时间敏感网络关键技术仿真研究
这是一篇关于时间敏感网络,调度算法,TSN-NS3仿真平台,规模门控调度问题,BFCE算法的论文, 主要内容为实时性和确定性对于分组交换网络在工业控制领域的成功应用至关重要。随着工业物联网IIoT的兴起和相应数据的涌入,流量和带宽问题变得越来越突出。面向控制应用的通信网络在一定程度上始终存在着实时性要求;而随着这一类网络中接入的设备数量和支持的应用类型越来越多,系统带宽不足和不同业务类型之间相互隔离共存问题日益凸显。标准以太网虽然获得了巨大的成功,从接入网到骨干网几乎无处不在,但是从机制上无法提供实时性和确定性保证。为此,时间敏感网络(Time Sensitive Network,TSN)应运而生,TSN通过在标准以太网的基础上增加时钟同步、带宽预留、时间感知调度、无缝冗余等技术,实现网络数据传输的实时性和可靠性。本文首先针对TSN中的调度算法进行深入研究。IEEE正在研究制定的TSN协议是一个协议簇,不同子协议实现不同的功能。我们分析对比不同调度算法的时延性能,并且建立模块化、可扩展的TSN-NS3网络仿真平台;以此平台为基础,对TSN中不同调度算法数据传输的超低端到端时延和传输确定性进行验证。针对TSN网络中多个调度算法之间需要根据不同的服务质量要求相互协同的问题,我们对不同调度算法的兼容协作进行了研究和改进,从而可以在输出端口传输选择时,采用不同的协议组合,实现更优的网络协议配置,提高端口调度效率及网络的服务质量。接着,本文研究了大规模TSN组网中的门控调度列表生成算法。TSN中的IEEE802.1Qbv协议中提出的门操作机制可以为数据传输提供确定性的端到端时延保证,其大规模应用需要合理高效的门控列表生成算法。现有研究证明此门控列表的生成问题为NP-Hard。我们从优化目标的探究、数学模型、算法设计与实现等方面对规模门控调度算法进行深入研究。首先将此问题映射到目前研究较成熟的JSP问题上,建立相应的数学模型,并以此为基础,设计实现了规模组网门控列表启发式生成算法。然后,结合实际工程需求,分析规模门控调度问题与典型JSP问题的异同,提出以门开关频率为优化目标的BFCE算法,此算法对门操作机制中的带宽浪费问题有一定改进,并且可以优化非关键性数据流的调度。最后,对BFCE算法性能及优化效果进行分析。
基于POI和Dijkstra算法的移动机器人调度系统设计与实现
这是一篇关于移动机器人,POI,Dijkstra算法,调度算法的论文, 主要内容为随着互联网技术的日新月异,移动机器人已被越来越广泛地应用于生产制造行业、服务业以及医疗行业。其调度系统作为最核心的组成部分,控制了移动机器人的主要工作。如何在多个机器人同时被调度时,为不同地理位置、不同用户需求派遣出效率最高、耗能最小的机器人,是一个具有挑战性的研究课题。为了解决移动机器人调度问题,无数研究学者以及算法工程师们提出过多种方法。在多目标处理中,大多数文献利用权重系数加权求和的方式,将多目标问题转单目标问题。这种方法简单易用,已在多个领域应用,但往往影响因子的选取过多或不合理,尤其是多目标间关联度较大的情况下,会造成解的质量不理想。基于国内外调度系统的研究成果,本文进一步对移动机器人调度技术进行了研究。课题研究是在仓储移动机器人系统基础上,设计一种基于POI(兴趣点)和Dijkstra算法的个性化调度系统。该算法将路径长度、电压、兴趣点作为主要影响因子,重新设计算法模型,同时最短路径根据本项目地图的特点选取Dijkstra算法作为计算方法,并结合协同过滤的推荐算法记录用户的兴趣点。针对传统调度算法优先级的确定过于单一,该算法提高了调度的合理性和效率。首先,本文对现阶段传统调度算法在国内外的研究现状进行了综述,对常用的调度算法进行了对比分析。然后,介绍了移动机器人系统架构设计,主要包括智能调度引擎架构设计、前台业务管理设计和后台业务管理设计。同时介绍了在真实业务场景的应用,最后概述了该系统使用到的技术体系,以及访问控制的设计。接下来,主要概述了该系统的调度算法,首先从室内地图的构建进行了分析,以及移动机器人最短路径的规划,使其运行效率、能耗等达到最优。接着分析了调度算法模型的设计。凭借模型的改进和算法的优化,使调度的效率得到了很好的提升。最后,进行了仿真实验的数据对比以及原型系统的性能验证,主要包括机器人数和任务完成时间的比较。实验结果表明本文提出的调度算法可有效提升调度效率以及减少机器人的能耗。此外,也验证了本文提出的调度算法具有良好的调度性能,同时,该算法对其他行业应用具有很好的借鉴价值。
