不断提高,应用性能管理服务成为了企业级应用及服务器管理和优化的关键支撑。面对复杂的系统应用,如何能发现服务集群中的瓶颈成因,有针对性的提出优化建议,更好地提升资源利用率和系统效率,成为了现今应用性能管理服务存在的挑战。论文针对复杂应用服务集群中的多任务调度问题,提出了一种基于应用行为特征的多任务协同调度瓶颈分析方法。论文基于对应用行为历史数据的分析,将应用行为特征划分为应用性能特征和任务调度特征,并提出以下创新点。针对应用性能特征的复杂性,采用应用性能特征聚类算法获得应用性能表征类别,通过聚类和人工辅助方式获得任务调度模式分类;同时,以人工标注的应用性能表征类别对任务调度模式进行描述,减少人工依赖;之后,论文将服务器任务调度模式抽象为元胞状态,建立任务调度状态元胞自动机模型,并通过调度模式学习算法,对应用调度状态变化序列进行学习,计算出可能存在瓶颈的调度模式的状态转移概率。基于论文提出的多任务协同调度瓶颈分析方法,结合应用测试与优化分析项目需求,论文对多任务协同调度瓶颈分析系统进行了需求分析,然后依据需求分析对系统的总体框架进行了构建,对各个模块的静态功能和动态交互进行了详细设计,并给出了关键的实现流程说明。最后,对系统的功能实现进行了测试,验证了系统的有效性。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-05-22）
陈楠[5]（2019）在《线程级多任务并行动态调度研究》一文中研究指出随着半导体工艺技术的快速发展,集成电路的规模越来越大,传统的单核系统设计不再满足设计要求,多核技术成为当今处理器发展的主要方向。多核系统拥有众多的计算核心,通过将计算任务分配给不同的处理核心可以大幅提高计算性能,因此如何合理高效进行任务调度,确保全部处理核心处于有效工作状态是当今多核系统研究的一个重要方向。多核任务调度的关键难点在于发掘任务并行性,超标量技术和多线程技术是当今高性能处理器开发指令并行性的主流技术,本文借鉴指令并行思想,结合多核系统中任务的粗粒度特性,给出了一种新型的粗粒度多线程多核体系结构,在传统多核架构中增加控制处理器,控制处理器利用多线程和乱序多发射思想提取任务的并行性,将可并行的任务发射到不同处理核心执行,提高处理核心的利用率。论文的主要工作如下:首先介绍了粗粒度多线程多核体系结构系统模型,将系统的任务执行指令化,给出了一种“线程指令+任务指令+底层指令”的层次化编程方法,使得控制和计算分离,降低用户编程难度。其次研究了任务并行化方法,分析指令级并行和任务级并行的区别,分析任务级应用多线程技术和乱序执行技术所面临的问题,并针对任务的粗粒度特性提出了任务级多线程取指策略、资源分配策略和线程切换机制。再次对论文所提出的多线程控制处理器进行设计实现,介绍和分析了各关键模块的设计原理和实现方案,同时在控制处理器中加入资源管理机制实现资源的动态分配,提高资源利用率。最后,论文将设计的控制处理器集成到目标多核系统中,进行测试和性能评估,通过加载不同的任务指令验证了控制处理器的正确性,并提出了进一步优化的方向。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2019-04-01）
赵茂行,徐德刚,苏志芳,桂卫华[6]（2018）在《面向异构多核平台的两段式多任务调度算法研究》一文中研究指出相对于单核处理器,多核处理器在指令并行化、处理性能等方面具有明显的优势,如何实现异构多核处理器的实时多任务调度进而提高处理器的整体性能成为当前迫切需要解决的前沿研究问题。针对多核异构处理器调度,通过融合列表调度算法和组合优化算法的寻优策略,提出了一种新的两段式多任务调度算法。该算法第一阶段采用一种基于异构环境下的动态关键路径调度算法,产生了初始较优解,第二阶段提出了改进状态转移优化算法,以获得的初始解为基准继续寻找最优解。对比其他调度算法,该算法在异构多核平台任务调度方面具有较高的性能。(本文来源于《控制工程》期刊2018年12期）
