针对Ceph分布式存储系统中可扩展哈希下的受控复制(Controlled Replication Under Scalable Hashing,CRUSH)数据分布算法导致设备间存储数据容量之差达到40%,进而在数据量大、高并发情况下“热点”成为系统性能瓶颈的问题,本文对CRUSH...针对Ceph分布式存储系统中可扩展哈希下的受控复制(Controlled Replication Under Scalable Hashing,CRUSH)数据分布算法导致设备间存储数据容量之差达到40%,进而在数据量大、高并发情况下“热点”成为系统性能瓶颈的问题,本文对CRUSH算法进行深入研究,设计并实现了Writing_Balance算法来对数据分布进行性能优化,以达到消除“热点”所导致的负载失衡以及磁盘利用率过高的问题。通过实验发现,Writing_Balance算法可使“热点”的PG数量分布优化率较之前提升4.4%;磁盘利用率稳定性提高了3%左右;并且在较小输入key空间下对于数据整体均衡度优化也有明显的提升。展开更多
随着分布式柔性制造系统的广泛普及,制造系统的调度决策从集中式的单一节点向分布式多中心的模式转变,分布式柔性作业车间调度问题成为近年来的研究热点。为求解分布式柔性作业车间的调度问题,构建了以最小化总成本和总拖期为优化目标...随着分布式柔性制造系统的广泛普及,制造系统的调度决策从集中式的单一节点向分布式多中心的模式转变,分布式柔性作业车间调度问题成为近年来的研究热点。为求解分布式柔性作业车间的调度问题,构建了以最小化总成本和总拖期为优化目标的分布式柔性作业车间调度(DFJSP,Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problem)模型,提出了一种结合分布估计和禁忌搜索的H-EDA-TS算法(Hybrid Estimation of Distribution Algorithm and Tabu Search Algorithm)。根据DFJSP模型和H-EDA-TS算法设计了三维编码方案。H-EDA-TS算法主要包括EDA组件和TS组件,在EDA组件部分设计了三个概率模型用于抽样生成种群;在TS组件部分针对优化目标设计了五种邻域结构用于生成邻域解。此外,基于sigmoid函数设计了一种自适应机制,用于控制TS组件的启动。最后,在不同规模的实例上进行了对比实验,证明了所提算法对于求解DFJSP具有明显优势。展开更多
本文针对一类广泛存在的分布式加工装配和车辆配送集成调度问题(Integrated Scheduling Problem of Distributed Production Assembly and Vehicle Delivery,ISP_DPAVD),以最小化运输和延迟惩罚总成本为优化目标,提出一种混合三维分布...本文针对一类广泛存在的分布式加工装配和车辆配送集成调度问题(Integrated Scheduling Problem of Distributed Production Assembly and Vehicle Delivery,ISP_DPAVD),以最小化运输和延迟惩罚总成本为优化目标,提出一种混合三维分布估计算法(Hybrid three-Dimensional Estimation of Distribution Algorithm,H3DEDA)进行求解.ISP_DPAVD包含两个耦合的子问题,即加工装配阶段子问题(子问题1)和车辆配送阶段子问题(子问题2).由于每个子问题1的解(部分解1)均会确定1个具体的子问题2,故ISP_DPAVD的解空间非常庞大.根据这一特点,在H3DEDA中,先设计结合邻域变换的启发式规则来快速获取子问题2的优良解,以实现子问题间的部分解耦并明显缩减搜索空间,再设计三维EDA引导的全局搜索和变邻域驱动的局部搜索来获取ISP_DPAVD的高质量解.通过在不同规模测试问题上的仿真实验和算法比较,验证了H3DEDA求解ISP_DPAVD的有效性.展开更多
文摘针对Ceph分布式存储系统中可扩展哈希下的受控复制(Controlled Replication Under Scalable Hashing,CRUSH)数据分布算法导致设备间存储数据容量之差达到40%,进而在数据量大、高并发情况下“热点”成为系统性能瓶颈的问题,本文对CRUSH算法进行深入研究,设计并实现了Writing_Balance算法来对数据分布进行性能优化,以达到消除“热点”所导致的负载失衡以及磁盘利用率过高的问题。通过实验发现,Writing_Balance算法可使“热点”的PG数量分布优化率较之前提升4.4%;磁盘利用率稳定性提高了3%左右;并且在较小输入key空间下对于数据整体均衡度优化也有明显的提升。
文摘随着分布式柔性制造系统的广泛普及,制造系统的调度决策从集中式的单一节点向分布式多中心的模式转变,分布式柔性作业车间调度问题成为近年来的研究热点。为求解分布式柔性作业车间的调度问题,构建了以最小化总成本和总拖期为优化目标的分布式柔性作业车间调度(DFJSP,Distributed Flexible Job Shop Scheduling Problem)模型,提出了一种结合分布估计和禁忌搜索的H-EDA-TS算法(Hybrid Estimation of Distribution Algorithm and Tabu Search Algorithm)。根据DFJSP模型和H-EDA-TS算法设计了三维编码方案。H-EDA-TS算法主要包括EDA组件和TS组件,在EDA组件部分设计了三个概率模型用于抽样生成种群;在TS组件部分针对优化目标设计了五种邻域结构用于生成邻域解。此外,基于sigmoid函数设计了一种自适应机制,用于控制TS组件的启动。最后,在不同规模的实例上进行了对比实验,证明了所提算法对于求解DFJSP具有明显优势。
文摘本文针对一类广泛存在的分布式加工装配和车辆配送集成调度问题(Integrated Scheduling Problem of Distributed Production Assembly and Vehicle Delivery,ISP_DPAVD),以最小化运输和延迟惩罚总成本为优化目标,提出一种混合三维分布估计算法(Hybrid three-Dimensional Estimation of Distribution Algorithm,H3DEDA)进行求解.ISP_DPAVD包含两个耦合的子问题,即加工装配阶段子问题(子问题1)和车辆配送阶段子问题(子问题2).由于每个子问题1的解(部分解1)均会确定1个具体的子问题2,故ISP_DPAVD的解空间非常庞大.根据这一特点,在H3DEDA中,先设计结合邻域变换的启发式规则来快速获取子问题2的优良解,以实现子问题间的部分解耦并明显缩减搜索空间,再设计三维EDA引导的全局搜索和变邻域驱动的局部搜索来获取ISP_DPAVD的高质量解.通过在不同规模测试问题上的仿真实验和算法比较,验证了H3DEDA求解ISP_DPAVD的有效性.
