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面向云边端协同网络的eBPF赋能任务卸载研究 被引量:1
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作者 李硕 严飞 +2 位作者 张立强 罗清彩 杨小林 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第4期15-22,39,共9页
作为云边端协同网络的关键技术之一,计算卸载是解决边缘嵌入式设备计算能力不足、资源有限等问题的有效手段。当前一些相关工作主要关注在给定环境模拟参数下如何降低延迟、减少能耗等,然而,如何准确感知云边端协同网络的实时变化、灵... 作为云边端协同网络的关键技术之一,计算卸载是解决边缘嵌入式设备计算能力不足、资源有限等问题的有效手段。当前一些相关工作主要关注在给定环境模拟参数下如何降低延迟、减少能耗等,然而,如何准确感知云边端协同网络的实时变化、灵活地实施任务卸载是一个亟须解决的挑战。提出了名为FreeOffload的云边端协同网络任务卸载框架,利用拓展的伯克利包过滤器(extended Berkeley package filter,eBPF)技术实现了计算资源、网络状态的实时感知。设计了适用于异构嵌入式端设备的任务灵活重卸载方案,实现边缘节点负载均衡。搭建小型云边端协同原型实验系统,评估结果表明,该框架能在引入较小开销的情况下高效灵活地实现端设备任务卸载。 展开更多
关键词 云边端协同网络 拓展的伯克利包过滤器 任务卸载 负载均衡
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基于资源匹配的边缘异构集群在线任务调度 被引量:1
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作者 陈俊 王欣 +1 位作者 曾浩 覃剑 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期31-38,共8页
随着移动互联网的发展,终端业务对时延和算力的要求越来越高,采用异构处理器构建边缘集群成为解决通用芯片算力不足的可行方案。然而现有的任务调度研究往往只考虑CPU、内存等通用计算资源,缺少对异构计算技术与边缘计算相融合场景的考... 随着移动互联网的发展,终端业务对时延和算力的要求越来越高,采用异构处理器构建边缘集群成为解决通用芯片算力不足的可行方案。然而现有的任务调度研究往往只考虑CPU、内存等通用计算资源,缺少对异构计算技术与边缘计算相融合场景的考虑。针对边缘侧的异构在线任务调度问题,结合时延和负载均衡两个指标,提出一个异构资源匹配度的概念,建立一种算力、需求和匹配度模型,并基于此设计一个在线任务调度算法。仿真实验结果表明,对比现有算法,所提算法在不增加计算复杂度和时延的前提下,有效提升了集群负载均衡,减少了资源碎片,提高了边缘侧处理性能。 展开更多
关键词 边缘计算 异构集群 任务调度 资源匹配 负载均衡 异构计算
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外科手术任务负荷指数量表的汉化及信效度检验
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作者 温晓萌 韩小云 《护理研究》 北大核心 2025年第17期2948-2955,共8页
目的:对外科手术任务负荷指数量表(SURG-TLX)进行汉化和信效度检验,并使用网络分析方法对SURG-TLX和美国国家航空航天局任务负荷指数量表(NASA-TLX)的结构进行分析。方法:采用Brislin翻译模式对SURG-TLX进行翻译、回译,通过专家组讨论... 目的:对外科手术任务负荷指数量表(SURG-TLX)进行汉化和信效度检验,并使用网络分析方法对SURG-TLX和美国国家航空航天局任务负荷指数量表(NASA-TLX)的结构进行分析。方法:采用Brislin翻译模式对SURG-TLX进行翻译、回译,通过专家组讨论和预调查对量表进行跨文化调适。2022年10月—2023年5月,选取常州市5所三级医院的639名外科手术医务人员进行调查,检验量表的信效度。结果:中文版SURG-TLX共6个条目,量表水平的内容效度指数为0.920,条目水平的内容效度指数为0.800~1.000。中文版SURG-TLX的Cronbach′sα系数为0.886,重测信度为0.801;中文版SURG-TLX得分与NASA-TLX得分呈正相关(P<0.001);中文版SURG-TLX中脑力需求和任务复杂性关联性较强;NASA-TLX中脑力要求和体力要求关联性较强。结论:中文版SURG-TLX具有良好的信效度,能够针对性测量外科手术的任务复杂性、手术中的分心或干扰、医务人员的情境压力等,可作为外科手术医务人员的任务负荷评估工具。 展开更多
