Abstract ：

承载云计算产业的数据中心近年来数量和规模迅速增加,产生巨大电力消耗.因此,数据中心节能减排迫在眉睫.本文提出一种节能调度策略,其核心思想是使用准入控制和优先级控制对队列任务进行筛选和排序,然后基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法对任务进行在线调度,以适应云计算负载的高度动态性,使能耗最小化.仿真实验结果表明,本文所采用的调度方案在降低云数据中心能耗和减小任务的响应时间方面具有有效性.

Keyword ：

云数据中心 任务调度 深度强化学习(DRL) 深度确定性策略梯度(DDPG)算法

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本发明公开了一种基于数字孪生及扰动监测的车间动态调度方法，包括数字孪生服务系统对物理车间进行生产状态的监控，获取生产任务信息，车间资源信息、生产制造信息等。建立以完工时间、能耗为优化目标的车间多目标调度模型，使用NSGA‑II算法生成调度方案。建立基于神经网络的扰动事件监测模型，将采集到的数据进行小波包分解，将小波包能量向量作为神经网络的输入特征量。执行基于数字孪生的车间生产动态调度流程，当发生扰动事件时，根据不同的调度策略进行调整准备，生成重调度方案。考虑工序偏离度和机器偏离度，对重调度方案的稳定性进行分析，以综合评价指标对调度方案进行评价。本发明能对车间扰动及时做出响应调整，提高车间生产效率和稳定性。

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本发明公开了一种基于多约束的多目标柔性作业车间节能调度方法，增加炉资源加工约束和订单及工序约束，包含基于复杂约束柔性作业车间的调度模型与混合NSGA‑II和改进精确空间邻域移动算法，能够结合算法对于生产任务的分配与排序进行优化，达到缩短完工时间和减少能耗的作用。针对订单和工序批量约束问题：设计批量预处理调度策略以减少编码难度和基因数量；针对炉资源加工约束问题：设计调度过程二次编码、解码的“待加工等待序列”调度策略；针对节能调度策略：在改进算法的工序卸载环节中增加启发式方法。本发明为柔性作业车间提供了快速计划方法，建立了基于完工时间、机器总耗能的多目标模型，通过该调度方法解决多类柔性作业生产车间的调度问题。

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软件定义网络(SDN)通过将控制平面与数据平面分离,可实现灵活的流量调度,更有效地利用网络资源.但是,流表项数量、设备负载率及连接主机数量增加等因素的共同作用会导致SDN交换机的转发效能降低,进而影响端到端的数据传输时延.为了解决上述问题,提出了基于深度强化学习的转发效能感知流量调度算法.首先,将交换机状态信息统一到感知模型中,通过神经网络建立交换机状态信息和转发效能的映射关系.然后,结合网络状态和流量信息,通过深度强化学习产生流量调度策略.最后,通过由最短路径和负载均衡算法产生的专家样本引导模型训练,不仅使模型学习到专家样本的知识以提升性能,同时提升模型训练效率.实验结果表明,与其他算法相比,所提算法不仅使端到端的平均传输时延降低了15.31％,而且保证了网络整体的负载均衡.

Keyword ：

软件定义网络 深度强化学习 转发效能感知 流量调度 负载均衡

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基于厦门市出租车的GPS数据、订单数据以及路网、行政区和蜂窝网格空间矢量数据等,提出了多源数据预处理规则,构建了出租车运营特征指标体系,探究了常态化和疫情条件下出租车的运营特征和需求时空分布情况.研究表明:厦门市80%网约车与巡游车的订单运距分布在10 km以内,而在长距离出行时居民更倾向于选择网约车;出租车需求热点区域主要集中在重要交通枢纽、居住区、商业区、景区和高校等地;网约车的日均载客次数、平均运距和运行时长均高于巡游车,空驶率低于巡游车;城市中心区域网约车和巡游车订单量相对均衡,由内向外均衡性逐渐变差,以网约车为主;网约车订单量在工作日呈双峰特征,在非工作日和节假日期间呈单峰模式,而巡...

