导读:本文包含了资源规划调度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:光传送网,SDN,机器学习,人工智能
资源规划调度论文文献综述
张奇[1]（2019）在《一种基于SDN及人工智能的OTN资源规划及调度应用方法与系统》一文中研究指出无线方面的5G建设浪潮即将来临,固网宽带方面的部署热度尚未褪去,政企专线的大颗粒业务需求日益增加。同时更多新业务、新技术的应用还将对基础承载的传送网提出更进一步的挑战与要求。本文以上述日益增加的需求为出发点,OTN基础承载光网络为对象,通过对业务需求深入剖析,总结并归纳现有网络规划方法的缺陷及难点,并锁定主要改进目标,引入一种创新性的网络规划方法,借助SDN理念通过自研改良型路由计算方法以及一种机器自我学习机制,实现具备人工智能的路由调度功能。最后,以某地网络建设需求为例,展示相关方法及自研系统的应用,验证并说明其价值。(本文来源于《电信工程技术与标准化》期刊2019年05期）
庞松涛[2]（2015）在《基于数据挖掘的电力云资源规划调度》一文中研究指出随着虚拟化技术的应用,数据中心的资源利用率已经得到一定程度的提高,但是云资源通常还是根据用户提出的需求预先分配,资源利用率仍然有待提高。为了进一步改进资源利用率,云中心的实际资源需求可分为"周期资源"及"峰期资源"。"周期资源"可以通过历史规律,利用递阶成分负载模型进行分析,预测出数据中心大部分时间的资源需求;"峰期资源"主要是满足短时间内的各种高峰资源需求,这种需求应用了排队论及随机均衡算法模型并根据实际应用的需要动态启用、分配和收回资源。通过使用资源收集与分配守护进程对云中心资源需求进行规划调度实验,效果明显,从而为云中心资源利用率的提升及节能减排提供了一种有效途径。(本文来源于《电信科学》期刊2015年03期）
庞松涛[3]（2014）在《基于数据挖掘的电力云资源规划调度研究》一文中研究指出随着智能电网的发展,区域内各地区的网络连接愈加紧密。应用电力云数据中心,可以更加有效地实现全网资源的按需灵活分配和电网电能损耗、智能预警的分析等。而从国家电网已经建立的北京、上海、陕西叁大数据中心可以看出,电力云数据中心具有资源集中、规模大的特点,如何实现数据中心的资源管理优化并减少电能损耗,具有十分现实的意义。与传统方式相比,云计算已经在更小粒度上管理分配资源,改善云资源利用及能耗,但虚拟资源管理如果完全按照云用户申请启用云,还会存在大量的资源及能耗浪费,因为用户对资源把握不准,申请资源往往超过实际需要。要实现更有效地利用资源,需要进一步精细云资源需求,并提前做好资源规划。为了尽可能避免闲置资源的浪费,同时保证云服务质量,本研究把云资源划分为两部分:第一部分称为"周期资源",主要是为了满足云中心大部分资源的需求,以保证云中心平稳运营,该资源需求可根据历史数据分析找出;第二部分称为"峰期资源",主要满足各阶段高峰资源的需求。通过资源划分,可分步启用云资源,先启用周期资源,再根据峰值需求启用或关闭峰期资源。当然,虚拟资源的启用和关闭需要时间,而且资源启动及关闭对应用系统的影响程度不同。在实际应用中,可根据用户应用系统的实际情况,调整资源管理的时间粒度。资源规划调度可通过以下步骤完成:·通过虚拟资源管理系统采集云资源利用的历史数据;·通过预处理生成预测模型可用的数据;·利用数据挖掘技术分析资源利用规律;·利用分析预测的结果规划资源需求,并区分资源周期需求和峰期需求;·利用虚拟化管理系统分阶段配置并启用虚拟资源,保证在非资源高峰需求阶段可以提供正常云服务;·系统通过虚拟管理系统实时/及时地采集云资源利用信息;·当周期云资源利用率超过指定的阈值时,提前启动规划好的后备峰期资源,为了更好地利用资源,峰期资源可根据负载的增加而逐步启用;·利用相关算法为新增负载分配虚拟资源。为了确保以上研究可行,在某个云中心安装了浪潮云海OS,该软件可以实现跨平台的云资源管理和实时监控。首先在某一云中心采集周、日的云资源运行数据,通过对周访问量、日访问量依次进行不同粒度层次的平滑计算,获得未来某个时段的负载预测值。将前3周的负载数据作为观测值,对第4、5周各个时段的负载进行预测,相比Holt-Winters平滑算法,本文针对电力系统负载的特点,将每一个层次的变化规律分而治之,不仅能够充分反映负载变化规律的递阶循环特性,而且预测过程也比较简单。