资源优化调度问题研究论文
云计算环境下的服务资源调度研究
云计算环境下的服务资源调度研究一、引言云计算已经成为当今企业中的主流技术，它让企业能够更加高效地利用计算资源，大大降低了运营成本。
云计算环境下的服务资源调度是一个核心问题，它需要考虑多种因素，例如资源利用率、响应速度和安全性等方面，为了更好地解决这些问题，许多研究者对云计算环境下的服务资源调度进行了深入研究。
本文将深入探讨云计算环境下的服务资源调度研究。
二、服务资源调度研究现状在云计算环境下，服务资源调度是一个非常重要的问题，因为云平台需要保证在资源有限的情况下，大量来自不同用户的计算任务能够高效地得到处理。
目前，已经有很多研究者对服务资源调度问题进行了深入研究。
一直以来，调度算法是服务资源调度的重点。
目前，广泛使用的调度算法包括贪心算法、遗传算法、动态规划算法等。
贪心算法是一种基于局部最优解的算法，它将资源分配给当前需要的最大任务。
但是，贪心算法无法实现全局最优解，所以它的使用范围比较有限。
遗传算法是一种基于自然选择和遗传学理论的优化算法，它能够获得一组不错的解并优化它们，但是计算量较大。
动态规划算法获得了广泛的应用，但是在调度问题上的基本应用较为有限。
除了调度算法，任务分配策略也是服务资源调度的一个重点。
任务分配策略包括负载均衡和资源竞争之外，还需要考虑多层次的性能评估因素，例如响应时间、资源利用率、容错性等等。
三、云计算服务资源调度中的优化方法针对当前云计算服务资源调度中存在的问题，研究者们提出了多种优化方法，下面将对其中一些常用的方法进行讨论。
1. 遗传算法遗传算法是一种常用的优化算法，它能够同时寻找多个最优解。
遗传算法以染色体编码的方式表示解向量，并利用交叉、变异算子等操作对解向量进行搜索，以达到优化目标。
2. 粒子群算法粒子群算法是另一种有效的优化算法，它以模拟粒子的运动过程为基础，通过对于粒子位置的更新来优化参数。
粒子群算法能够很好地解决关键参数在目标函数中的交互问题，从而实现优化。
基于主从博弈的多微网共享储能优化调度研究
基于主从博弈的多微网共享储能优化调度研究目录一、内容概述 (2)1. 研究背景与意义 (2)2. 国内外研究现状及发展趋势 (3)3. 研究内容与方法 (5)4. 论文创新点 (6)二、微网系统概述 (8)1. 微网系统定义及特点 (9)2. 微网系统结构与组成 (11)3. 微网系统在能源领域的应用 (12)三、主从博弈理论基础 (13)1. 博弈论概述 (15)2. 主从博弈概念及模型 (16)3. 主从博弈在能源系统中的应用 (17)四、多微网共享储能系统 (19)1. 共享储能系统概述 (20)2. 多微网共享储能系统模型 (22)3. 共享储能系统的优化运行策略 (23)五、基于主从博弈的多微网共享储能优化调度模型 (24)1. 模型假设与参数设置 (25)2. 主从博弈模型建立 (26)3. 优化调度策略设计 (27)4. 模型求解与分析 (28)六、多微网共享储能优化调度实例分析 (29)1. 实例背景与数据 (31)2. 实例模型建立与求解 (32)3. 结果分析与讨论 (33)七、多微网共享储能优化调度策略实施建议 (34)1. 策略实施框架 (35)2. 关键技术支持 (36)3. 政策与市场推广建议 (38)八、结论与展望 (39)1. 研究结论总结 (40)2. 研究不足与局限性分析 (41)3. 未来研究展望与建议 (43)一、内容概述随着能源互联网技术的快速发展和多元能源系统的日益融合，多微网共享储能优化调度成为当前研究的热点问题。
本文围绕这一主题，首先介绍了多微网与共享储能的基本概念和发展背景，阐述了主从博弈理论在多微网调度中的应用价值。