Keyword ：

网约车 巡游车 运营特征 后疫情时期 城市交通

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针对共享单车乱停乱放、故障率高、时空分布不均等特点,解决调度中效率低下、成本过高的问题,提出了一种共享单车分层调度策略,将调度区域划分为道路层和小区层,采用不同类型的调度车辆完成故障车的收集、正常车的收集与投放工作.以时间成本最小为优化目标,考虑调度车容量约束和补给约束,建立了多车次的静态调度模型.案例分析表明,该模型可以有效地指导调度路径的优化调整;3种策略的调度成本分析也表明,构建的分层调度模式在经济成本上具有明显优势.

Keyword ：

共享单车 调度策略 互联网租赁自行车 分层调度 交通运输工程

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本发明公开了一种考虑回火与余热热处理的锻造节能调度方法，该节能调度方法包含基于节能策略的调度模型，模型能够结合算法对于生产任务的分配与排序进行优化，达到缩短生产工时和降低生产能耗的作用。分析锻造生产中的加热、锻压和热处理三个主要的加工阶段中存在的能耗问题，确定加工信息和计算锻件温度冷却曲线；针对能耗问题采用相应的节能策略、结合节能调度策略建立节能调度数学模型，模型包括加热炉容量、保温时长、过程运输、锻件过程温度等多个约束条件；分别以最大完工时间、生产能耗建立多目标调度的目标函数。本发明建立了基于完工时间、生产能耗的多目标模型，通过该调度方法可以有效解决多类锻造生产车间的节能调度问题。

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针对中央处理单元-图形处理单元(central processing unit-graphics processing unit,CPU-GPU)异构计算系统中,CPU和GPU负载不均导致系统性能降低的问题,提出了一种基于队列的混合调度策略.该策略通过探测获得CPU和GPU处理指定任务的计算能力,将计算任务按照探测比例分配给CPU和GPU;将并行任务存入双向队列,以降低调度带来的额外开销.结果表明,使用该策略的基准测试程序系统性能平均提升了28.07％.总体而言,该调度策略能够缩短CPU与GPU完成各自计算任务后的等待时间,有效平衡系统CPU与GPU之间的负载,提升系统性能.

Keyword ：

中央处理单元-图形处理单元(central processing unit-graphics processing unit,CPU-GPU) 任务调度 异构计算 负载均衡 负载感知 高性能计算

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本发明公开了一种基于区块链的蜂窝网络安全交易平台，使用用户协作缓存调度策略缓解核心网络压力，用户在运行过程中也同样会产生多种多样的高性能计算需求，用协作计算模型解决计算任务；基于PBFT共识协议的蜂窝网络安全交易平台，通过将资源用户成为共识节点的方式，激励资源用户分享硬盘空间和计算资源，建立节点间的诚信度模型；通过基于PBFT算法的区块链共识协议，将整个区块链吞吐量优化问题，拆解成由缓存策略优化以及计算资源分享两个子问题，采用基于分层强化学习的方法进行求解。将两个强化学习过程进行嵌套，子问题在不断收敛的过程中，会不断引导主问题往更优的状态进行收敛，使用的分层强化学习方法。

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本发明公开一种基于混合元启发式算法的Kubernetes容器集群节点选取方法，建立云环境下的集群节点成本模型，该模型以使集群所有节点的总成本最小为目标，采用基于模拟退火和粒子群优化的混合元启发式算法进行最优节点选取方案的求解，通过使用Kubernetes基础的调度策略对模型求解的节点选取方案进行实际可行性验证，实现Kubernetes容器集群在满足工作要求的前提下的集群成本最优化的节点选取。本发明能够根据云厂商提供的服务器型号以及售价，和Kubernetes容器集群未来一段时间需要部署的容器资源需求，在满足集群容器部署需求的前提下，通过优化的集群节点选取方案，降低集群的云服务器使用成本。

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