廖丽娟[7]（2018）在《带维修和后处理的多任务调度新模型及优化算法》一文中研究指出制造业是中国经济的第一大产业,是中国经济发展的中枢,一直保持着良好的发展态势。然而随着国内外市场的变化,融资困难、劳动力短缺、生产过剩、制造成本不断提高等现状阻碍了传统制造业的发展。变革与发展制造业已经刻不容缓,对现有生产制造模式的思考与创新也必须提上日程。同时,随着社会经济环境和技术环境的不断发展,与此相适应,生产制造模式也发生着相应的演变,包括大批量制造、敏捷制造、精益生产、柔性制造、大规模定制和智能制造等等。在新的制造模式下,研究调度问题,建立、提出合理的生产调度模型和优化算法,对制造企业提升其竞争力,具有重要意义。本文首先介绍了调度问题产生的背景、意义以及国内外研究现状。其次,针对企业实际运作管理活动以及调度问题的研究现状,本文提出了多任务环境下,具有多个维修活动和后处理时间的调度模型,其中加工时间不是一个常数,而是一个基于工件自身和实际加工位置的函数。考虑到企业的生产与运作中,同时处理多任务现象是普遍存在的,并且互相干扰,本文研究了多任务调度模型,此模型下,等待工件会干扰主要工件的加工,因此多任务函数由转换函数和干扰函数组成,主要工件的加工时间由其未加工完成的部分、转换时间和等待工件干扰的加工时间叁部分组成。同时,工人和机器在工作一段时间之后,会疲劳和磨损老化,因此需要时间去维修,维修活动需要耗费一定的时间,维修期间,机器不工作,维修之后,加工效率会有相应的提高。然而,某些工件加工完成之后交付客户之前需要某些特殊的处理,如电子元件需要退磁等,本文研究的后处理时间函数与其他文献类似,是依赖其等待时间的。此外,由于学习或老化效应,工件的基本加工时间会有所减少或增加而不再是恒定的常数,本文中的加工时间函数是基于工件自身和实际加工时位置的一般函数。接着,本文创造性地对单机和同速并行机环境下具有多个维修活动和后处理时间的调度新问题进行了相应的研究,分别研究了单机环境下极小化制造期、极小化工件完工总时间;同速并行机环境下,极小化机器总负载和极小化工件完工总时间。针对这些问题均提出了相应的模型,并将模型转换为经典指派问题进行求解,最后给出了多项式时间算法。特别地,对单机环境下,仅加工时间函数是基于其加工位置的调度问题也进行了进一步的探讨,对制造期、工件完工总时间的极小化问题提出了 SPT/LPT排序规则,算法时间复杂度仅为O(nlogn)。最后,利用LINGO工具对本文所提出来的算法进行了数据算例分析,从实践的角度验证了算法的可行性与有效性。(本文来源于《浙江工商大学》期刊2018-12-01）
张文雅[8]（2018）在《依赖于工件和位置的多任务调度新模型和优化算法》一文中研究指出在过去的十年中,随着工作中竞争活动越来越多,多任务处理现象在日常生活中发生的也愈加频繁,在各种工作环境以及生活环境中已经成为一种自然反应,不幸的是,这种完成任务的方法迫使我们不断地重新启动和重新聚焦注意力,这对多任务调度的研究提出了更高的要求。另一方面,随着我国社会主要矛盾的变化,加之互联网时代技术的不断革新,客户的个性化需求日益成为服务业竞争的主导因素,订单的实时更新与变化使得传统制造业的调度模式已经不再适用,此时,多任务调度的理论研究与实践推广在现在的企业生产与服务中具有巨大的作用。基于生产制造与服务业中存在的现实问题,我们建立合理的多任务环境下的调度模型并为其相关问题求解设计优化算法,无论从理论研究的角度还是现实应用的角度都具有重要的意义。本文首先对多任务调度问题的研究背景和意义做了阐述,并对文章中所涉及到的相关课题进行了文献综述。其次本文以生产调度为对象,研究了具有松弛交货期时间窗口和学习/恶化效应的多任务调度问题。首先针对多任务环境下的表示加工时间的函数模型,我们提出了依赖工件本身以及打扰位置变化的统一调度新模型,这个模型首次将打扰因子设定为一个可变的系数,克服了每个工件必须产生多任务的弊端。然后运用新模型进行了两个方面的研究。企业需要分配合理的订单交付日期,以达到成本低,响应速度快,顾客满意度高这叁个关键成功因素之间的平衡。为此,我们常常在调度中就适当的交货期时间窗口分配问题进行研究。但是,在之前的研究中,通常并行机都是使用同一个时间窗口交货,而现在由于个性化生产的需求下,小批量生产成为主流,一个时间窗口不能灵活地满足要求,所以我们假设每个工作都有自己的交货期时间窗口,并且每台机器上的时间窗口大小是由机器本身决定的。因此,我们的第一个研究工作就是对并行机环境下的依赖于机器的松弛交货时间窗口问题进行研究,对于极小化总成本的目标给出了多项式时间最优算法。