导读:本文包含了优先级计算论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:软件众包,任务排序,任务分配,半正弦曲线
优先级计算论文文献综述
赵焜松,余敦辉,张万山[1]（2018）在《软件众包任务发布优先级计算方法》一文中研究指出针对现有软件众包平台对任务发布次序考虑不足的问题,提出一种基于任务发布者权重与任务权重的软件众包任务发布优先级(TRP)计算方法。首先,基于半正弦曲线的时间权重函数度量任务发布者的活跃度及其任务累积成交额,以此计算任务发布者权重;然后,根据系统架构图和数据流图度量模块复杂度、设计复杂度和数据复杂度,得到任务复杂度,并结合任务报价及任务期限,计算任务效益因子和任务紧急程度因子,计算任务权重;最后,根据任务发布者权重和任务权重计算任务发布优先级。实验结果表明,该算法不仅具有较高的有效性和合理性,而且任务成功分配率最高可达98%。(本文来源于《计算机应用》期刊2018年07期）
陆文星,李光智[2]（2016）在《云计算下基于优先级和带宽约束的任务调度策略》一文中研究指出优先级任务调度是云环境下重要的研究课题,针对云计算环境下优先级任务调度容易出现负载失衡问题,以及为了提高用户的满意度,提出一种基于优先级和带宽约束的云任务调度算法(TS-PBC)。该算法考虑到任务在传输过程中所造成的延迟,并根据任务的价值密度与任务的剩余执行时间计算出任务的优先级,最终将优先级高的任务调度到满足带宽的虚拟机上。仿真实验表明,TS-PBC算法能够减少任务的错失率,提高用户的满意度,并且相对有效的均衡了负载。(本文来源于《第十八届中国管理科学学术年会论文集》期刊2016-11-12）
叶波,葛维春,刘文娟[3]（2016）在《基于动态优先级和调度决策的云计算任务调度算法》一文中研究指出针对当前云计算环境中任务调度的大规模、复杂化的发展趋势,传统任务优先级调度算法难以保证系统负载均衡,提出一种基于动态优先级和调度决策的云计算任务调度算法(TS-DPSD),该算法根据任务价值度与任务紧急度计算任务动态优先级。同时模仿萤火虫行为,以吸引度(用户期望最早完成时间)、荧光亮度(任务处理时间约束)和负载均衡度得出任务调度决策变量,再按任务优先级大小将任务调度到最大决策变量值所对应的可行计算节点上。实验结果表明,该算法可有效提高云计算资源调度性能,缩短总任务的完成时间,并且实现了良好的负载均衡性,尤其当任务数与节点规模较大时,优势更为明显。(本文来源于《2016智能电网发展研讨会论文集》期刊2016-06-25）
李世超,杨利,汪平原[4]（2016）在《叁峡河段船舶过闸优先级计算模型研究》一文中研究指出为了更加合理的选择船舶编制船舶过闸计划,在保证公平性的前提下,为提高过闸效率,开展船舶过闸优先级计算研究是十分必要的。本文从静态和动态两个类别入手,分析影响船舶优先级的因素,通过相关通航调度规则对船舶优先级进行排序,而后采用一种基于二进制编码的方法确定船舶静态权重值,根据动态权重的时间变化特点,利用指数函数确定船舶动态权重值,由此得出船舶过闸优先级的综合权重,并进行实例计算验证。本研究可为船舶过闸计划的编制以及相关调度规程的修订提供参考。(本文来源于《中国水运(下半月)》期刊2016年06期）