分布式流计算平台调度与元数据管理的设计与实现
这是一篇关于分布式,流计算,元数据管理,调度算法的论文, 主要内容为随着互联网时代的到来,数据的形式和规模都发生了天翻地覆的变化。传统的数据具有静态与格式化的特性,且数据规模较小,可以采用单机的计算节点执行数据处理的任务。在处于信息化时代的今天,数据变化为规模庞大的非结构化实时异构数据,并且常以流式数据的形式存在。流式数据具有时间属性,传统的数据处理技术会丢失流式数据计算结果的准确性与价值,这导致新兴的数据计算任务不得不摒弃传统数据处理技术。以流式数据为代表的海量实时异构数据的处理技术难题亟待解决。本文基于为用户提供高吞吐低延时计算服务的分布式流计算平台,围绕分布式流计算平台中的控制节点,关注系统调度算法方面和元数据管理方面的研究。主要工作如下:1)设计并实现了分布式流计算平台采用的初调度、重调度、恢复调度三阶段的调度算法:在任务开始运行时采用初调度算法分析任务的资源需求并采取负载均衡的分配方案;在系统和任务运行期间采用重调度算法动态调整任务的性能瓶颈问题和系统的资源倾斜问题;在系统或任务出现异常时采用恢复调度算法降低任务的损失,并尽快恢复任务的高性能运行状态。力求更好地提高资源的利用率、实现系统的负载均衡,最终使得系统整体的吞吐率达到最大;2)自定义了一套分布式流计算平台的元数据抽象模型,以自定义流计算任务拓扑与插件的形式将具体的业务代码与流计算平台系统解耦,将分布式流计算平台通用化。采用内存管理与持久化存储的元数据两阶段提交的同步方式,提高了元数据的可靠性;通过元数据中心管理节点的主从备份策略,避免了管理节点的单点故障问题;3)设计并实现了分布式流计算平台的核心:控制节点。控制节点程序集合初调度、重调度、恢复调度三阶段调度算法和元数据管理两部分职能,并作为系统的管理者,与分布式流计算平台中的其他节点进行交互、负责系统资源管理、流计算任务相关的关键元数据管理等。通过对分布式流计算平台元数据管理及调度算法的功能和性能测试,达到了系统元数据可靠性管理的需求;相比同类系统在整体性能上占优;调度算法在运行期间会对任务和系统进行动态调整,对故障或异常情况会及时执行恢复调度;调度算法降低了流计算任务对网络的资源需求量,对系统整体的吞吐量亦有所提升。
基于微服务的企业大数据自动处理平台的设计与实现
这是一篇关于企业大数据自动处理平台,微服务,大数据,调度算法的论文, 主要内容为在信息数字化、智能化的发展背景下,企业大数据处理平台被应用在企业数据管理中。企业通过大数据处理平台,整合数据采集、解析、清洗和可视化,有助于全面洞察数据变化,进行商业分析,以及部门之间的数据协作,提高办公效率。目前已有的企业大数据处理平台采用的架构是单体架构,实现简单,数据治理也是数据采集、解析、数据清洗一体化的治理机制,随着业务的不断扩展、采集的数据量越来越大,数据复杂度不断提升,业务方对数据支持的要求越来越高,单体架构由于耦合度较高,导致平台业务功能很难进行扩展,数据采集效率也随着数据量的增大而降低,已有平台已经不能很好的满足用户的使用需求。一个优秀的企业大数据处理平台应该能够面对不断扩展的业务,进行高效地迭代开发,面对大数据时代下的数据源,也能高效地进行数据采集、数据解析、数据清洗、数据可视化。因此重构并优化企业大数据处理平台成为了当下亟需解决的问题。本文结合企业大数据处理平台实际业务情况,提出了构建基于微服务的企业大数据自动处理平台,通过配置实现平台自动化,对企业大数据处理平台进行了重构并优化升级,论文主要工作包括:(1)面对企业大数据自动处理平台的业务需求,本文进行了详细的需求分析,并结合流程图详细阐述了企业大数据自动处理平台所需的业务需求。同时,构建了用例模型,对平台涉及的功能需求和非功能需求进行了仔细的分析和评估,更好地理解了企业大数据自动处理平台的业务需求,确保平台的功能和非功能需求达到客户的期望,满足客户的业务需求。(2)针对企业大数据自动处理平台的微服务架构设计,本文运用DDD领域驱动设计方法,对微服务进行了精细的划分和设计。将微服务的思想融入ETL机制的设计中,在设计ETL机制时,将数据采集、解析、清洗和可视化业务进行了分离,从而实现了彼此之间的隔离和独立化。