导读:本文包含了自适应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:自适应,算法,窄带,资源,作业,城市交通,效用。
自适应调度论文文献综述
黎爱琼[1]（2019）在《组网认知雷达资源自适应调度方法研究》一文中研究指出组网雷达资源管理技术是为了应变作战环境和作战需求,由雷达的数据处理中心根据某个目标函数对组网雷达系统中的资源进行分配,它对提高组网雷达系统的作战效率和资源利用率起着至关重要的作用。目前现有文献对组网雷达资源调度主要围绕目标搜索与跟踪任务展开研究,而对目标成像任务没有进行相关分析,造成组网雷达的工作效率不高。因此,本文将组网雷达与认知雷达反馈技术相结合,对组网雷达成像资源自适应调度和多功能组网雷达资源调度展开了研究。本文主要工作如下:1、针对多目标成像任务在组网认知雷达中的资源调度问题,首先提出了基于投影融合的组网雷达成像资源自适应调度算法。该算法根据目标特征结果以叁维尺寸信息融合为标准,建立了组网成像资源调度模型,并根据成像质量自适应地调整雷达的时间资源需求量,实现了组网雷达成像资源的自适应调度。结合实验仿真验证了该方法的可行性,但也发现该方法不能充分利用雷达时间资源。因而,为了解决此问题,提出了基于可变调度间隔的组网雷达成像资源优化调度算法,该算法根据请求调度的目标成像任务的相干积累时间与雷达时间资源的动态变化情况对调度间隔的时长进行自适应地调整,仿真实验对比分析了调度成功率与资源利用率两个性能指标,验证了该算法在成像资源调度上更具有效性。2、针对多目标多任务(如搜索、跟踪与成像等)在组网认知雷达中的资源调度问题,首先提出了基于优先级的多功能组网雷达资源调度算法。该算法以优先级高的目标优先调度为原则,建立资源调度模型并求解该模型,仿真实验表明该算法可以实现多目标多任务在组网认知雷达中的调度,但同时该方法易造成目标任务的丢失。为了解决这个问题,提出了基于调度效益最大化的多功能组网雷达资源优化调度算法。该算法将雷达对目标任务的调度效益通过目标任务的重要性(优先级)和有效性(时间窗)两个因素的加权来表示,根据调度效益最大准则建立并求解资源调度模型。仿真实验对两种算法的调度时序图与性能指标进行了对比分析,验证了该方法更能提高组网雷达的整体效能。(本文来源于《桂林电子科技大学》期刊2019-05-30）
杨培培[2]（2019）在《扰动环境下作业车间多阶段自适应调度方法研究》一文中研究指出当今机加工企业普遍面临的问题是订单需求多属于中小批量,车间的调度是企业竞争力关键一环。以典型的作业车间为研究对象,实际生产过程处于扰动环境中,面临众多随机的、不确定的扰动事件,比如紧急插单、机器故障、交货期变化等,高频扰动会严重干扰机加工车间的稳健作业,这对生产调度管理提出了更高的要求。合理的调度方案可更好地指导生产,可以为企业提供好的参考方案,优化车间综合生产能力,提升整体效益。因此本文根据扰动环境下的各个因素影响进行作业车间调度决策,实现扰动环境下的稳健作业,主要研究内容:首先,对生产调度扰动和面临扰动的应对策略现状进行总体分析,然后主要对生产过程面临的扰动进行分类并分析给生产带来的影响,确定将扰动加工时间指标作为评估生产调度系统在扰动环境下的扰动指示器,并运用效用理论进行量化描述,将扰动影响程度进行等级划分,据此制定基于加工时间的多阶段自适应调度策略技术路线,即结合时间缓冲方法的预调度策略和考虑加工时间偏离度评估的在线调度策略,为接下来的两章提供了理论背景知识与技术研究路线。其次,在结合时间缓冲方法的预调度策略技术路线基础上,以使得鲁棒性最大化为目标函数,根据作业车间特点与相关约束条件建立基于遗传禁忌算法的预调度模型,采用在加工活动之前插入时间缓冲的调度策略,结合加工开始时间及期望工期经计算得出缓冲时间的大小。