李梦盈[5]（2016）在《基于动态优先级的云计算任务调度研究》一文中研究指出云计算通过虚拟化技术将各种实体资源整合在一个共享的IT资源池中,用户只需支付相应的费用便可获得各项服务。然而目前用于求解云任务调度的算法目标较为单一,很难适用于各类服务需求。因此,如何兼顾用户和云服务提供商两种角度,满足各类服务需求成为本文亟需解决的主要问题。本文选取具有截止日期的任务作为调度对象,对其特点进行分析并在此基础上建立基于动态优先级的任务调度模型,主要工作如下：(1)分析云计算的相关技术、服务模式、体系结构以及基本特征。(2)从两种角度提出调度目标,在减少任务完成时间的同时提高任务完成率以及云服务提供商的价值收益,另外尽可能最大化计算资源的使用率。(3)针对现有的一些调度算法只将任务单方面的特征作为优先级参数,综合考虑任务价值和执行紧迫度两种属性,提出一种基于动态优先级的任务调度策略,使任务集按照最佳顺序调度,确保任务尽可能在最佳调度时间内执行。(4)将蚁群算法(ant colony algorithm, ACO)与轮盘赌算法结合提出一种负载均衡优化算法ACO-LB(Load balancing optimization algorithm based on ant colony algorithm),调整信息素更新方式保证虚拟机上的信息素实时更新,通过蚂蚁的协作性延续较优分配方案,另外引入负载调节参数对启发信息进行调整。(5)针对非抢占式任务调度导致高优先级陷入较长等待期的问题,提出一种基于动态优先级的抢占式调度方案(Preemptive scheduling algorithm based on Dynamic Priority, DPP),保证高优先级任务被优先处理。为防止任务频繁抢占,分析抢占任务的松弛时间和被抢占任务剩余执行时间之间的关系并给出相应的调度策略,尽可能减少不必要的抢占并提高任务成功完成率和价值收益。(6)使用开源云仿真器Cloudsim作为实验平台,通过其对ACO-LB算法和DPP算法进行模拟实验。实验结果表明ACO-LB算法可以保证任务尽快完成、虚拟机负载相对均衡；而通过DPP算法对虚拟机队列进行优化不仅可以保证紧迫度较高的任务按时完成还能尽可能提高云服务提供商的价值收益。(本文来源于《南京信息工程大学》期刊2016-06-01）
李世卿,丁宝苍,孙耀[6]（2015）在《双层预测控制中基于操作变量增量的多优先级稳态目标计算》一文中研究指出本文给出一种双层结构预测控制(MPC)中多优先级稳态目标计算(SSTC)的描述方法.在可行性阶段,被控变量(CV)和外部目标(ET)的软约束以及操作变量(MV)的硬约束被统一表述为关于MV增量的约束,将软约束(包括ET的期望上下界、CV的操作上下界、以及ET的跟踪)进行放松,保证放松以后MV增量约束集的相容性.在经济优化阶段,在MV增量约束集中寻找经济最优的MV增量值.该算法在已有文献的基础上,对ET/CV的等式/不等式约束统一处理.仿真算例证实了该算法的有效性.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2015年02期）
陈红,宋长军[7]（2014）在《优先级融合动态电压频率调节的云计算任务调度算法研究》一文中研究指出为了在云计算任务调度过程中保证云设备效率的同时提高资源利用率,提出了一种基于优先级和动态电压频率调节的调度算法。首先,为调度算法定义了问题模型以规范异构服务器的性能;然后,利用优先级为任务提供可行的组合或调度;最后,利用动态电压频率调节为服务器提供适当的电压和频率供应,并且向虚拟机管理器发送分配结果。利用可扩展的模拟工具Cloud Sim进行实验评估了本文方法的能耗和调度时间,结果表明,本文方法的执行时间与MMF-DFVS方法相当,而能耗比MMF-DFVS降低了5%-25%。(本文来源于《激光杂志》期刊2014年12期）
林清滢,陆锡聪,徐林[8]（2014）在《云计算中面向SLA的作业分层优先级调度策略》一文中研究指出为了满足云计算中服务提供商和服务消费者双方协商的服务等级协议(SLA),提出在云计算环境下采用元调度和本地调度两层框架结构;在每层上采用了多级反馈队列调度算法,设置了基于截止期限、短作业优先等不同优先级的队列,并设计元调度器完成资源的分配和监控。实验仿真结果表明,该调度策略可以满足用户对作业处理时间的需求,保障了云计算SLA。(本文来源于《计算机科学》期刊2014年S1期）