关键词 任务负荷 手术 信度 效度 网络分析 评估工具 德尔菲法
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渐进式分层特征提取的综合能源多任务负荷预测
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作者 王德文 安涵 +1 位作者 张林飞 赵文清 《智能系统学报》 北大核心 2025年第4期858-870,共13页
针对综合能源系统中电、冷、热负荷存在复杂耦合关系,传统多任务学习模型难以学习到有效的多元负荷耦合特征可能导致预测精度降低的问题,本文充分考虑多元负荷复杂耦合关系,提出一种渐进式分层特征提取的综合能源多任务负荷预测模型。... 针对综合能源系统中电、冷、热负荷存在复杂耦合关系,传统多任务学习模型难以学习到有效的多元负荷耦合特征可能导致预测精度降低的问题,本文充分考虑多元负荷复杂耦合关系,提出一种渐进式分层特征提取的综合能源多任务负荷预测模型。将全年数据按季节划分,分析各季节下电、冷、热负荷间耦合强度;采用变分模态分解将历史负荷序列分解为多个不同频率的分量,可以更好挖掘多元负荷的深层时序特征;渐进式分层提取多元负荷的耦合特征,并动态分配耦合特征对预测结果的影响权重,避免耦合特征无效时模型预测精度下降。实验结果证明,在不同的多元负荷耦合强度下,渐进式分层特征提取的多任务负荷预测在精度上有更好表现。研究结论可用于指导综合能源多元负荷预测过程。 展开更多
关键词 负荷预测 综合能源 多任务学习 多元负荷 渐进式分层 特征提取 最大信息系数 变分模态分解
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面向需求侧市场化响应交易细则的高耗能负荷需求响应控制策略 被引量:2
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作者 廖思阳 谢濠聪 +3 位作者 徐箭 孙元章 柯德平 蒋一博 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第5期1645-1657,I0001,共14页
建设含高比例新能源的新型电力系统对电力系统的调节灵活性提出新的要求。为充分挖掘需求侧灵活负荷资源,部分省份发布需求响应方案以引导电力用户参与削峰需求。需求侧中,高耗能工业负荷具备负荷单体容量大,功率可控性强等优点,但其参... 建设含高比例新能源的新型电力系统对电力系统的调节灵活性提出新的要求。为充分挖掘需求侧灵活负荷资源,部分省份发布需求响应方案以引导电力用户参与削峰需求。需求侧中,高耗能工业负荷具备负荷单体容量大,功率可控性强等优点,但其参与需求响应受限于负荷正常生产需求与缺乏最大化响应收益控制策略。由此,该文以电解铜工业负荷为例,提出面向需求侧市场化响应交易细则的高耗能负荷功率控制策略。首先,分析电解铜负荷工艺流程环节功率调节可行性并建立对应功率控制模型;建立电解铜工艺流程资源任务网络(resourcetask network,RTN)模型以描述负荷生产周期内生产状态,通过物料数量明确负荷功率调控边界。基于四川省需求响应实施方案交易细则,明确负荷响应收益结算机制及有效响应约束;考虑功率调控产生的额外成本,提出满足负荷生产安全与有效响应约束的最大化负荷响应收益的功率控制策略;最后,在不同情景下进行仿真,相较于仅满足中标响应需求,该文功率控制策略能够提升响应收益16%以上,并且在较长时间尺度响应中能够最大程度满足响应需求,验证该文功率控制策略的有效性,为工业负荷参与需求响应提供一种可行方案。 展开更多
关键词 高耗能负荷 需求侧响应 资源任务网络模型 调节成本 市场化响应交易细则
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需求响应下计及高耗能工业负荷生产流程的经济调度模型
6
作者 廖思阳 肖雨朵 +3 位作者 徐箭 李玲芳 徐宪东 贾宏杰 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第3期22-30,共9页
水泥厂等高耗能工业负荷用电量大、改造成本低,具备相当可观的调节潜力,但其复杂的工艺要求与严格的过程约束限制了企业参与需求响应的积极性。为此,文中提出一种需求响应下计及水泥厂负荷生产流程的经济调度模型。首先,基于最新发布的... 水泥厂等高耗能工业负荷用电量大、改造成本低,具备相当可观的调节潜力,但其复杂的工艺要求与严格的过程约束限制了企业参与需求响应的积极性。为此,文中提出一种需求响应下计及水泥厂负荷生产流程的经济调度模型。首先,基于最新发布的需求侧市场化响应电价政策提出价格和激励联合需求响应策略,挖掘长期削峰填谷和短时供需不平衡混杂场景下负荷侧可调潜力。然后,分析水泥厂的典型生产过程,利用状态任务网方法刻画各生产环节的耦合关系,提出生产流程约束以保障功率调节过程中的生产安全,构建面向需求响应的水泥生产流程经济调度模型,为水泥厂制定经济性最优的安全生产计划。最后,基于水泥厂生产数据进行算例仿真分析。结果表明,所提模型能够在保障工业企业生产安全的前提下,降低其综合用电成本,提升企业参与需求响应积极性,实现企业生产用电需求与网侧调度需求的兼顾。 展开更多
