应用WFQ的分级分组调度算法

通过二级分级调度体系，并采用加权公平队列算法，为不同业务种类在计算机通信网络共存时，存在的队列调度中的公平性和优先性问题，提出了一种解决方案。该方案简单灵活，并能在很大程度上满足不同业务种类的需求。     

基于TCP／IP的ForCES传输映射层带宽分配机制研究

提出了能够适应ForCES传输映射层特性的带宽分配机制的RQ-DPP算法。该算法将不同消息放入不同消息队列中,根据概率优先算法对消息队列进行调度,计算消息流占用的带宽权值,根据消息流传输速率和消息队列长度动态调整消息被拒绝入队的概率,并根据消息种类和拒绝概率动态改变消息调度队列的调度概率。通过ns-2．30仿真实验证明,RQ-DPP算法能满足ForCES传输映射层的带宽分配要求。     

基于TCP/IP的ForCES传输映射层带宽分配机制研究

提出了能够适应ForCES传输映射层特性的带宽分配机制的RQ DPP算法。该算法将不同消息放入不同消息队列中,根据概率优先算法对消息队列进行调度,计算消息流占用的带宽权值,根据消息流传输速率和消息队列长度动态调整消息被拒绝入队的概率,并根据消息种类和拒绝概率动态改变消息调度队列的调度概率。通过ns 2.30仿真实验证明,RQ DPP算法能满足ForCES传输映射层的带宽分配要求。     

一种超高速无线局域网多用户多业务调度算法

针对超高速无线局域网的系统性能要求,提出了一种新的超高速无线局域网多用户多业务MUMS(Multi-user and Multi-service)调度算法.基于对不同业务的服务质量QoS(Quality of Service)要求、用户信道状态信息CSI(Channel State Information)及服务队列信息的综合分析,此算法对业务和用户进行分层调度.仿真结果表明,在满足不同业务QoS需求且保证用户公平性的同时,提出的调度算法能有效地降低丢包率,提高系统吞吐量.     

基于时间触发光纤通道网络的交换调度算法

提出了一种基于时间触发的光纤通道网络数据交换调度算法,在基于端口序号进行轮询调度(vp-RRM)算法的基础上增加了流量自适应机制。该算法对光纤通道网络中的传输数据按TT、RC、BE等业务类型分队列缓存,将队列长度与交换调度的优先级建立关联,可明显改善非均匀业务流的交换调度效率。经仿真及实验验证,该算法吞吐量性能在非均匀业务流下较vp-RRM明显提升,更加适用于TTFC网络的事件触发业务的交换调度。     

IEEE802.16网络动态自适应区分服务算法

针对IEEE802.16MAC协议中的调度机制不能提供流媒体业务区分服务的问题,提出了一种基于服务类别优先级的链路带宽自适应分配调度PDA-DFPQ算法。该算法分为两级调度架构,第一级是不同业务间的调度,采用服务质量优先级策略,高优先级服务类分配合适的带宽,以保障实时业务对最大时延限定的要求;第二级是同种业务内的调度,采用自适应调整机制,根据队列长度和分组数动态设置权值系数,以保障不同用户对公平性和非实时业务对吞吐量的要求。仿真结果表明:与DRR和RED-DFPQ算法相比较,改进的一级调度算法能降低时延,解决实时性问题;改进的二级调度算法能均衡用户速率,提高网络吞吐量和公平性,解决突发性问题。     

反馈控制的优先级队列公平调度算法

为了支持家庭网络中多业务的要求，本文在支持多优先级队列调度算法的基础上令服务时间配额(服务率)随缓冲队列长度而变化，提出了一种基于反馈控制的服务时间自适应分配的队列公平调度算法，仿真结果表明该算法有效地改善了家庭网络中多优先级缓冲队列的平均时延和服务特性，并具有良好的自适应性。     

LTE系统中基于缓存信息的非实时业务调度算法

为解决LTE系统中非实时业务调度算法比例公平PF(proportional fair)算法在分组数据业务模型下性能一般的问题,结合分组数据业务特点,在有限缓存队列模型下,提出一种兼顾系统吞吐量和用户公平性的非实时业务调度算法-基于缓存信息的调度BIBS(buffer information based scheduling)算法.该算法综合考虑了用户信道条件和缓存区内待传送的数据包信息.仿真结果表明,在不同平均速率的业务下,与PF算法相比,本文提出的算法在有效地提升系统吞吐量的同时,用户间公平性和通信中断性能也得到了极大的改善.     

一种基于Nash均衡的路由器队列管理方法

针对常用路由器队列管理的资源分配不公平性问题,基于博奕论思想,将路由器队列管理过程看作是多个参与者间的非合作博奕问题,提出了具有惩罚策略和最佳效用的路由器队列管理方案．以丢弃概率为博奕策略,以路由器输出速率为博奕效用,构建路由器丢弃算法博奕模型,求解了保证该博奕模型处于Nash均衡解时的丢弃概率函数,确保路由器以此概率函数丢弃业务时,输出速率最佳．构建了路由器调度算法博奕模型,该调度算法对贪婪业务提供较小服务量,起到惩罚作用,而对输入速率较小的业务,尽可能提供服务．仿真实验表明,该方法能有效解决路由器队列管理中的资源分配不公平性问题．     

