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题名快速侦察任务响应时间分析与轨道设计
被引量：6
- 1
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作者
付晓锋
吴美平
唐毅
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机构
国防科学技术大学机电工程与自动化学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2012年第3期555-561,共7页
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文摘
提出以任务响应时间为指标设计侦察任务和卫星轨道。给出了侦察卫星采用近地快速覆盖轨道执行快速侦察任务的流程,讨论了数据回收站的布设原则和发射场的选取方法,分析了数据回传对发射轨道的约束和光照条件对发射窗口的约束。在此基础上分析了侦察任务的响应时间,设计了快速侦察任务的最优轨道,使任务响应时间最短。在光照约束条件下,快速侦察任务的最大响应时间为1天。仿真算例验证了近地快速覆盖轨道的快速响应能力。
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关键词
空间快速响应
近地快速覆盖轨道
任务响应时间
数据回收站布设
发射场选择
发射窗口
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Keywords
operationally responsive space
low-earth fast access orbit
response time of a mission
deployment of a data collection station
selection of a launch site
launch window
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分类号
V412.41
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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题名负载敏感的云任务三支聚类评分调度研究
被引量：11
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作者
吴俊伟
姜春茂
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机构
哈尔滨师范大学计算机科学技术与信息工程学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2019年第2期316-322,共7页
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基金
中国博士后面上基金项目(2014M561330)
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文摘
在云计算商业化的服务模式中,追求服务质量、负载均衡与经济原则的多目标优化调度。针对集群资源使用率偏低的现象,提出了三支聚类评分(three-way clustering weight,TWCW)算法,首先分析云任务的多样化需求与资源的动态特性,采用三支聚类算法对任务集合聚类划分,然后结合任务属性对类簇对象进行评分调度。基于Cloudsim实验模拟表明:相比于k-means与FCM聚类调度,三支聚类评分算法(TWCW)在任务平均响应时间与资源利用率等方面均有显著提升。
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关键词
云计算
优化调度
多样化需求
动态资源
三支聚类
评分调度
任务响应时间
资源使用率
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Keywords
cloud computing
optimal scheduling
diversified requirement
dynamic resource
three-way clustering
scoring scheduling
response time of task
resource utilization rate
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名一种实时的嵌入式Linux调度策略
被引量：1
- 3
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作者
王海珍
廉佐政
滕艳平
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机构
黑龙江省齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院
黑龙江省齐齐哈尔大学计算中心
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出处
《科学技术与工程》
2009年第14期4197-4201,共5页
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基金
黑龙江省教育厅科研项目(11531422)资助
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文摘
随着Linux广泛应用于嵌入式系统、实时控制等领域,增强Linux内核的实时性变得尤为重要。Linux2.6内核加入了抢占点,可以最大限度地降低内核不可抢占的时间间隔,但嵌入式系统实时性要求较高,因此基于嵌入式Linux(裁减的Linux2.6内核),分析实时调度策略,提出改进的实时调度策略IPEDF,该策略吸取了截止期最早最优先算法的优点,使内核可以在任何时间被抢占。最后对嵌入式Linux和基于IPEDF的嵌入式Linux进行测试,结果表明后者的任务响应时间少,从而进一步提高了嵌入式Linux2.6的实时性。
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关键词
嵌入式LINUX
实时
调度策略
IPEDF
最早最优先算法
任务响应时间
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Keywords
embedded linux real-time schedule improved preempt earliest deadline first earliest deadline first algorithm task response time
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分类号
TP316.2
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于PSO-GA的多边缘负载均衡方法
被引量：11
- 4
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作者
姚泽玮
林嘉雯
胡俊钦
陈星
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机构
福州大学数学与计算机科学学院
福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学)
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第S02期456-463,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(62072108)
福建省自然科学基金杰青项目(2020J06014)
福建省自然科学基金项目(2018J07005)。
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文摘
移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)作为一种新的范式,可以解决移动设备的计算资源、存储资源短缺的问题。通过无线网络,它将移动设备上的密集型任务迁移到用户附近的边缘上执行,最后把运行结果传回给移动设备。由于用户移动的随机性,部署在城市的每个边缘的负载情况通常是不一致的。针对多边缘的负载均衡问题,考虑通过任务调度来最小化边缘集合中最大的任务响应时间,从而提高移动设备的性能。首先,对多边缘负载均衡问题进行形式化定义;其次,提出粒子群遗传算法(Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm,PSO-GA)来解决多边缘负载均衡问题;最后通过仿真实验,将该算法与随机迁移算法和贪心算法进行对比与分析。实验结果表明,PSO-GA得到的结果最高分别优于随机迁移算法和贪心算法51.58%和26.34%。因此,PSO-GA在缩短边缘的任务响应时间、改善用户体验方面具有较好的潜力。
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关键词
移动边缘计算
任务响应时间
负载均衡
粒子群遗传算法
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Keywords
Mobile edge computing
Task response time
Load balancing
Particle swarm optimization-genetic algorithm
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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