对于峰期资源调度,在浪潮云海OS技术的基础上增加服务节点控制与状态信息收集器。该服务由一个主控台和一个后台探测器线程组成,服务对象/组件列表放在negotiator中,并通过浪潮云海OS对上述列表进行操纵,从而实现对各节点上的服务器,包括云端的虚拟服务器进行激活、去活等控制。在峰期服务响应方面,本研究利用排队论计算出最佳随机均衡响应策略,有效实现了系统的负载均衡能力。总之,传统通过用户对资源的需求来开启云计算资源的方式,在资源利用上比较浪费,通过实验得出,对云资源利用的历史数据进行挖掘,找出云资源的利用规律,不仅可以实现按需分配资源,而且可以进一步按需开启、关闭峰期资源,从而实现云资源的充分利用,构建电力生态云数据中心。(本文来源于《软件定义 面向未来——2014电力行业信息化年会论文集》期刊2014-12-23）
郑烨[4]（2010）在《水资源规划的防洪调度问题探讨》一文中研究指出世界上水的数量是很多的,但由于自然界可利用的水资源在时间、地点和质量方面与人类的需求往往不一致,人们通常对水资源的时空分布进行改变或对水资源进行保护,并制订规划,以达到某种开发利用的目的。(本文来源于《河南水利与南水北调》期刊2010年03期）
陈浩[5]（2009）在《地表电磁环境探测卫星的资源规划调度方法》一文中研究指出地表电磁环境探测卫星(后简称:电磁探测卫星)是一类对地观测卫星,其搜集的信息对工业、科研、军事等领域有着重要的意义。对地观测卫星规划调度问题是一个复杂的组合优化问题,目前的研究主要集中在成像卫星规划领域,而由于电磁探测卫星对地观测过程中所特有的工作模式约束、相关覆盖性要求以及诸多不确定性因素,其资源规划的研究相对较少。论文针对普通电磁探测卫星、自治电磁探测卫星和自治电磁探测卫星群等叁类不同自治水平的卫星以及相关数传资源,提出了对其进行统一处理的规划调度框架。基于该框架,从确定性调度、动态重调度和星上自主规划等层面进行了研究,给出了电磁探测卫星资源规划调度问题的完整解决方案,以达到最大化满足用户需求,充分而合理的利用宝贵的电磁探测卫星资源的目的。主要工作和创新点包括:1.提出了电磁探测卫星的资源规划调度框架,描述和定义了电磁探测卫星资源规划调度的立论基础和处理对象,确定了规划调度的业务体系、处理流程以及规划问题中的关键技术,将电磁探测卫星的资源规划调度问题分解为确定性条件下电磁探测卫星资源调度问题、任务和资源变化条件下电磁探测卫星资源动态重调度问题以及电磁探测卫星(群)星上自主规划问题等叁个尚需解决的子问题。为关键技术的研究和应用系统的设计实现提供总体框架支持和顶层指导。2.通过分析电磁探测卫星信号采集活动过程和数传活动过程特点及相关约束,分别建立了基于整体优化策略的卫星资源调度CSP(Constraint Satisfaction Problem)模型和基于递进式优化策略的卫星资源数学规划模型(包括:卫星信号采集任务规划CSP模型和卫星数传活动冲突时段约束图模型),提出了基于整体优化策略的SSADD算法与基于递进式优化策略的EDSRPS算法,可有效解决确定性条件下电磁探测卫星资源调度问题。3.针对电磁探测卫星运行过程中任务和资源动态变化的情况,建立了基于条件约束满足问题(Conditional Constraint Satisfaction Problem - CCSP)的电磁探测卫星动态重调度数学模型,提出基于记忆效应SWO(Squeaky-Wheel Optimization)算子的动态重调度方法,克服了现有卫星资源动态重调度方法难以保证全局优化性以及重调度结果稳定性较差的弱点。4.针对自治电磁探测卫星自主任务规划及载荷特点,建立了基于动态拓扑结构无环路有向图的星上自主规划数学模型,提出了基于标记更新最短路径的星上自主规划精确算法(EDSAS算法),对其完备性和计算复杂性进行了分析。针对EDSAS时间复杂度较高的缺点,将近似支配概念引入到上述算法中,提出了标记更新最短路径搜索近似算法(EDSAAS算法),并分析了EDSAAS算法的近似程度和时间复杂度,从理论上说明了EDSAAS算法能在多项式时间内得到近似程度较好的规划结果。5.针对具有星间通信链路的自治电磁探测卫星群,结合电磁探测卫星群载荷特点及自治规划过程,建立了基于MAS(Multi-Agent System)的任务规划数学模型,提出了基于外包合同网协议的电磁探测卫星群任务规划算法(SSAOC算法),克服了传统合同网协议星群任务规划方法中调度结果对任务招投标顺序依赖较大的弱点,有效解决自治电磁探测卫星群自主规划问题。基于以上研究成果,设计并实现了电磁探测卫星资源规划调度实验系统,以验证论文提出的各项关键技术。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2009-10-01）
