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電子發(fā)燒友網(wǎng)>存儲(chǔ)技術(shù)>MEMS存儲(chǔ)設(shè)備的請(qǐng)求調(diào)度算法及數(shù)據(jù)布局策略的詳細(xì)介紹

MEMS存儲(chǔ)設(shè)備的請(qǐng)求調(diào)度算法及數(shù)據(jù)布局策略的詳細(xì)介紹

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分析了網(wǎng)格任務(wù)的調(diào)度模型,采用了模擬退火和遺傳算法作為調(diào)度策略,通過(guò)自識(shí)別交叉和變異算子在遺傳算法中抑制“早熟收斂”,利用模擬退火進(jìn)一步克服了遺傳算法的缺陷—
2010-01-27 11:48:1414

基于分段思想的改進(jìn)的Min-Min網(wǎng)格調(diào)度算法

基于分段思想的改進(jìn)的Min-Min網(wǎng)格調(diào)度算法 摘要:以傳統(tǒng)、經(jīng)典的Min-min調(diào)度算法為基礎(chǔ),提出了一種基于“分段”思想的改進(jìn)策略,并且采用HypelSim網(wǎng)格模擬器對(duì)算法進(jìn)
2008-10-13 14:35:06843

動(dòng)態(tài)調(diào)度算法(DSA)

動(dòng)態(tài)調(diào)度算法動(dòng)態(tài)調(diào)度算法(DSA)包括2 個(gè)方面:動(dòng)態(tài)調(diào)度協(xié)議(DSP)和利用非實(shí)時(shí)間隔重發(fā)控制數(shù)據(jù)。
2009-03-30 10:30:131534

CAN總線調(diào)度算法的改進(jìn)

采用FTTCAN 協(xié)議作為 CAN總線 系統(tǒng)的傳輸協(xié)議, 針對(duì)LLF算法和HVDF算法的缺陷, 綜合了松弛度和價(jià)值密度這兩種調(diào)度考量指標(biāo)來(lái)設(shè)計(jì)優(yōu)先級(jí)分配策略, 提出了LVDF算法,實(shí)現(xiàn)了很好的調(diào)度性能
2011-07-15 10:52:1633

MEMS存儲(chǔ)設(shè)備的管理技術(shù)

MEMS存儲(chǔ)器是一種新型存儲(chǔ)器件,本內(nèi)容介紹MEMS存儲(chǔ)設(shè)備的管理技術(shù),請(qǐng)求調(diào)度算法,數(shù)據(jù)布局策略等內(nèi)容
2012-12-11 14:25:42917

Hadoop中任務(wù)調(diào)度算法的改進(jìn)

針對(duì)Hadoop0.20.0中任務(wù)調(diào)度算法存在的不足,提出一種基于改進(jìn)遺傳算法(IGA)的任務(wù)調(diào)度算法。IGA算法對(duì)初始化種群、交叉和變異操作進(jìn)行了一些改進(jìn),并引入了最優(yōu)保留策略和加速進(jìn)
2012-12-17 10:57:000

遺傳算法在I_O調(diào)度策略中的應(yīng)用與研究

遺傳算法在I_O調(diào)度策略中的應(yīng)用與研究_呂燕彬
2017-01-03 15:24:450

基于貪心算法的云計(jì)算資源調(diào)度策略

基于貪心算法的云計(jì)算資源調(diào)度策略_崔雪嬌
2017-01-07 19:00:391

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中多時(shí)隙幀調(diào)度算法研究

研究工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中延遲約束的多種采樣周期數(shù)據(jù)調(diào)度問(wèn)題, 以降低數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中的功耗與延遲及增加網(wǎng)絡(luò)容量為目標(biāo),提出基于負(fù)載的多時(shí)隙幀調(diào)度算法。利用快刷新率設(shè)備的優(yōu)先調(diào)度策略, 滿足不同采樣周期數(shù)據(jù)
2017-01-13 15:37:212