接着，文章详细分析了多微网共享储能系统的优化调度模型，包括经济性目标、环保性目标以及能源利用效率等方面的考量，并提出了基于主从博弈的优化调度策略。
在理论框架部分，本文建立了主从博弈模型，明确了各微网在共享储能资源中的角色和权责，并通过博弈论的方法，分析了微网之间的利益冲突和协调机制。
资源调度优化
资源调度优化一、问题和需求描述在当前的社会经济发展中，资源的有效利用和合理调度是非常重要的。
资源调度优化旨在通过合理的规划和管理，提高资源的利用效率，实现资源的最大化利用。
本文将讨论资源调度优化的问题和需求，并提出一种可行的解决方案。
二、问题分析资源调度优化的问题涉及多个方面，主要包括以下几个方面的需求：1.资源分配：根据不同资源的特性和需求，确定最佳的资源分配方案，确保每个资源得到充分的利用。
2.任务调度：根据任务的优先级和紧急程度，合理安排任务的执行顺序和时间，提高任务的执行效率。
3.资源利用率：通过合理的资源调度，提高资源的利用率，减少资源的浪费，降低成本。
4.响应时间：及时响应用户的请求，并在最短的时间内完成任务，提高用户满意度和体验。
5.系统稳定性：资源调度优化需要考虑系统的稳定性，避免资源过度调度导致系统崩溃或无法正常运行。
三、解决方案为了解决资源调度优化的问题和需求，可以采取以下几种方法：1.资源分配算法：通过合理的资源分配算法，将各类资源分配到不同的任务上，以最大化资源的利用率。
常见的资源分配算法有贪心算法、动态规划和遗传算法等。
2.任务调度算法：根据任务的优先级和紧急程度，采用合适的任务调度算法，安排任务的执行顺序和时间。
常用的任务调度算法有最短作业优先调度算法、最高优先权调度算法和时间片轮转调度算法等。
3.资源监控和管理系统：建立资源监控和管理系统，实时监测资源的使用情况和状态，及时调整资源分配和调度策略，提高资源利用效率。
4.优化算法：采用优化算法对资源调度进行优化，以达到更好的调度效果。
常见的优化算法有遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法等。
5.系统优化和调试：对资源调度系统进行优化和调试，保证系统的稳定性和性能。
同时，定期进行系统维护，及时处理系统故障和异常。
四、实施步骤为了实施资源调度优化方案，可以按照以下步骤进行：1.需求分析：明确资源调度优化的需求和目标，确保解决方案符合实际需求。
基于Qpso算法应急资源调度应用论文
基于Qpso算法的应急资源调度应用研究摘要：以连续性消耗应急过程为背景，运用量子行为粒子群算法求解多目标的应急资源调度数学模型。
考虑施救成本费用和因施救不及时造成损失的构造模型的目标函数。
针对该模型的特点，设计量子粒子群算法求解方法和步骤，用数值算例验证了所建立模型的合理性及量子粒子群算法的可行性和有效性。
abstract： a multi-objective emergency-resource scheduling model is established in the continuous consumption emergency system. considering rescue costs and the losses caused by not be rescued in time，the objective function of the model is designed with these two sides. according to the characteristic of the model， the solving procedure and its steps are based on quantum-behaved particle swarm algorithm.a data example verifies the rationality of the model， and the feasibility and the validity of using the quantum-behaved particle swarm optimization.