关键词 工业负荷 需求响应 状态任务网 生产流程 经济调度
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基于改进通道注意力优化变分自编码器的居民空调负荷辨识
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作者 王凌云 唐涛 +2 位作者 鲍刚 阮胜冬 张涛 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第5期251-263,共13页
居民空调负荷的准确辨识是挖掘其调控潜力和实现需求响应的关键。针对目前居民空调功率求解方法的精度不足和计算复杂问题,故提出一种基于变分自编码器(VAE)和改进高效通道注意力机制(ECA)的居民空调负荷非侵入式辨识神经网络模型。改进... 居民空调负荷的准确辨识是挖掘其调控潜力和实现需求响应的关键。针对目前居民空调功率求解方法的精度不足和计算复杂问题,故提出一种基于变分自编码器(VAE)和改进高效通道注意力机制(ECA)的居民空调负荷非侵入式辨识神经网络模型。改进ECA采用结合全局平均池化与全局最大池化的双池化策略,既捕获整体统计信息又突出局部显著响应。借助压缩-重构机制,在降维后利用快速动态卷积核自适应捕捉局部通道交互信息,有效聚焦关键信息,为通道赋予合理权重;将改进ECA集成在VAE解码器中,增强模型对空调负荷的特征重构能力;模型进一步引入多任务学习框架,联合优化功率分解与状态识别任务,实现任务间信息共享和互补,从而提高整体辨识精度。同时,利用输出模块和后处理状态阈值约束,有效抑制非空调负荷的干扰。最后,在真实居民用电数据集上进行实验验证。实验结果表明,相较于两个对比模型,模型在3个地区所有居民功率分解的平均绝对误差(MAE)均值分别提升59.71%和9.22%,空调状态识别F1值达84.58%。消融实验表明,改进ECA使其中两个地区功率分解MAE分别降低56.23%和12.47%,多任务学习框架进一步推动辨识精度提升3.17%和5.90%。所提出的少量侵入式测量方案以30%用户侵入式量测数据训练,在保证模型准确性的同时,减少对用户数据的依赖,具有较强的应用潜力。 展开更多
关键词 居民空调负荷 变分自编码器 非侵入式负荷监测 通道注意力 多任务学习
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基于TCN-TPA-BiLSTM模型和多任务学习的综合能源系统多元负荷预测
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作者 朱丽 侯靖轩 李子睿 《全球能源互联网》 北大核心 2025年第5期662-674,共13页
负荷预测是综合能源系统(integrated energy system,IES)高效运行的前提,面对综合能源系统多元负荷强耦合相关性、强随机性的特点,单一模型在运行负荷特征提取方面存在不足。为充分利用负荷间的相关性、降低负荷数据的非平稳性、弥补单... 负荷预测是综合能源系统(integrated energy system,IES)高效运行的前提,面对综合能源系统多元负荷强耦合相关性、强随机性的特点,单一模型在运行负荷特征提取方面存在不足。为充分利用负荷间的相关性、降低负荷数据的非平稳性、弥补单一模型的不足,提出一种基于TCN-TPABiLSTM组合模型和多任务学习框架的IES多元负荷超短期协同预测方法。首先对负荷间耦合相关性、负荷时间相关性和负荷影响因素进行分析以构建模型输入,再通过变分模态分解将负荷数据分解为一定数量的模态以降低非平稳性,最后以TCN-TPA-BiLSTM组合模型作为多任务学习框架的共享层进行预测。通过实际数据进行验证和对比,结果表明该方法能够充分发挥模型各部分优势,相较于其他模型也获得了更优的结果。 展开更多
关键词 综合能源系统 多元负荷预测 组合预测模型 多任务学习 变分模态分解
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认知负荷在ICU护士感知任务复杂度和指南依从行为间的中介作用
9
作者 张山 刘璐 +1 位作者 丁舒 吴瑛 《中国护理管理》 北大核心 2025年第4期534-538,共5页