设计专门的遗传与禁忌搜索混合的算法求解,最后以某企业作业车间的实例数据进行实验仿真。最后,针对加工时间扰动进一步研究作业车间在线调度问题,与上述研究不同的是此处调度发生在生产进程中,基于改进蚁群算法建立在线调度模型。设计加工时间偏差容忍度过滤冗余调度,采用事件与周期混合驱动机制制定自动触发的滚动策略。从实验仿真出发确定偏差容忍度值和最佳周期驱动的滚动窗口步长,重新定义蚂蚁算法的状态转移规则进而求解,然后与基本遗传算法和标准遗传算法求解结果进行对比,实验证明在线调度方案的可行性,结果显示该算法计算时间较短,计算所得结果质量较优。(本文来源于《新疆大学》期刊2019-05-24）
叶丰铭[3]（2019）在《NB-IoT自适应调度方法的研究与实现》一文中研究指出随着5G浪潮的到来,通信行业正在面临着巨大的挑战与机遇,物联网(Internet of Things,IoT)就是其中一个有着广阔前景的重要组成部分。物联网,顾名思义,就是一个“将万物互联的网络”。物联网是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体,让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。窄带物联网(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)作为物联网的一个核心分支,拥有低功耗、低成本、低时延要求、广覆盖、大量用户和快速接入等特点。有着广阔的应用前景,如智能水表、电表的自动抄表、智能路灯、环境监测、共享单车监测等。窄带物联网目前正处于商用比较初级的阶段,目前仍有许多应用过程中具体的技术问题有待解决。实际的测试表明,窄带物联网在覆盖范围和用户信号质量方面离可以广泛推广应用尚有一定的距离。这是因为窄带物联网有大量的终端,目前主要通过重复传输来提高传输成功的概率,而反复的传输则严重影响通信的效率,也不利于节能环保。本文主要研究如何解决物联网在海量的低速终端同时接入时传输成功率和传输效率不高的问题。文中首先介绍了窄带物联网的现有分组调度方法,分析了其中潜在的问题。随后提出一种自适应调度方法,该方法可以根据检索到的物理层时频资源空间的情况,自适应调整传输资源的大小,为用户分配满足门限的可替代资源。并根据每个用户的业务时延自适应调整门限的大小,为等待时间较长的用户降低门限,使其更容易得到资源调度,并使得用户得到更加公平的服务与响应。本文还给出了确定自适应门限的实现方法与自适应调度的具体操作步骤。并在仿真实验中将本文提出的自适应调度方法与现有的调度方法进行对比。结果表明:所提出的方法无论在小区吞吐量、资源利用率、调度复杂度方面都优于现有调度方法。(本文来源于《华南理工大学》期刊2019-04-09）
柴炎,郑海宾,朱宏梁,张宇[4]（2019）在《云平台下自适应调度算法的优化分析》一文中研究指出大数据时代背景下越来越多的云计算产品涌现出来,在各行各业中都得到了广泛的应用。在教育行业也是如此,利用云计算技术构建相应的平台,促进教育产业的智能化运作。近期有开展基于脑优势评估的幼儿拓展辅助软硬件平台的构建,为了能够最大化提升幼儿个性化挖掘的效率,对自适应调度算法进行一定程度的优化很有必要。基于此,本文将建立在云平台下对自适应调度算法的优化展开一定的分析。(本文来源于《数码世界》期刊2019年03期）