蒋科,刘检华,宁汝新,郭崇颖[9]（2014）在《定位优先级约束下间隙配合的变动解析与装配成功率计算》一文中研究指出装配特征之间的变动解析是产品装配偏差累积分析的重要基础,针对现有研究成果未考虑零件间装配特征定位顺序对配合间隙影响的问题,提出一种定位优先级约束下间隙配合的变动解析模型与装配成功率计算方法。建立了两个零件之间多基准装配的数学模型,并分析装配特征在配合前相对于装配名义位置的变动。通过对平行平面配合、圆柱面配合、圆锥面配合以及球面配合等四类间隙配合的接触状态进行分析,得到装配基准特征与装配目标特征在配合后相对装配名义位置变动所需满足的约束条件。在此基础上提出定位优先级约束下的装配特征之间的配合变动算法,并给出包含多组装配特征配合的两零件之间的装配成功率的计算方法。以一种测量仪器结构的装配为实例,验证了上述方法的可行性。(本文来源于《机械工程学报》期刊2014年15期）
林云峰,项伟龙,周猛飞[10]（2013）在《稳态目标计算软约束调整降序优先级策略及性能分析》一文中研究指出针对稳态目标计算不可行问题,提出了软约束调整的加权方法.为有效地凸显不同约束条件在软约束调整过程中的优先级特性,进一步提出了降序优先级策略,优先满足重要的约束条件.从可行域大小及计算复杂度分析两个方面,将降序策略与单纯加权策略及升序策略进行比较,理论分析说明了降序优先级策略在性能上相对于单纯加权与升序策略的优势.最后以壳牌重油分馏塔标准问题进行仿真,验证了降序优先级策略的有效性及优势.(本文来源于《信息与控制》期刊2013年06期）
优先级计算论文开题报告
（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：
优先级任务调度是云环境下重要的研究课题,针对云计算环境下优先级任务调度容易出现负载失衡问题,以及为了提高用户的满意度,提出一种基于优先级和带宽约束的云任务调度算法(TS-PBC)。该算法考虑到任务在传输过程中所造成的延迟,并根据任务的价值密度与任务的剩余执行时间计算出任务的优先级,最终将优先级高的任务调度到满足带宽的虚拟机上。仿真实验表明,TS-PBC算法能够减少任务的错失率,提高用户的满意度,并且相对有效的均衡了负载。
（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。
优先级计算论文参考文献
[1].赵焜松,余敦辉,张万山.软件众包任务发布优先级计算方法[J].计算机应用.2018
[2].陆文星,李光智.云计算下基于优先级和带宽约束的任务调度策略[C].第十八届中国管理科学学术年会论文集.2016
[3].叶波,葛维春,刘文娟.基于动态优先级和调度决策的云计算任务调度算法[C].2016智能电网发展研讨会论文集.2016
[4].李世超,杨利,汪平原.叁峡河段船舶过闸优先级计算模型研究[J].中国水运(下半月).2016
[5].李梦盈.基于动态优先级的云计算任务调度研究[D].南京信息工程大学.2016
[6].李世卿,丁宝苍,孙耀.双层预测控制中基于操作变量增量的多优先级稳态目标计算[J].控制理论与应用.2015
[7].陈红,宋长军.优先级融合动态电压频率调节的云计算任务调度算法研究[J].激光杂志.2014
[8].林清滢,陆锡聪,徐林.云计算中面向SLA的作业分层优先级调度策略[J].计算机科学.2014
[9].蒋科,刘检华,宁汝新,郭崇颖.定位优先级约束下间隙配合的变动解析与装配成功率计算[J].机械工程学报.2014
[10].林云峰,项伟龙,周猛飞.稳态目标计算软约束调整降序优先级策略及性能分析[J].信息与控制.2013