关键词：应急资源；连续消耗；量子行为粒子群优化算法；整数规化key words： emergency resources；continuous consumption；quantum-behaved particle swarm optimization；integer programming中图分类号：tp301.6文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2012）34-0205-020 引言目前，我国处于经济高速发展时期的同时，各种突发公共事件也接连不断的发生。
金沙江下游梯级水库群优化调度研究及应用
金沙江下游梯级水库群优化调度研究及应用当前,全球变暖、能源短缺、环境污染等问题成为全社会关注的焦点,大力推进新能源、可再生能源开发,成为解决能源问题、缓解环境危机的关键。
水电作为占有率大、利用率高、技术成熟的清洁能源,承担着防洪、发电、调峰、航运、供水、生态调节等各项重任,在我国能源战略发展中具有重要的地位。
随着大规模水库群相继群投产运行,如何在保障防洪安全的前提下实现水资源在各水库间的合理分配与高效利用、协调各调度目标效益均衡优化,成为当前学术研究和工程应用中的关键科学问题。
本文以金沙江下游水库群实际调度运行现状为背景,结合水资源优化配置理论、系统科学方法以及多目标效益均衡优化方法,深入研究了水库群优化运行建模的理论及其模型求解方法。
提出的研究思路和方法可为保障流域用水安全、提高水资源利用率提供理论支撑。
相关研究成果已在金沙江梯级调控中心“金沙江梯级水调管控一体化平台”上集成应用。
论文的研究内容和创新性成果如下:(1)以高效求解金沙江下游水库群多目标优化调度问题为切入点,本文引入了非支配排序遗传策略改进并完善万有引力算法[1]框架,提出了基于非支配排序遗传策略的改进万有引力算法(MGSA-NSGA-Ⅲ)。
该算法从非支配排序遗传算法[2]中提取非支配排序策略和参考点选择机制来保证种群多样性,并结合混沌变异策略,改进种群进化过程。
通过标准测试函数对算法性能进行测试,测试结果表明,MGSA-NSGA-Ⅲ算法能够高效求解多维度、非凸、非线性、非连续以及复杂约束下多目标优化问题。
(2)以充分发挥枯水期梯级水库群综合经济效益为目标,本文在分析历史径流数据基础上,提炼出不同水平年来水变化规律,构建了梯级水库群枯水期联合优化调度模型,并将该模型运用于金沙江下游梯级水库群枯水期水位消落方式优化调度研究。
此外,研究工作在本文提出的优化算法框架基础上,引入了并行计算工艺进行算法实现和模型求解,提出了不同来水频率下,梯级水库群最优水位消落方式。
机场航班调度与资源优化算法研究
机场航班调度与资源优化算法研究随着航空业的迅速发展，机场航班调度和资源优化算法的研究变得越发重要。
这是因为有效地管理机场航班调度和资源可以提高安全性、减少延误，优化资源配置，提高航空公司和机场的效益。
本文将探讨机场航班调度和资源优化算法的研究内容和方法。
首先，机场航班调度和资源优化问题的研究需要考虑多个因素，例如航班时刻安排、登机口分配、跑道分配等。
航班时刻安排是指安排航班到达和起飞的时间，旨在最大化机场的容量，避免航班之间的冲突。
登机口分配是指将航班分配到合适的登机口，以确保旅客的便利和高效登机。
跑道分配是指将航班分配到合适的跑道，以确保飞机起降的安全和效率。
在研究机场航班调度和资源优化算法时，可以使用不同的方法。
一种常见的方法是使用数学建模和优化技术，如整数规划、线性规划和启发式算法。
