使用Brighter V10和Quartz.NET进行消息调度

在我的技术博客中全面覆盖Brighter功能时,我已经讨论过Hangfire。现在我想谈谈Quartz.NET调度器与Brighter的集成。

什么是Quartz.NET?为什么要使用它?

Quartz.NET是一个功能强大、特性齐全的开源作业调度系统,它提供:

- **持久化作业存储**:应用程序重启后作业仍然存在
- **集群支持**:可在多个节点间分发调度作业
- **可恢复性**:自动恢复失败的作业
- **复杂的触发器**:基于时间、基于日历以及复合触发器

虽然Brighter提供了内置的调度功能,但Quartz.NET提供了更复杂的调度选项,这对于需要精确时间控制和作业持久化的企业级应用程序至关重要。

系统要求

.NET 8或更高版本(Brighter V10支持net8.0、net9.0和netstandard2.0)

需要包含以下NuGet包的.NET项目:

### 使用萤火虫算法解决作业车间调度问题 #### 1. 萤火虫算法简介 萤火虫算法是一种基于生物群体行为的智能优化算法,灵感来源于萤火虫的闪光行为。通过萤火虫之间的相互吸引移动,该算法能够在复杂的搜索空间中找到全局最优解[^1]。 #### 2. 作业车间调度问题描述 作业车间调度问题(Job Shop Scheduling Problem, JSSP)是一个经典的组合优化问题,旨在最小化完成所有任务所需的时间(即最大完工时间)。每个工件由一系列操作组成,每项操作必须按照特定顺序执行,并且只能在一个机器上处理一次。 #### 3. 应用萤火虫算法到JSSP中的基本流程 ##### 编码方式 为了适应JSSP的特点,通常采用排列编码来表示萤火虫的位置。例如: ```python import numpy as np def encode_firefly(num_jobs, num_machines): """生成初始种群""" population_size = 50 fireflies = [] for _ in range(population_size): job_sequence = list(range(1, num_jobs * num_machines + 1)) np.random.shuffle(job_sequence) fireflies.append(job_sequence) return fireflies ``` ##### 初始种群初始化 创建一定数量随机分布的个体作为起始点: ```python num_jobs = 6 num_machines = 4 fireflies = encode_firefly(num_jobs, num_machines) ``` ##### 计算亮度/吸引力 根据目标函数评估各个解的好坏程度,这里的目标是最小化总加工周期: ```python def calculate_brightness(firefly_position, problem_instance): makespan = evaluate_makespan(problem_instance, firefly_position) brightness = 1 / (makespan + 1e-9) # 避免除零错误 return brightness ``` ##### 移动规则 当较暗的萤火虫向更亮的伙伴靠近时,会调整自己的位置;如果两个萤火虫具有相同的亮度,则保持不变: ```python alpha = 0.2 # 吸引力衰减系数 beta_min = 0.2 # 最小吸引力参数 def move_towards_brighter(i, j, positions, attractivenesses): distance = euclidean_distance(positions[i], positions[j]) beta = max(beta_min, alpha ** distance) new_pos_i = update_position(positions[i], positions[j], beta) return new_pos_i ``` ##### 更新过程 重复迭代直到满足终止条件为止,在每次循环内更新所有萤火虫的位置并重新计算它们各自的亮度值: ```python max_iterations = 1000 for iteration in range(max_iterations): for i in range(len(fireflies)): current_brightness = calculate_brightness(fireflies[i], instance_data) for j in range(len(fireflies)): other_brightness = calculate_brightness(fireflies[j], instance_data) if other_brightness > current_brightness: fireflies[i] = move_towards_brighter(i, j, fireflies, ...) best_solution = find_best_solution(fireflies) print("Best solution found:", best_solution) ```
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