半導(dǎo)體制造刻蝕設(shè)備調(diào)度算法的研究_賈小恒

半導(dǎo)體制造刻蝕設(shè)備調(diào)度算法的研究_賈小恒
2017-03-19 11:28:162

流媒體資源調(diào)度策略的研究與應(yīng)用羅海波

流媒體資源調(diào)度策略的研究與應(yīng)用_羅海波
2017-03-15 08:00:000

遺傳算法在加氣母站氣源調(diào)度中的應(yīng)用_郭亮

遺傳算法在加氣母站氣源調(diào)度中的應(yīng)用_郭亮
2017-03-19 11:45:570

基于高斯過(guò)程回歸的云計(jì)算資源調(diào)度算法

針對(duì)現(xiàn)有基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的云資源調(diào)度算法收斂速度慢的問(wèn)題,在詳細(xì)分析云作業(yè)執(zhí)行流程后,采用了一種細(xì)粒度的云計(jì)算平臺(tái)模型,設(shè)計(jì)了一種基于高斯過(guò)程回歸和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的云計(jì)算資源調(diào)度算法。算法將資源分配問(wèn)題轉(zhuǎn)換
2017-11-02 16:50:1415

動(dòng)態(tài)車間調(diào)度問(wèn)題的改進(jìn)微粒群算法

進(jìn)行檢驗(yàn);然后把該算法用于解決基于事件驅(qū)動(dòng)調(diào)度策略的動(dòng)態(tài)車間調(diào)度問(wèn)題:仿真結(jié)果表明CJSPSO算法具有快速的收斂性和可行性,能對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中發(fā)生的動(dòng)態(tài)事件進(jìn)行合理調(diào)度。
2017-11-07 17:26:460

基于訪存行為感知的存儲(chǔ)調(diào)度策略

隨著通用圖形處理器在高性能計(jì)算領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,新的并行執(zhí)行模式被提出。在新模式下,當(dāng)前的存儲(chǔ)調(diào)度策略未能使存儲(chǔ)器的吞吐率達(dá)到最大。分析了圖形處理器上多程序并行執(zhí)行模式下應(yīng)用程序訪存行為特征及其性能
2017-11-20 14:23:1013

并行調(diào)度能耗優(yōu)化算法

減少服務(wù)器繁忙時(shí)間是云計(jì)算并行調(diào)度中節(jié)約能耗的一種有效途徑,而現(xiàn)有基于繁忙時(shí)間的能耗節(jié)約策略大多以犧牲作業(yè)調(diào)度性能為代價(jià),無(wú)法與其他有調(diào)度性能優(yōu)勢(shì)的作業(yè)調(diào)度算法結(jié)合使用。提出一種有效的基于繁忙時(shí)間
2017-11-23 17:39:241

基于Spark的資源調(diào)度算法研究

Spark作為流行的分布式數(shù)據(jù)處理框架,其資源的調(diào)度方式和資源的利用率直接關(guān)系到集群計(jì)算處理的效率和速度。針對(duì)Spark資源調(diào)度問(wèn)題,在Spark自身考慮的資源因素內(nèi)存和空余核數(shù)下,提出新的調(diào)度算法
2017-11-27 15:52:290

基于車載自組織網(wǎng)的數(shù)據(jù)調(diào)度算法

針對(duì)車載自組織網(wǎng)絡(luò)( VANET)中路側(cè)單元(RSU)應(yīng)答車輛請(qǐng)求效率低下的問(wèn)題,提出基于軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN)的數(shù)據(jù)調(diào)度算法SDDS。首先,依據(jù)車輛狀態(tài)信息生成策略沖突圖,并求解其最大權(quán)重獨(dú)立
2017-11-29 16:11:441

基于糾刪碼的云存儲(chǔ)調(diào)度方案

下載以提高數(shù)據(jù)獲取的速度;其次,通過(guò)分析大量存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載信息確定影響時(shí)延的性能指標(biāo)并對(duì)現(xiàn)有的云存儲(chǔ)系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化,設(shè)計(jì)了一種基于負(fù)載信息的云存儲(chǔ)調(diào)度算法LOAD-ALCORITHM;最后,利用開(kāi)源項(xiàng)目OpenStack搭建了一個(gè)云計(jì)算平臺(tái)
2017-12-05 11:17:120

一種新的調(diào)度策略優(yōu)化Spark在異構(gòu)集群下表現(xiàn)

了一種新的調(diào)度策略以優(yōu)化Spark在異構(gòu)集群下的表現(xiàn)。新策略引入了分層調(diào)度的思想,調(diào)度時(shí)綜合考量了任務(wù)復(fù)雜度、節(jié)點(diǎn)性能及節(jié)點(diǎn)資源使用情況等因素,實(shí)現(xiàn)了更加高效公平的任務(wù)調(diào)度算法。通過(guò)仿真和真機(jī)實(shí)驗(yàn),證明了新策略的效果相
2017-12-05 11:38:570