第二个工作是考虑到加工过程的内部影响因素即学习以及恶化效应,我们主要研究工件加工时间依赖于位置变化的情况,将学习效应和恶化效应综合到同一个模型中进行考虑,克服了时间无界性的弊端,在多任务调度领域还没有文献做过此研究。此部分主要针对并行机环境下的极小化最大完工期总和以及极小化完工时间和两个调度目标进行分析,给出了多项式时间最优算法。最后针对文章所有设计的算法进行算例分析,利用LINGO工具对算法进行实现,对于设计思路与程序较相似的问题,只选取一个模型进行举例分析。从算例的角度验证了算法的有效性。(本文来源于《浙江工商大学》期刊2018-12-01）
何巍,贾国柱,孔继利,宗恒山[9]（2018）在《基于可持续性的云制造多任务调度》一文中研究指出为提高云制造调度过程的可持续性,研究基于可持续性的云制造多任务调度方法,基于面向服务架构理论分析了云制造多任务调度流程和可持续性框架。考虑经济、环境和社会因素,构建了基于可持续性的云制造多任务调度模型,设计了改进的遗传算法以有效解决调度模型的求解问题。通过将基于可持续性调度模型和基于满意度调度模型作对比模拟实验,观察可持续性对云制造多任务调度效果的影响。结果表明,从系统整体优化的角度,基于可持续性的调度模型,能够在不损失客户满意度的前提下,同时降低环境成本和设备闲置率,保障平台整体的可持续运行。(本文来源于《中国机械工程》期刊2018年18期）
何巍,贾国柱,刘春婷,宗恒山[10]（2018）在《基于客户心理期望的云制造多任务调度优化》一文中研究指出针对云制造多任务调度问题,分析了多任务调度的流程和服务的搜索与匹配框架,基于前景理论提出了以降低客户总体不满意度为优化目标的调度模型,然后设计了改进的遗传算法对该模型进行求解。在模拟实验中,将基于时间和成本的模型与该模型作对比,发现基于时间和成本模型在满足客户需求与期望方面存在不足,而基于客户心理期望的模型能够满足每个客户的需求与期望,同时保障平台的整体调度性能。两组实验同时验证了设计算法的有效性。(本文来源于《系统工程》期刊2018年07期）
多任务调度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着能源互联网和综合能源服务的建设推进,促进水、气、热、电的远程自动集采集抄建设已尤为关键。文中以用电信息采集系统为基础,设计了电、水、气、热能源计量一体化的采集技术架构体系,明确能源计量系统的技术路线。通过对系统采集任务类别解析,提出基于Spark集群的多任务自适应的实时调度方法,解决了采集系统基于Spark集群现有调度机制存在任务分配不均、总体任务完成时间较长和优先级高的任务超时响应造成用户体验差等问题。实验结果表明,把总数为200万采集任务划分六类,采用文中和Spark默认调度方法进行对比,该方法针对时效性和优先级要求高的任务完成时间均早于默认方法,获得较好的响应速度,极大改善系统用户体验。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多任务调度论文参考文献
[1].李文超.EDF多任务调度算法在物联网数据监控平台中的应用研究[J].信息与电脑(理论版).2019
[2].熊霞,陶晓峰,高鲁鑫,邱志辉.综合能源一体化采集系统的多任务自适应实时调度方法[J].电测与仪表.2019
[3].柯言.星载在轨智能处理技术研究取得突破[N].中国自然资源报.2019
[4].范超群.基于应用行为特征的多任务协同调度瓶颈分析系统的研究与实现[D].北京邮电大学.2019
[5].陈楠.线程级多任务并行动态调度研究[D].合肥工业大学.2019
[6].赵茂行,徐德刚,苏志芳,桂卫华.面向异构多核平台的两段式多任务调度算法研究[J].控制工程.2018
[7].廖丽娟.带维修和后处理的多任务调度新模型及优化算法[D].浙江工商大学.2018
[8].张文雅.依赖于工件和位置的多任务调度新模型和优化算法[D].浙江工商大学.2018
[9].何巍,贾国柱,孔继利,宗恒山.基于可持续性的云制造多任务调度[J].中国机械工程.2018
[10].何巍,贾国柱,刘春婷,宗恒山.基于客户心理期望的云制造多任务调度优化[J].系统工程.2018
论文知识图