数学建模可以将问题抽象为数学模型，以便进行计算和优化。
优化技术可以通过搜索最优解来解决问题，并提供调度方案。
另一种方法是使用仿真技术，通过模拟机场运行情况，评估不同调度方案的性能。
仿真可以帮助研究人员更好地理解机场航班调度和资源优化问题，并评估不同算法的有效性和可行性。
机场航班调度和资源优化问题的研究面临一些挑战。
首先，航班调度和资源优化是一个复杂的问题，涉及到多个冲突和限制条件。
例如，飞机之间、跑道之间的冲突以及旅客的行李和乘客流量等因素都必须考虑在内。
其次，机场航班调度和资源优化是一个动态的问题，需要根据实时的航班信息和机场情况进行调度。
因此，算法必须具备实时性和适应性，以应对航班变更和突发情况。
最后，机场航班调度和资源优化算法需要支持多目标优化，以平衡不同的目标，如最小化延误、最大化航班容量和提高资源利用率。
为了解决机场航班调度和资源优化问题，研究人员可以从不同的角度入手。
首先，可以通过调整航班时刻表来优化航班调度。
通过合理的时间间隔和航班序列，可以减少航班之间的冲突，提高机场的容量。
其次，可以通过优化登机口和跑道的分配来优化资源利用。
基于排队论的资源调度策略研究
基于排队论的资源调度策略研究第一章：引言随着信息技术的快速发展和智能化时代的到来，资源调度问题成为了许多领域中的研究热点。
资源调度策略的优化对于提高效率、降低成本和优化服务质量具有重要的意义。
排队论作为一种重要的方法论，在资源调度问题中具有广泛的应用价值。
本文将基于排队论的方法，研究资源调度策略的优化问题，旨在提高系统的性能和效率。
第二章：排队论基础知识2.1 排队论概述排队论是一门研究顾客到达和等待的科学，它研究如何通过合理的资源调度和配置，提高系统的效率和性能。
2.2 排队系统的模型排队系统由三个基本部分组成：顾客的到达模型、服务设备和服务策略。
其中，顾客的到达模型可以采用泊松分布、负指数分布等数学模型进行描述；服务设备可以使用单一或多个服务台进行服务；而服务策略则包括先来先服务、最短作业优先等不同的调度规则。
2.3 排队系统的性能指标排队系统的性能指标可以通过排队长度、等待时间、客户满意度等指标进行度量，不同的应用场景对于性能指标的重要性也有所不同。
第三章：资源调度策略研究3.1 基于最短排队时间的调度策略最短排队时间调度策略是一种常见的资源调度策略，它通过选择排队时间最短的任务进行调度，以降低系统的等待时间和延迟。
3.2 基于服务质量的调度策略服务质量是资源调度中一个关键的指标，通过考虑任务的优先级、紧急程度、需求量等因素，采取不同的调度策略来提高服务质量和用户满意度。
3.3 基于负载均衡的调度策略负载均衡是在资源调度中常见的一种策略，通过合理地分配和调度资源，使系统中的负载尽量均衡，并优化系统的性能和效率。
第四章：实验与结果分析4.1 实验设计本文设计了一系列实验，通过模拟排队系统，对比不同的资源调度策略的性能和效果。
4.2 实验结果与分析通过对实验结果的分析，我们发现基于最短排队时间的调度策略能够有效地降低系统的等待时间和延迟；基于服务质量的调度策略能够提高用户的满意度和服务质量；基于负载均衡的调度策略能够优化系统的性能和效率。
批量生产作业车间的双资源多目标调度问题研究
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车 问批 量调度 在先 进制 造 系统 的生产 实 际 中具 有 非 常高 的普遍 性 ， 究 车 间批 量 调度 的优 化方 法 ， 仅 研 不
ｂ ｉ ｐ ｉ ｚ ｔ ｎ ｓ ｈ ｄ ｌ ｇ ａｇ ｒｔ ｍ ｂ ｓ ｄ ｏ ｅ ｅ ｉ ａｇ ｒ ｈ ａ ｄ ｔ ｂ ｏ ａ ｇ ｒ ｈ ｉ ｕ ｅ ｏ ｓ ］ｅ ｒ ｏ ｔ ａ ｉ ｃ ｅ ｕ ｉ ｌ ｏ ｉ ａ ｅ ｎ ｇ ｎ ｔ ｌｏ ｉ ｍ ｎ ａ ｏ ｌｏ ｉ ｍ ｓ ｓ ｄ ｔ ｏ ｖ ｄ ｍｉ ｏ ｎ ｈ ｃ ｔ ｔ
