37、实时多处理器调度算法及文档图像清理方法解析

实时多处理器调度算法及文档图像清理方法解析

在当今的计算机系统中,多处理器调度算法以及文档图像清理技术都扮演着至关重要的角色。多处理器调度算法能够提高系统的处理效率,而文档图像清理技术则有助于提升文档分析和识别的准确性。下面将详细介绍相关的算法和技术。

1. 多处理器调度算法
1.1 集群调度

集群调度是分区调度和全局调度的结合。它最少使用一个调度器,最多使用 N 个调度器(N 为处理器的数量)。每个调度器会被分配一组处理器,这组处理器最少包含 1 个,最多包含 N 个。每个调度器可以使用全局、分区或集群调度算法来调度其任务。

1.2 LLREF 算法

LLREF(Largest Local Remaining Execution First)是一种基于流体调度模型的实时多处理器调度算法,在该模型中,所有任务以恒定速率执行。
- TL - 平面划分 :LLREF 将调度过程划分为时间和本地执行时间平面(TL - 平面),这些平面由任务的截止时间决定。例如,对于以下任务集:
| T | e | p |
| — | — | — |
| T1 | 3 | 7 |
| T2 | 5 | 11 |
| T3 | 8 | 17 |

其 TL - 平面的间隔如下:
| TL - 平面 | 间隔 |
| — | — |
| TL - 0 | [0, 7) |
| TL - 1 | [7, 11) |
| TL - 2 | [11, 14) |
| TL - 3 | [14,

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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