区分服务网络中队列调度策略的研究与实现

分析了区分服务模型的体系结构,研究其实现IPQoS的各种控制策略,通过对区分服务的队列调度算法进行分析,对DWRR调度算法提出改进调度策略,设计出一种区分服务中队列调度PHB实现方案．通过在NS2仿真平台上测试,计算得出各个流获得的平均带宽,仿真结果图的比较分析,结果表明,仿真实现了对具有不同QoS请求的业务流的区分服务,说明此队列调度设计方案满足DiffServ中PHB的性能要求．     

VOQ交换机的输出队列调度算法

针对VOQ高速交换机的通信调度,提出在VOQ交换机的输出队列中直接进行通信调度(OSA-VOQ)的策略.OSA-VOQ算法可直接支持变长数据包通信调度,克服了传统通信调度算法只能调度定长数据包的缺点,降低了交换机的实现复杂度.仿真结果表明,在各种流量下,OSA-VOQ算法都比iSLIP等现有的调度算法具有更好的调度性能.OSA-VOQ算法高效地实现了VOQ交换机的通信调度.     

基于Multi-Agent的分布式测控系统任务调度算法

基于Multi-Agent提出了一种新的分布式测控系统动态任务调度算法。该算法采用接收者启动的调度策略,根据各主机负载状态,在系统运行过程中动态迁移任务,有效地提高了系统效率,实现了负载均衡的目标。该算法采用移动Agent来迁移任务,有效地减少了网络传输,节省了时间。     

随机化竞争的LTE-A中继蜂窝小区边缘协作调度策略

提出了随机化竞争调度算法. 该算法属于协作调度算法的范畴,适用于对相邻中继蜂窝小区边缘的用户进行联合调度. 以此算法为基础,提出了基于随机化竞争的中继蜂窝小区边缘协作调度策略. 该策略通过在相邻小区边缘可能产生资源冲突的区域形成协作中继簇,并在协作中继簇覆盖的区域内应用随机化竞争调度算法,能够尽量避免相邻小区之间产生同频干扰,从而提升小区边缘的传输性能. 仿真结果表明,所提出的协作调度策略有效地降低了相邻小区中继站对边缘用户的干扰,提升了小区边缘的吞吐量,并在一定程度上增强了小区中心和边缘区域之间的调度公平性.     

一种基于通信开销的网格任务调度算法

针对网格中通信密集型任务调度存在的通信开销的不稳定性问题,在网格同构计算环境下,基于Min-min算法,采用动态调度策略,提出了一种相适应的基于通信开销的任务调度算法.实验结果证明,该算法在解决通信密集型应用的任务调度问题时效果明显.     

使用码本的MIMO系统多用户调度

为了解决多输入多输出(MIMO)系统广播信道多用户调度的问题,提出了一种新的基于FFT码本的低复杂度用户选择算法.通过将用户归入不同的信道量化区域进行快速筛选,将待选的用户数降至码本的码字个数,再利用信道量化区域之间的准正交性最终确定一组准正交用户.仿真结果表明,通过选取合适的码本,这一调度算法传输速率优于已有算法,同时在用户数较大的情况下显著减小了算法复杂度,从而提高了系统传输性能,验证了该方法的有效性.     

二端网络流问题的一个综合算法

本文是用同一个算法,根据不同的输入数据,来解决线性二端网络流的各种类型问题,这在运输问题及C PM日程问题中,使用较为方便,也适合在计算机上实现.     

一个直观的实时调度算法测试平台

实时调度算法在实时系统中具有重要的地位.对不同的实时调度算法进行了阐述,包括周期性调度算法(Cyclic)、单调速率调度算法(RMS)和最早截止期优先调度算法(EDF),在此基础上介绍了一个直观的实时算法测试平台.     

高利用率集合Sporadic实时任务调度方法研究

该文提出一种基于最少迁移度和分割度的任务调度方法。该方法将各个实时周期任务分比例执行在不同处理器核上,并规定任务调度时的优先顺序,然后根据相应的实时调度流程对实时周期任务进行调度。并与已有的高利用率集合调度的准划分调度算法EDF-os、EDF-fm进行对比。结果表明该方法在保证系统利用率的同时,减少了任务分割和迁移的数量和不必要的任务切换开销。     

基于双适应度遗传退火的云任务调度算法

云计算是当前计算机领域研究的热点,其中云任务调度算法性能的好坏直接影响到云计算平台的整体性能.为了满足云计算平台庞大用户群的不同服务需求,针对现有的云计算任务调度算法提出一种双适应度遗传退火任务调度算法(DFG2A),基于该任务调度算法的任务调度策略能够有效平衡用户对任务各项属性的需求,提高云计算平台的用户满意度.实验结果证明了该算法能兼顾云计算平台总任务执行时间和用户需求,是云计算环境下一种有效的任务调度算法.     

基于粒子群算法的物流配送车辆优化调度研究

应用粒子群算法求解物流配送系统的车辆优化调度问题,针对车辆调度问题中需要考虑车辆容量和车辆行驶路径的限制等要求,提出一种基于收货点、粒子位置次序和粒子位置取整操作的三维粒子编码方法,采用惯性权重线性递减粒子群算法对两个算例进行计算,并与遗传算法的计算结果进行了比较。结果表明,粒子群算法能够有效地对物流配送车辆调度问题进行优化。