使用遺傳算法對(duì)時(shí)空數(shù)據(jù)壓縮策略優(yōu)化

針對(duì)時(shí)空數(shù)據(jù)因?yàn)橛袚p壓縮導(dǎo)致的還原精度不高的問(wèn)題,提出了使用遺傳算法對(duì)時(shí)空數(shù)據(jù)壓縮策略進(jìn)行優(yōu)化。算法模擬生物進(jìn)化過(guò)程,首先,在初始階段,根據(jù)所處數(shù)據(jù)環(huán)境在格拉斯普克算法基礎(chǔ)上自適應(yīng)地調(diào)整壓縮參數(shù)
2017-12-05 14:18:040

基于公平性的D2D時(shí)隙調(diào)度算法

針對(duì)設(shè)備設(shè)備( D2D)通信資源分配中的時(shí)隙調(diào)度時(shí)延以及信道增益變化導(dǎo)致吞吐率下降的問(wèn)題,提出了一種公平性時(shí)隙調(diào)度( FTDS)算法。首先,基于頻譜復(fù)用模式建立系統(tǒng)模型,并歸納為一組合優(yōu)化
2017-12-05 16:29:520

云環(huán)境下能耗感知的公平性提升資源調(diào)度策略

針對(duì)云計(jì)算環(huán)境下大量的能源消耗和一些用戶非法占有計(jì)算資源的問(wèn)題,為了節(jié)約資源,同時(shí)提高系統(tǒng)的公平性,使所有用戶能合理地使用數(shù)據(jù)中心的所有資源,提出一種基于能耗感知的節(jié)能公平的資源調(diào)度算法
2017-12-11 16:42:541

基于車間調(diào)度的多目標(biāo)混合進(jìn)化算法

針對(duì)最大完工時(shí)間最小和總流經(jīng)時(shí)間最小的雙目標(biāo)流水車間調(diào)度問(wèn)題,提出一種快速多目標(biāo)混合進(jìn)化算法。算法將矢量評(píng)價(jià)遺傳算法的采樣策略與一種新的基于Pareto支配與被支配關(guān)系的適應(yīng)度函數(shù)的采樣策略進(jìn)行了
2017-12-20 15:55:580

一種離散人工蜂群ABC算法的云任務(wù)調(diào)度

針對(duì)現(xiàn)今云計(jì)算任務(wù)調(diào)度只考慮單目標(biāo)和云計(jì)算應(yīng)用對(duì)虛擬資源的服務(wù)的質(zhì)量要求高等問(wèn)題,綜合考慮了用戶最短等待時(shí)間、資源負(fù)載均衡和經(jīng)濟(jì)原則,提出一種離散人工蜂群( ABC)算法的云任務(wù)調(diào)度優(yōu)化策略。首先
2017-12-25 13:39:180

物聯(lián)網(wǎng)具有約束關(guān)系的靜態(tài)任務(wù)表調(diào)度算法

針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)異構(gòu)調(diào)度環(huán)境下并行計(jì)算的靜態(tài)任務(wù)調(diào)度問(wèn)題,提出了一種基于最早完成時(shí)間策略改變調(diào)度順序的表調(diào)度算法HDPTS。該算法針對(duì)現(xiàn)有表調(diào)度算法調(diào)度前不能準(zhǔn)確地確定調(diào)度順序的問(wèn)題,在IHEFT算法
2018-01-29 16:50:050

一種分布式的時(shí)分多址調(diào)度策略

針對(duì)周期匯報(bào)型無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)中數(shù)據(jù)量大而導(dǎo)致的無(wú)線信號(hào)沖突概率高的問(wèn)題,提出了一種分布式的時(shí)分多址調(diào)度策略( DTSS)。該策略采用了一種分布式的競(jìng)爭(zhēng)算法來(lái)構(gòu)建節(jié)點(diǎn)的時(shí)隙調(diào)度表,即每個(gè)節(jié)點(diǎn)
2018-02-04 11:12:160

