Flexible System Call Scheduling

本文介绍了一种名为FlexSC的方法,它通过自适应地调整任务调度来增强系统级并发调度,从而提高计算机系统的性能。FlexSC能够智能地平衡任务之间的资源分配,有效解决并发调度中的瓶颈问题。
### 粒子群优化算法应用于柔性作业车间调度 粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种基于群体智能的随机搜索技术,最初由Kennedy和Eberhart于1995年提出。该方法模拟鸟类觅食行为,在求解复杂优化问题方面表现出色。 #### 应用于柔性作业车间调度的特点 柔性作业车间调度问题(Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSSP)属于NP难问题,具有高度非线性和不确定性特征。PSO通过调整参数能够有效处理此类复杂的组合优化问题[^1]: - **全局搜索能力强**:利用种群中个体之间的协作机制实现广泛探索; - **收敛速度快**:相较于传统遗传算法等进化策略,迭代次数较少即可获得较优解; - **易于并行化计算**:适合大规模分布式环境下的高效运算需求; #### 实现流程概述 为了适应FJSSP特性,通常会对标准PSO做出一定改进,具体如下所示: 1. 编码方式设计 - 将工件加工顺序及其对应机器分配情况编码成向量形式表示每个粒子的位置信息。 2. 速度更新规则定义 - 结合实际应用场景引入惯性权重因子ω来平衡局部挖掘与整体探测能力间的权衡关系。 3. 边界条件处理 - 当某些维度上的位置超出可行域范围时采取反射或截断操作使其重新回到合法区间内。 4. 解的质量评估准则建立 - 设定目标函数衡量不同方案的好坏程度以便指导后续寻优过程方向的选择。 ```matlab function [bestPosition,bestFitness]=pso_fjsp(numParticles,maxIter) % 初始化种群及相关变量 positions=initPopulation(numParticles); velocities=zeros(size(positions)); personalBestPositions=positions; globalBestPosition=findGlobalBest(positions); for iter=1:maxIter % 更新速度与位置 velocities=w*velocities+c1*rands().*(personalBestPositions-positions)+c2*rands().*(repmat(globalBestPosition,size(positions,1),1)-positions); positions=updatePositions(positions,velocities); % 计算适应度值并记录最优解 fitnessValues=evaluateFitness(positions); [~,idx]=min(fitnessValues); if fitnessValues(idx)<bestFitness bestFitness=fitnessValues(idx); bestPosition=positions(idx,:); personalBestPositions=renewPersonalBest(personalBestPositions,fitnessValues); globalBestPosition=findGlobalBest(personalBestPositions); end end ``` 上述伪代码展示了如何构建一个基本框架去解决特定类型的生产计划安排难题。值得注意的是,这里仅提供了一个简化版本,针对更精细的应用场景还需要进一步完善细节部分的设计思路以及参数配置等方面的工作。
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