数据采集、解析、清洗和可视化的功能模块可以各自独立地进行开发和部署,同时也能够更加有效地进行升级和维护,从而提升了整个系统的灵活性和可扩展性。(3)在数据采集领域中,为了提升采集效率与准确性,本文设计了一套自动化流程,利用微服务进行数据采集并进行自动调度。同时,本文提出了一种基于微服务的动态适应调度算法,在遗传算法的基础上改进了DSOM算法,使得数据采集自动分配到合适的Docker节点上,同时监控采集数据进度和微服务的运行状态,实时掌握数据采集的情况,实现更加高效和准确的数据采集过程。(4)为了验证基于微服务的企业大数据自动处理平台的重构优化效果,本文对该基于微服务的企业大数据自动处理平台进行实现和测试,实现平台涉及的微服务功能。并对各微服务进行测试,根据平台测试分析结果,验证基于微服务的企业大数据自动处理平台具备良好的扩展性,采集效率、数据质量得到显著的提升。
面向飞行器产品的计划与调度管理系统设计与实现
这是一篇关于飞行器,生产计划调度管理,调度算法,系统建模的论文, 主要内容为北京**制造厂是一家生产飞行器结构、机构及供配电系统的研制与生产型企业。北京**制造厂生产模式以多品种、单件小批量零件为主,当前,生产过程的调度模式随机性安排较大且容易受到不确定性因素影响。这样不仅会降低零件生产质量和效率,还会使得生产调度的工作量加大,不利于组织生产。本文实现的北京**制造厂面向飞行器产品的计划与调度管理系统在功能上主要由七大模块组成,分别是:产品结构图管理、生产计划调度管理、外协过程管理、考核任务包管理、待办任务管理、计划查询管理及系统管理。产品结构图管理主要是用树形结构展示产品BOM结构;生产计划调度管理主要是管理系统下发的各种调度计划;外协过程管理主要是对外协的计划进行管理;考核任务包管理主要是对各项任务作出公平、公开、公正的考核;待办任务管理主要是将每一个用户的任务在代办任务模块展示,方便查看;计划查询管理主要是方便用户可以随时了解整个计划的进行过程和节点情况;系统管理主要是对系统用户及权限等进行管理。在详细分析了系统业务的基础上,通过UML建模工具对系统角色用例、模块功能图、模块时序图、模块类图、数据库实体关系及数据库表结构等进行建模;采用典型的B/S三层架构对系统进行架构;采用符合MVC模式的Spring boot框架和JAVA语言对系统进行实现;数据库采用ORACLE。在对面向飞行器产品的计划与调度分析的基础上,通过将启发式算法与遗传算法相结合的综合算法来实现系统核心的调度算法部分。以保证系统调度的准确性和及时性。在系统实现的基础上,结合功能需求、性能需求及兼容性需求对系统每一个模块进行用例设计及全覆盖测试,保证系统上线的稳定性。通过给北京**制造厂设计并实施一套稳定可靠且易用高效的车间生产计划与调度智能管理系统,可以彻底改变北京**制造厂当前以人工进行调度管理的方式,从而提高零件加工质量及效率。
基于短时动态调度的公交调度管理信息系统的设计与实现
这是一篇关于智慧公交,调度算法,短时动态调度,信息系统的论文, 主要内容为随着科学技术的进步和人民生活水平的提高,机动车辆急剧增加,道路运输压力越来越大,公共交通是解决交通问题的重要途径。在日益拥堵的城市道路中,公交车辆如何发车调度,是提高公交运营水平、提高市民满意度的重要因素。本文涉及的项目是省级交通服务平台框架下的城市公交调度管理系统,创新地设计出短时动态调度算法,解决公交车的智能化调度难题。本文分析了国内外智能交通和智慧公交调度算法的技术发展情况。按照软件工程管理的步骤,首先,进行功能性和非功能性需求分析,对调度需求进行了分析;其次,在系统需求分析的基础上,分别对系统进行架构设计、数据库设计、权限管理、通信模块、运营管理、排班管理、后台调度管理、前台调度管理、WEB页面等重要功能模块设计;之后,对先进先出调度算法和动态短时调度算法的实现和测试进行详细论述;最后,对论文完成的工作进行总结。本论文自主研究设计了短时动态调度算法,完成了调度系统的需求分析、设计、实现与测试等研发工作,实际应用系统已平稳运行一年以上。后续既可以向其他城市推广,也可以继续在省级交通服务平台框架下,开发其它交通应用系统。
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