赵东生[6]（2009）在《联网监控平台视频资源规划与调度研究》一文中研究指出交通运输是国民经济发展的命脉,其中高速公路又以其快速、便捷的方式对国家的经济、社会和文化等方面产生着巨大的影响。近年来,随着高速公路路网建设的迅速发展,交通量不断增加,交通安全问题日益突出。对高速公路进行及时有效的监控成为交通管理的迫切需求,视频联网监控也成为交通管理的重要职能。基于视频联网监控平台(Video Networked Monitoring Platform,简称VNMP),设计了一种资源调度和管理机制。以江苏省高速公路为工程依托,根据实际运行状况,实现了这种机制,解决了权限校验、视频资源调度、资源竞争、多用户并发处理、视频图像解码播放等问题。对视频资源和网络资源进行了详细分析,制定了较完善的权限管理体制,详细讨论了域内资源调度与跨域资源调度两种资源调度模式,分析了资源竞争的起因和分类,并给出了解决方案。通过强拆、强制用户注销和资源更新,实现了系统的实时控制。对调用服务器缓冲区的管理模式进行了研究,并实现了一种新的缓冲区管理机制。通过功能测试和性能测试对VNMP的正确性、完整性、健壮性和并发性进行了整体测试,达到预期目标。视频联网监控平台在高速公路网的应用,提高了高速公路的运营质量,实现了对高速公路实时监控,当公路上发生重特大交通事故、其他突发事件或出现影响公路安全运行的恶劣气候时,为应急指挥决策提供现场视频资料,也为远程调度和指挥提供了技术手段。其研究形成的监控模式、技术方法、信息服务手段和信息服务内容等对其它部门监控体系的构建也有借鉴价值。(本文来源于《长安大学》期刊2009-05-04）
王华栋,魏学祯[7]（2004）在《基于面向对象的制造资源规划调度模型研究》一文中研究指出在分析制造资源信息构成的基础上,应用面向对象(O-O)与各资源的技术,研究制造资源的结构形式及制造资源与各资源对象类之间的相互关系,建立了面向对象的制造资源结构模型,为建立制造资源类库乃至工艺知识和工艺数据库奠定了良好的基础,并对制造资源与生产规划调度(PPS)的关系模型进行了研究。(本文来源于《航空制造技术》期刊2004年02期）
资源规划调度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着虚拟化技术的应用,数据中心的资源利用率已经得到一定程度的提高,但是云资源通常还是根据用户提出的需求预先分配,资源利用率仍然有待提高。为了进一步改进资源利用率,云中心的实际资源需求可分为"周期资源"及"峰期资源"。"周期资源"可以通过历史规律,利用递阶成分负载模型进行分析,预测出数据中心大部分时间的资源需求;"峰期资源"主要是满足短时间内的各种高峰资源需求,这种需求应用了排队论及随机均衡算法模型并根据实际应用的需要动态启用、分配和收回资源。通过使用资源收集与分配守护进程对云中心资源需求进行规划调度实验,效果明显,从而为云中心资源利用率的提升及节能减排提供了一种有效途径。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
资源规划调度论文参考文献
[1].张奇.一种基于SDN及人工智能的OTN资源规划及调度应用方法与系统[J].电信工程技术与标准化.2019
[2].庞松涛.基于数据挖掘的电力云资源规划调度[J].电信科学.2015
[3].庞松涛.基于数据挖掘的电力云资源规划调度研究[C].软件定义面向未来——2014电力行业信息化年会论文集.2014
[4].郑烨.水资源规划的防洪调度问题探讨[J].河南水利与南水北调.2010
[5].陈浩.地表电磁环境探测卫星的资源规划调度方法[D].国防科学技术大学.2009
[6].赵东生.联网监控平台视频资源规划与调度研究[D].长安大学.2009
[7].王华栋,魏学祯.基于面向对象的制造资源规划调度模型研究[J].航空制造技术.2004