異構(gòu)多核處理器任務(wù)調(diào)度算法

任務(wù)調(diào)度響應(yīng)實(shí)時(shí)性方面表現(xiàn)優(yōu)異,但卻不適用于異構(gòu)多核處理器環(huán)境。為此,提出一種高實(shí)時(shí)性任務(wù)調(diào)度算法HRSA。在Min-Min調(diào)度算法的基礎(chǔ)上融合LSF,EDF,HVF算法調(diào)度策略,將任務(wù)能耗、任務(wù)完成價(jià)值和任務(wù)響應(yīng)比相結(jié)合,在實(shí)現(xiàn)異構(gòu)多核處理器任務(wù)動(dòng)態(tài)
2018-02-07 11:07:431

儲(chǔ)能電量預(yù)估的微網(wǎng)運(yùn)行調(diào)度策略

微網(wǎng)在孤島運(yùn)行期問(wèn),若微電源和儲(chǔ)能裝置容量不足,則無(wú)法保證網(wǎng)內(nèi)所有負(fù)荷的正常供電。為提高微網(wǎng)供電可靠性,同時(shí)盡可能利用可再生能源發(fā)電,提出了一種基于需求側(cè)響應(yīng)和儲(chǔ)能電量預(yù)估的微網(wǎng)運(yùn)行調(diào)度策略。該策略
2018-03-19 14:07:161

基于Docker的云資源彈性調(diào)度策略

存儲(chǔ)方法進(jìn)行改進(jìn);然后,建立了一個(gè)基于節(jié)點(diǎn)綜合負(fù)載的資源調(diào)度優(yōu)化模型;最后,將Ceph集群和Docker容器的特點(diǎn)相結(jié)合,利用Docker Swarm實(shí)現(xiàn)了既考慮數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、又考慮集群負(fù)載的應(yīng)用容器部署算法和應(yīng)用在線遷移算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與一些調(diào)度策略相比,該
2018-03-29 10:11:590

Linux IO系統(tǒng)簡(jiǎn)介和調(diào)度器的工作流程詳細(xì)概述

當(dāng)Linux內(nèi)核組件要讀寫(xiě)一些數(shù)據(jù)時(shí),并不是請(qǐng)求一發(fā)出,內(nèi)核便立即執(zhí)行該請(qǐng)求,而是將其推遲執(zhí)行。當(dāng)傳輸一個(gè)新數(shù)據(jù)塊時(shí),內(nèi)核需要檢查它能否通過(guò)。Linux IO調(diào)度程序是介于通用塊層和塊設(shè)備驅(qū)動(dòng)程序
2018-05-27 10:41:034823

完爆 Best Fit,看阿里如何優(yōu)化 Sigma 在線調(diào)度策略節(jié)約億級(jí)成本

將簡(jiǎn)要介紹群體增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法調(diào)度策略優(yōu)化中的應(yīng)用。作者:王孟昌 達(dá)摩院機(jī)器智能技術(shù)算法專家韓堂 阿里巴巴集團(tuán)技術(shù)專家1.計(jì)算資源調(diào)度及在線策略當(dāng)用戶向 Sigma 申請(qǐng)容器所需的計(jì)算資源(如 CPU
2018-12-11 16:57:01191

完爆 Best Fit,看阿里如何優(yōu)化 Sigma 在線調(diào)度策略節(jié)約億級(jí)成本

將簡(jiǎn)要介紹群體增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法調(diào)度策略優(yōu)化中的應(yīng)用。作者:王孟昌 達(dá)摩院機(jī)器智能技術(shù)算法專家韓堂 阿里巴巴集團(tuán)技術(shù)專家1.計(jì)算資源調(diào)度及在線策略當(dāng)用戶向 Sigma 申請(qǐng)容器所需的計(jì)算資源(如 CPU
2018-12-11 17:00:50229

如何更改 Linux 的 I/O 調(diào)度

Linux 的 I/O 調(diào)度器是一個(gè)以塊式 I/O 訪問(wèn)存儲(chǔ)卷的進(jìn)程,有時(shí)也叫磁盤(pán)調(diào)度器。Linux I/O 調(diào)度器的工作機(jī)制是控制塊設(shè)備請(qǐng)求隊(duì)列:確定隊(duì)列中哪些 I/O 的優(yōu)先級(jí)更高以及何時(shí)下發(fā) I/O 到塊設(shè)備,以此來(lái)減少磁盤(pán)尋道時(shí)間,從而提高系統(tǒng)的吞吐量。
2019-05-15 15:54:52708