ＣＨＵ ｎ ｙ ｎ，Ｆ ｎ ｕ ｎ，Ｌ ｅ ｇ ｕ ｎ Ｈｏ ｇ ａ Ｅ１Ｒｅ ｙ ａ Ｉ Ｆ ｎ ｇ ａ ｇ，ＤＥＮＧ ｎ ｈ ｉ Ｙｉ ｇ ｕ
（ ｏ ｅｅｏ ｅ ｈｎｃｌ ｎ ｉｅｒ ｇａ ｄＡ ｐｉ ｌｃ ｏ ｉｓ ｅｈ ｏｏｙ Ｃ ｌ ｇ ｆ ｃ ａｉａ Ｅ ｇｎ ｅｉ ｎ ｐ ｌ ｄＥｅｔ ｎｃ ｃ ｎ ｌ ， ｌ Ｍ ｎ ｅ ｒ Ｔ ｇ Ｂ ｉｎ ｎｖｒ ｔ ｏ Ｔ ｃｎ ｌｇ ， ｅ ｉ ０ １４ Ｃ Ｎ） ｅ ｉｇＵ ｉｅｓｙ ｆ ｅｈ ｏ ｙ Ｂ ｉｎ １０ ２ ， Ｈ ｊ ｉ ｏ ｊｇ
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资源优化调度问题研究
【摘 要】资源优化调度问题是一个广泛存在的复杂系统问题，
以物流配送和排课问题等的一类资源优化调度的典型问题，由其难
解性引起了较为广泛的关注。本文以排课问题为例，提出了基于不
等式方法的多目标遗传算法解决方案，对排课问题的研究具有重要
的现实意义。
【关键词】资源优化调度问题；排课问题
1.资源优化调度问题概述
资源优化调度问题是工程领域的一个普遍问题，在工程实践中，
资源的优化调度关系到整体的效率和效益，具有很高的研究和应用
价值。资源优化调度一般涉及的变量较多，属于带约束的多目标优
化问题，而物流配送等的一类问题区别于一般的多目标优化问题，
具有以下几个特点：
（1）这类资源优化调度问题是带约束的多目标优化问题，并且
这些约束既包含常规约束，也包含动态约束，常规约束确定解的可
行区域，动态约束则确定解的折中与妥协空间。
（2）这类资源优化调度问题在求解过程中，可行解不一定是合
理的，最后寻求的更多是满意解。如在排课问题中，有一门课是一
周上两次的，在解中，两次课刚好连在一起，这也是不合理的。
（3）这类资源优化调度问题在应用遗传算法求解的过程中，其
基因存在唯一性，区别于一般的遗传算法应用问题。如货物配送地
点与货物需求量的组合，课程与教师、班级的组合，这些都是唯一
的。
（4）这类资源优化调度问题在资源的组合优化方面具有一定的
可调整空间。因为这类问题涉及时间和人员等，所以在资源调度过
程中，可以通过适当地增加或减少少量的时间或人员方面的资源，
达到资源的充分和有效利用，从而提高效率和效益。
2.资源优化调动问题的描述
多目标优化问题（mop）一般采用如下定义：
一般mop由n个决策变量参数、k个目标函数和m个约束条件组
成，目标函数、约束条件与决策变量满足一定的关系。最优化问题
如下：
这里，x表示决策变量，y表示目标向量，x表示决策向量x形
成的决策空间，y表示目标向量y形成的目标空间，约束条件e(x)?
燮0确定决策向量的可行取值范围。
通常多目标优化问题的目标函数具有线性或者非线性性质，优
化函数是将决策向量x映射到目标向量y，记作f:?赘→?撰
物流配送和排课等一类资源优化调度问题作为多目标问题，在
其定义中也包括了目标向量、决策向量和约束条件，这类资源优化
调度问题是在多准则决策中寻求相互冲突的多目标间的折衷与平
衡，最终获得问题的满意解。结合多目标优化问题的描述，对于由
n个决策变量参数、k个目标函数和m个约束条件组成，目标函数、
约束条件与决策变量满足一定的关系的资源优化调度问题，一般情
况可以用以下的数学公式进行描述：
?椎(x)为目标函数向量，g(x)为约束条件，x为决策向量，f为
所有资源组合n的集合。
相应地，在排课问题中，?椎(x)即为排课问题必须满足的多个
目标，g(x)确定排课问题决策向量的可行范围，x为决策向量，f
为所有课程n的集合。
排课问题是求约束条件g(x)确定的可行范围内满足目标函数?