目的:探究ICU护士感知任务复杂度、认知负荷和指南依从行为间的相关性及认知负荷在ICU护士感知任务复杂度和指南依从行为间的中介作用,以辅助护理管理者进行人力资源合理分配。方法:采用便利抽样法,于2023年10月至2024年3月纳入来自北京... 目的:探究ICU护士感知任务复杂度、认知负荷和指南依从行为间的相关性及认知负荷在ICU护士感知任务复杂度和指南依从行为间的中介作用,以辅助护理管理者进行人力资源合理分配。方法:采用便利抽样法,于2023年10月至2024年3月纳入来自北京市3家三级甲等医院的213名ICU护士,采用中文版感知任务复杂度量表、不同认知负荷测量量表和指南依从行为测量量表进行调查,并进行相关性分析、多因素分析和中介效应分析。结果:ICU护士的感知任务复杂度得分与指南依从行为得分呈正相关(r=0.561,P<0.01),增益认知负荷与指南依从行为得分呈正相关(r=0.823,P<0.01)。多元线性回归结果发现,感知任务复杂度(β=0.227,P<0.001)和增益认知负荷(β=0.717,P<0.001)均正向预测指南依从行为得分。Bootstrap检验结果显示,增益认知负荷在ICU护士感知任务复杂度和指南依从行为间的中介效应为0.215(95%CI:0.148~0.288),占总效应的59.55%。结论:增益认知负荷在感知任务复杂度和指南依从行为间起部分中介作用,护理管理者应积极开展以影响ICU护士指南依从行为路径为依据的干预策略。 展开更多
关键词 ICU护士 指南依从行为 任务复杂度 认知负荷 中介效应
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基于图强化学习的多边缘协同负载均衡方法
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作者 郑龙海 肖博怀 +2 位作者 姚泽玮 陈星 莫毓昌 《计算机科学》 北大核心 2025年第3期338-348,共11页
在移动边缘计算中,设备通过将计算密集型任务卸载到附近边缘服务器,可以有效减少应用程序的延迟和能耗。为了提高服务质量,边缘服务器之间需要协作而非单独工作。针对多边缘协作的负载均衡问题,现有的策略往往依赖于精确的数学模型或缺... 在移动边缘计算中,设备通过将计算密集型任务卸载到附近边缘服务器,可以有效减少应用程序的延迟和能耗。为了提高服务质量,边缘服务器之间需要协作而非单独工作。针对多边缘协作的负载均衡问题,现有的策略往往依赖于精确的数学模型或缺乏对边缘拓扑关系的利用。为了解决此问题,文中提出了一种基于图强化学习的卸载决策方法。首先将多边缘协作的负载均衡场景抽象为图数据;然后采用基于图卷积神经网络的图嵌入过程来提取图的信息特征,以辅助深度Q网络进行卸载决策;最后通过集中反馈控制机制找到目标负载均衡方案。在多个场景下进行仿真实验,实验结果验证了所提方法在缩短任务平均响应时延方面的有效性,并且可以在短时间内获得优于对比算法且接近理想方案的负载均衡效果。 展开更多
关键词 多边缘协作 负载均衡 任务卸载 图神经网络 深度强化学习
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交通情报信息系统人机协同决策技术应用进展
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作者 颜羽鹏 姜可 +3 位作者 张靖宇 明世杰 何自强 石星辰 《包装工程》 北大核心 2025年第14期23-35,45,共14页
目的多任务协同是未来交通情报指挥的主要形式,为应对交通情报信息系统人机交互中的诸多挑战,梳理和分析了人机协同决策技术的研究现状,并提出了研究思路,为将来的技术研究和应用提供了理论支撑。方法从交通情报信息系统概念和人机协同... 目的多任务协同是未来交通情报指挥的主要形式,为应对交通情报信息系统人机交互中的诸多挑战,梳理和分析了人机协同决策技术的研究现状,并提出了研究思路,为将来的技术研究和应用提供了理论支撑。方法从交通情报信息系统概念和人机协同决策技术需求出发,结合人机协同决策技术特点,对系统的实现方式和关键技术进行分析和归纳。结果复杂多变的交通态势增加了指挥人员进行情报研判,并做出准确决策的难度,而人机协同决策技术促进了人与智能系统的精准协作。结论交通情报信息系统中,认知负荷过载和任务分配不合理是当前学界面临的挑战。人机协同决策技术以协同任务调度和联合认知决策为着力点,通过任务复杂度评价、任务分解和任务融合降低系统认知负荷,提高指挥决策效能,对未来交通情报信息系统的发展和研究有着举足轻重的意义。 展开更多
关键词 情报信息系统 人机协同决策 认知负荷 任务调度
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Involvement Load Hypothesis and Senior Middle School Students' Vocabulary Retention 被引量:5
12
作者 侯冬梅 《陕西师范大学学报(哲学社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2004年第S2期394-398,共5页