凌启东,阳媛[5]（2018）在《家庭基站中多业务融合的自适应调度机制研究》一文中研究指出针对5G家庭基站环境中用户业务的数量剧增和QoS需求多样化的特点,提出了一种多业务融合的动态调度机制。设计了一种新型架构的家庭基站系统,满足了多业务融合通信的发展需求。分析了家庭基站环境中业务的特点,提出了一种面向5G网络环境的自适应动态调度算法,根据不同分集内业务的QoS特点,设计了多业务融合的资源分配策略,为用户提供差异化的服务,同时在系统负荷状态改变时,自适应调整业务优先级计算公式,提高了系统的性能。仿真结果表明,与传统的轮循(RR)算法和改进的A_ARS算法相比,该算法获得了更高的吞吐量,在过载时大大降低了丢包率,保证了业务的公平性。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2018年12期）
朱翠苗[6]（2018）在《一种定位最优低能耗自适应调度算法》一文中研究指出针对智能家居无线传感系统节分布不均衡、冗余多、耗能高等问题,在LEACH算法基础上,从簇头定位、信息传输、能耗节能等方面,改进算法,将位置、能量、环境因子等作为重要参数,探索一种定位最优的低能耗自适应调度算法(DLEACHS),经过性能测试,改进算法具有能耗小、采集和处理能力强的特点,整体提高了无线传感网寿命和性能。(本文来源于《办公自动化》期刊2018年22期）
王宁,舒雅静,唐林浩,张文剑[7]（2018）在《基于动态定价的共享汽车自适应调度策略》一文中研究指出汽车共享在满足居民日益增长的出行需求的同时,也能有效缓解私家车快速发展带来的交通拥堵等问题.但由于用户出行随机性的特征,汽车共享供需平衡的解决成为关键问题.价格优惠激励的用户自适应调度作为一种有效的解决办法被提出,在450份用户问卷调查的基础上系统分析动态定价对消费者取还车行为的影响机制,并进一步利用自动控制原理以系统不平衡指数作为控制变量,构建动态定价机制下共享汽车自适应调度模型.最后,本文以上海汽车城运营的EVCARD汽车分时租赁项目为案例,证明基于动态定价的自适应调度策略可使得系统不平衡指数下降42%.(本文来源于《交通运输系统工程与信息》期刊2018年05期）
魏育华[8]（2018）在《基于云平台下自适应调度算法的研究与改进》一文中研究指出在云计算关键技术中,其调度效率,直接影响着集群整体性,企业资源利用率也受到影响。当前,云计算产业发展迅速,集群规模不断扩大,现有调度算法已经无法发挥效用,为满足用户需求,自适应调度算法被提出。文章探讨了云平台下自适应调度算法,并提出一定改进措施,充分发挥调度算法的作用。(本文来源于《电脑迷》期刊2018年08期）
何春华[9]（2018）在《大数据分析下双向通航港口船舶自适应调度算法》一文中研究指出为了提高双向通航港口船舶的通行能力,进行双向通航港口船舶自适应调度,提出基于大数据信息融合的船舶调度算法。采用网格区域分割模型进行双向通航港口航道分割,构建船舶调度的大数据信息传递模型,对船舶的调度数据进行信息融合滤波处理,抑制冗余数据的干扰,采用模糊波束集成方法进行双向通航港口船舶运行大数据的聚类分析,根据数据的分布属性特征进行船舶航行调度,提高船舶调度的自适应性。仿真结果表明,采用该方法进行双向通航港口船舶自适应调度能提高港口的吞吐能力和船舶航行的畅通能力,且对双向通航港口船舶大数据的集成信息处理能力较强。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2018年10期）
王磊,王磊,徐力杰[10]（2018）在《MPEG/DASH中基于码率预测补偿的自适应调度算法》一文中研究指出动态图像专家组/基于超文本传输协议(HTTP)的动态自适应流媒体(MPEG/DASH)是一种典型的视频自适应传输技术,该技术使得客户端可以根据网络带宽波动情况动态地选择合适码率的视频,从而提高带宽利用率和观看体验。该文面向MPEG/DASH提出了一种基于码率预测和补偿的自适应调度算法。首先预测出后续所需下载分片的码率,然后根据已接收分片的实际码率对预测结果进行补偿修正。该算法降低了预测带宽与实际带宽间的差距,提高了用户观看的体验。实验结果表明,与传统的码率切换算法相比,该文算法能够减少播放卡顿次数和视频码率切换次数。(本文来源于《南京理工大学学报》期刊2018年02期）