從零開(kāi)始入門(mén) K8s | 調(diào)度器的調(diào)度流程和算法介紹

Kubernetes 作為當(dāng)下最流行的容器自動(dòng)化運(yùn)維平臺(tái),以聲明式實(shí)現(xiàn)了靈活的容器編排,本文以 v1.16 版本為基礎(chǔ)詳細(xì)介紹了 K8s 的基本調(diào)度框架、流程,以及主要的過(guò)濾器、Score 算法實(shí)現(xiàn)
2020-03-09 17:04:47934

數(shù)學(xué)建模中的常用算法詳細(xì)介紹

本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是數(shù)學(xué)建模中的常用算法詳細(xì)介紹
2020-07-20 08:00:002

如何在實(shí)現(xiàn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)多時(shí)隙幀調(diào)度算法

研究工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中延遲約束的多種采樣周期數(shù)據(jù)調(diào)度問(wèn)題,以降低數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中的功耗與延遲及增加網(wǎng)絡(luò)容量為目標(biāo),提出基于負(fù)載的多時(shí)隙幀調(diào)度算法。利用快刷新率設(shè)備的優(yōu)先調(diào)度策略,滿足不同采樣周期數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)
2020-08-20 15:00:154

電梯調(diào)度算法有哪些?

性的特征,它是一種最簡(jiǎn)單的電梯調(diào)度算法。 它根據(jù)乘客請(qǐng)求乘坐電梯的先后次序進(jìn)行調(diào)度。此算法的優(yōu)點(diǎn)是公平、簡(jiǎn)單,且每個(gè)乘客的請(qǐng)求都能依次地得到處理,不會(huì)出現(xiàn)某一乘客的請(qǐng)求長(zhǎng)期得不到滿足的情況[12]。 這種方法在載荷較輕松的環(huán)境下,性能尚可接受,但是在載荷較大的情況下,這種
2020-12-31 11:29:475035

MEMS的工藝流程和MEMS加速度計(jì)的應(yīng)用前景詳細(xì)說(shuō)明

MEMS技術(shù)是目前很多廠家都在使用的先進(jìn)技術(shù)之一,在前兩篇文章中,小編對(duì)MEMS存儲(chǔ)設(shè)備請(qǐng)求調(diào)度算法以及MEMS存儲(chǔ)設(shè)備的故障管理有所介紹。為增進(jìn)大家對(duì)MEMS的了解,本文將對(duì)典型的MEMS工藝流程以及MEMS加速度計(jì)的運(yùn)用前景予以闡述。如果你對(duì)MEMS具有興趣,不妨繼續(xù)往下閱讀哦。
2021-02-13 17:29:003601

MEMS存儲(chǔ)設(shè)備的故障管理詳細(xì)說(shuō)明

MEMS也就是微機(jī)電系統(tǒng),對(duì)于MEMS系統(tǒng),我們或多或少有所認(rèn)識(shí)。上篇文章中,小編對(duì)MEMS存儲(chǔ)設(shè)備請(qǐng)求調(diào)度算法有所介紹。為增進(jìn)大家對(duì)MEMS的了解,本文將對(duì)MEMS存儲(chǔ)設(shè)備的故障管理予以介紹。如果你對(duì)MEMS以及相關(guān)內(nèi)容具有興趣,不妨繼續(xù)往下閱讀哦。
2021-02-13 17:29:002327

一文詳解MEMS存儲(chǔ)設(shè)備請(qǐng)求調(diào)度算法

MEMS也即微機(jī)電系統(tǒng),電子專業(yè)的朋友對(duì)MEMS都具備一定認(rèn)識(shí)。在往期文章中,小編對(duì)MEMS交換、MEMS封裝等有所介紹
2021-01-25 09:22:09500

MEMS存儲(chǔ)設(shè)備請(qǐng)求調(diào)度算法以及數(shù)據(jù)布局策略詳細(xì)介紹

MEMS也即微機(jī)電系統(tǒng),電子專業(yè)的朋友對(duì)MEMS都具備一定認(rèn)識(shí)。在往期文章中,小編對(duì)MEMS交換、MEMS封裝等有所介紹。為增進(jìn)大家對(duì)MEMS的了解程度,本文中小編將對(duì)MEMS存儲(chǔ)設(shè)備請(qǐng)求調(diào)度算法以及數(shù)據(jù)布局策略予以介紹。如果你對(duì)MEMS相關(guān)內(nèi)容具有興趣,不妨繼續(xù)往下閱讀哦。
2021-02-11 17:38:001258