椎(x)的排课方案，排课问题的描述充分体现了排课问题的多目标
特性及不等式特征。由于排课问题存在目标和约束的复杂性，相对
于一般多目标问题，排课问题在处理约束函数时表现为更复杂的关
联约束关系，进一步增加了排课问题的复杂度。因此，把排课问题
作为这类资源优化调度问题的典型例子具有一定的代表性。
3.排课问题概述
排课问题是学校教务管理中最重要，也是最复杂的问题之一。
课程表编排主要分为两个部分，一是根据各专业、不同年级授课任
务确定各班课程，二是根据每周的课时数、课室进行课程表的编排。
班级的课表由班主任或主管老师根据教学大纲进行编排，这个过程
通过手工操作也可以完成。教务管理部门的工作人员通过提前收集
各校区、二级学院、系的开课情况，然后统一进行处理，确定哪些
课是一定要开的，哪些课可以做机动处理，然后统一安排学校的开
课计划，再按照开课计划进行排课。所以对于第二阶段的课程编排，
涉及到的变量主要包括时间、教师、班级、课室、课程、校区、院
系、课室类型，以及一些其它特殊要求等要素。在课室和教师资源
极大充分的条件下，学校的课程安排可以交由各院系进行，各院系
直接统筹本院系的教师和课室资源，进行统一调度就可以完成，这
样，排课的复杂性也就相对降低了。但是，大多数情况下，由于学
校招生规模的扩大，课室很多情况下都成为排课问题中的紧缺资
源，所以，争取课室资源的最大利用率就成为排课问题的关键。这
种情况下，学校资源的统一安排通常是手工难以很好地完成，需要
协调各个因素，实现资源的优化配置。目前，在资源优化问题上主
要采用的方法有贪婪算法，规划论和遗传算法。
4.现有排课问题的解决方案
在现行高校的排课问题上，主要有两种模式，一种是沿用全校
性的统一排课，另一种是分权排课、统一管理。各个学校可以根据
实际问题，采用不同的模式。如果学校规模比较小，可以考虑全校
性的统一排课方法如果学校规模比较大，涉及的学生、班级、课程、
教师等因素比较多，而且有较多的约束条件，则可以考虑采用分权
的模式进行排课。全校性的统一排课也就是我们前面讲到的由学校
统一管理的院系统一上报教学计划，然后由教务管理部门统一安排
教学任务和课程。而分权排课模式就是首先对学校有限的资源进行
划分，根据院系的教学规模分配一定的教学资源，然后由院系根据
所分配的资源安排本院系的课程，教务管理部门可以随时查看排课
情况，并进行统一调度。这样的好处就是把问题化简，分而治之。
特别是对于动态约束条件比较多的情况，这种排课模式是比较可取
的。在实际的排课过程中，这种系统虽然能实现分而治之的效果，
但是实际看来，大部分学校采用此系统进行排课时，由于院系规模
比较小，动态约束比较多，所以大部分的院系实际上都是采用人工
排课的方法实现。
5.小结
本文在阐述物流配送、排课等一类资源优化调度问题的特点的
基础上，结合多目标优化问题的描述，对这类资源优化调度问题作
了一般描述，并把相应的排课问题一般描述作了介绍。在此基础上
对现有排课问题的解决方案进行综述，特别是广东省大部分高校所
采用的排课系统作了比较详细的分析，为后面提出基于不等式方法
的多目标遗传算法的应用提供了现实依据。
【参考文献】
［１］马永.基于遗传算法求解排课问题的研究.福建电
脑,2008.
［２］胡义伟.遗传算法在大学排课系统中的应用．计算机系统
应用,2008.
［３］辛延军.多目标进化算法及其应用. 北京：国防工业出版
社,2006.