自适应调度论文开题报告
（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：
当今机加工企业普遍面临的问题是订单需求多属于中小批量,车间的调度是企业竞争力关键一环。以典型的作业车间为研究对象,实际生产过程处于扰动环境中,面临众多随机的、不确定的扰动事件,比如紧急插单、机器故障、交货期变化等,高频扰动会严重干扰机加工车间的稳健作业,这对生产调度管理提出了更高的要求。合理的调度方案可更好地指导生产,可以为企业提供好的参考方案,优化车间综合生产能力,提升整体效益。因此本文根据扰动环境下的各个因素影响进行作业车间调度决策,实现扰动环境下的稳健作业,主要研究内容:首先,对生产调度扰动和面临扰动的应对策略现状进行总体分析,然后主要对生产过程面临的扰动进行分类并分析给生产带来的影响,确定将扰动加工时间指标作为评估生产调度系统在扰动环境下的扰动指示器,并运用效用理论进行量化描述,将扰动影响程度进行等级划分,据此制定基于加工时间的多阶段自适应调度策略技术路线,即结合时间缓冲方法的预调度策略和考虑加工时间偏离度评估的在线调度策略,为接下来的两章提供了理论背景知识与技术研究路线。其次,在结合时间缓冲方法的预调度策略技术路线基础上,以使得鲁棒性最大化为目标函数,根据作业车间特点与相关约束条件建立基于遗传禁忌算法的预调度模型,采用在加工活动之前插入时间缓冲的调度策略,结合加工开始时间及期望工期经计算得出缓冲时间的大小。设计专门的遗传与禁忌搜索混合的算法求解,最后以某企业作业车间的实例数据进行实验仿真。最后,针对加工时间扰动进一步研究作业车间在线调度问题,与上述研究不同的是此处调度发生在生产进程中,基于改进蚁群算法建立在线调度模型。设计加工时间偏差容忍度过滤冗余调度,采用事件与周期混合驱动机制制定自动触发的滚动策略。从实验仿真出发确定偏差容忍度值和最佳周期驱动的滚动窗口步长,重新定义蚂蚁算法的状态转移规则进而求解,然后与基本遗传算法和标准遗传算法求解结果进行对比,实验证明在线调度方案的可行性,结果显示该算法计算时间较短,计算所得结果质量较优。
（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。
自适应调度论文参考文献
[1].黎爱琼.组网认知雷达资源自适应调度方法研究[D].桂林电子科技大学.2019
[2].杨培培.扰动环境下作业车间多阶段自适应调度方法研究[D].新疆大学.2019
[3].叶丰铭.NB-IoT自适应调度方法的研究与实现[D].华南理工大学.2019
[4].柴炎,郑海宾,朱宏梁,张宇.云平台下自适应调度算法的优化分析[J].数码世界.2019
[5].凌启东,阳媛.家庭基站中多业务融合的自适应调度机制研究[J].电子测量与仪器学报.2018
[6].朱翠苗.一种定位最优低能耗自适应调度算法[J].办公自动化.2018
[7].王宁,舒雅静,唐林浩,张文剑.基于动态定价的共享汽车自适应调度策略[J].交通运输系统工程与信息.2018
[8].魏育华.基于云平台下自适应调度算法的研究与改进[J].电脑迷.2018
[9].何春华.大数据分析下双向通航港口船舶自适应调度算法[J].舰船科学技术.2018
[10].王磊,王磊,徐力杰.MPEG/DASH中基于码率预测补偿的自适应调度算法[J].南京理工大学学报.2018
论文知识图
