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航天器分布式智能计算体系的数学建模与调度算法研究
1
作者
李金哲
王磊
《空间控制技术与应用》
CSCD
北大核心
2019年第6期38-46,共9页
航天器对大容量高效计算的要求越来越高,现有的星载计算体系的能力已经难以满足其需求,需要建立具有自组织能力的智能计算体系,还要实现高效的任务调度.给出了航天器分布式智能计算体系的模型和任务调度问题的多目标优化模型,并根据该...
航天器对大容量高效计算的要求越来越高,现有的星载计算体系的能力已经难以满足其需求,需要建立具有自组织能力的智能计算体系,还要实现高效的任务调度.给出了航天器分布式智能计算体系的模型和任务调度问题的多目标优化模型,并根据该模型设计了改进粒子群算法和改进蚁群算法结合的DPSO-EACO算法,先利用粒子群算法生成初始调度方案,再用该方案初始化蚁群算法,利用蚁群算法生成最终调度结果.仿真结果表明,该算法的性能与改进粒子群算法和改进蚁群算法相比具有明显的性能优势.
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关键词
分布式计算体系
任务调度
帕累托最优
多目标优化
粒子群算法
蚁群算法
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职称材料
题名
航天器分布式智能计算体系的数学建模与调度算法研究
1
作者
李金哲
王磊
机构
北京控制工程研究所
出处
《空间控制技术与应用》
CSCD
北大核心
2019年第6期38-46,共9页
文摘
航天器对大容量高效计算的要求越来越高,现有的星载计算体系的能力已经难以满足其需求,需要建立具有自组织能力的智能计算体系,还要实现高效的任务调度.给出了航天器分布式智能计算体系的模型和任务调度问题的多目标优化模型,并根据该模型设计了改进粒子群算法和改进蚁群算法结合的DPSO-EACO算法,先利用粒子群算法生成初始调度方案,再用该方案初始化蚁群算法,利用蚁群算法生成最终调度结果.仿真结果表明,该算法的性能与改进粒子群算法和改进蚁群算法相比具有明显的性能优势.
关键词
分布式计算体系
任务调度
帕累托最优
多目标优化
粒子群算法
蚁群算法
Keywords
distributed computing system
task scheduling
pareto optimality
multi-objective optimization
particle swarm optimization
ant colony algorithm
分类号
TP31 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
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1
航天器分布式智能计算体系的数学建模与调度算法研究
李金哲
王磊
《空间控制技术与应用》
CSCD
北大核心
2019
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