一種基于多目標(biāo)分解策略的副本布局算法

高效的副本布局是分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)可靠性的重要保障。數(shù)據(jù)副本既可以増加系統(tǒng)數(shù)據(jù)的可用性,又能夠提高系統(tǒng)的負(fù)載均衡能力,但冏時(shí)也會(huì)帶來(lái)能量消耗問(wèn)題。針對(duì)副本帶來(lái)的效能提升和能耗之間的沖突,提出了一種
2021-04-12 15:21:2825

基于哈希算法和近鄰算法的緩存數(shù)據(jù)選擇策略

針對(duì)終端用戶產(chǎn)生大量相同或相似計(jì)算請(qǐng)求的情況,可以通過(guò)近似匹配在邊緣服務(wù)器緩存空間中查找相似數(shù)據(jù),選取可復(fù)用的計(jì)算結(jié)果。現(xiàn)有算法大多未考慮數(shù)據(jù)分布不均的問(wèn)題,導(dǎo)致計(jì)算量和時(shí)間開(kāi)銷較大,對(duì)此
2021-04-19 15:11:203

可反映用戶偏好的多目標(biāo)任務(wù)調(diào)度算法

針對(duì)云制造環(huán)境下的多目標(biāo)任務(wù)調(diào)度問(wèn)題,改進(jìn)非支配排序生物地理優(yōu)化算法,提出一種反映用戶偏好的任務(wù)調(diào)度算法( UPTSA)。通過(guò)基于權(quán)重均勻分配策略定義的用戶偏好度來(lái)評(píng)估制造任務(wù)調(diào)度方案的質(zhì)量
2021-05-25 14:05:343

異構(gòu)云環(huán)境中二級(jí)實(shí)時(shí)密碼服務(wù)調(diào)度策略

,設(shè)計(jì)一種同時(shí)支持多種密碼處理命令和算法的二級(jí)調(diào)度策略。通過(guò)任務(wù)與運(yùn)算節(jié)點(diǎn)之間功能屬性的映射,保障密碼服務(wù)請(qǐng)求功能的正確實(shí)現(xiàn)。在此基礎(chǔ)上,利用節(jié)點(diǎn)優(yōu)先級(jí)算法提髙任務(wù)處理實(shí)時(shí)性和隨機(jī)高并發(fā)密碼服務(wù)系統(tǒng)的任務(wù)調(diào)度
2021-05-25 14:38:269

FlexRay總線協(xié)議的靜態(tài)段消息重傳調(diào)度策略

FlexRay總線協(xié)議的靜態(tài)段消息重傳調(diào)度策略
2021-06-22 14:40:105

調(diào)度算法評(píng)測(cè)與仿真系統(tǒng) 調(diào)度算法仿真系統(tǒng)介紹

調(diào)度算法效果評(píng)測(cè)上有五個(gè)挑戰(zhàn),一是效率低,一個(gè)迭代平均效果評(píng)估回收時(shí)間需要兩周左右。二是不受控,我們無(wú)法控制線下運(yùn)維的執(zhí)行情況。
2022-09-23 12:00:351437

基于貪心算法的智能RGV的動(dòng)態(tài)調(diào)度策略

無(wú)故障情況為例,在RGV需要選擇去向時(shí)采用貪心算法,這體現(xiàn)為RGV每次 選擇去向時(shí)選擇運(yùn)動(dòng)時(shí)間與上下料時(shí)間之和最小的目標(biāo),將該過(guò)程定為所有判斷的原則。故可得出動(dòng)態(tài)調(diào)度后每個(gè)CNC的總等待時(shí)間最少, 將機(jī)床工作效率最大化。從而給出最優(yōu)動(dòng)態(tài)調(diào)度策略。
2023-04-11 10:23:290

CDN調(diào)度策略介紹

DNS 調(diào)度 基于請(qǐng)求端 local DNS 的出口 IP 歸屬地以及運(yùn)營(yíng)商的 DNS 調(diào)度。 DNS 調(diào)度的問(wèn)題: DNS 緩存時(shí)間在 TTL 過(guò)期前是不會(huì)刷新的, 這樣會(huì)導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)異常的時(shí)候自動(dòng)
2023-10-09 16:07:22482

調(diào)度運(yùn)行操作設(shè)備介紹

調(diào)度運(yùn)行操作設(shè)備介紹
2023-11-09 15:55:00230

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