The purpose of the paper is to study retention of vocabulary acquired incidentally on task-induced involvement by senior middle school students. Grade two of senior middle students participated in the experiments, tes... The purpose of the paper is to study retention of vocabulary acquired incidentally on task-induced involvement by senior middle school students. Grade two of senior middle students participated in the experiments, testing whether retention of vocabulary acquired incidentally is contingent on amount of task-induced involvement.Using short-and long term, namely immediate posttest and delayed posttest, retention of twelve unfamiliar words was investigated in three learning tasks (reading, reading plus fill-in and writing) with varying degrees of “involvement load”- various combinations of need, search and evaluation. The results of the experiment partially support the Involvement Load Hypothesis: retention in the writing group was higher than that in the reading plus fill-in group; retention in the reading plus fill-in group was higher than that in the reading group. The results are discussed in light of the construct of task-induced involvement. 展开更多
关键词 INVOLVEMENT load VOCABULARY RETENTION task INCIDENTAL learning
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智能电网云边协同机制下计算任务雾-雾-云优化分配策略
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作者 王宏 尹超 +2 位作者 孙博 蔡俊鑫 贾清泉 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第4期319-331,共13页
云计算应用于智能电网用电侧信息管理中进行数据处理时,存在计算任务处理延迟较高的问题。本文建立了雾层节点之间以及云、雾层之间的系统架构,考虑计算资源容量、网络传输差异以及计算能力的前提下,提出了一种智能电网新型雾-雾-云计... 云计算应用于智能电网用电侧信息管理中进行数据处理时,存在计算任务处理延迟较高的问题。本文建立了雾层节点之间以及云、雾层之间的系统架构,考虑计算资源容量、网络传输差异以及计算能力的前提下,提出了一种智能电网新型雾-雾-云计算任务分配策略。首先,建立了考虑动态优先级电力计算任务分配模型。将电力计算任务需求根据其固有优先级和执行紧迫程度设置动态优先级,并引入价值系数,综合考虑了计算任务处理时延和决策分配价值。其次,提出了基于负载均衡的雾-雾-云计算任务分配策略,在用户所能接受的延迟阈值下,最小化计算任务集的总服务延迟,可得到最佳电力计算任务分配方案,实现雾层计算网络的负载均衡。最后,采用蚁群优化算法对算例进行仿真,结果表明本文提出的雾-雾-云计算任务分配策略可以有效降低电网业务处理延迟,提高服务器群资源利用率,降低云边协同计算的网络阻塞风险。 展开更多
关键词 雾-雾-云计算系统 智能电网 计算任务分配策略 负载均衡
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面向跨季度多时段特征双向聚类与时序迁移的多任务短期电网负荷预测
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作者 潘艳霞 刘国瑞 +5 位作者 任建婧 赵堃 谭沛然 马容婷 郝玲 何建樑 《电网技术》 北大核心 2025年第4期1479-1490,共12页
在电力系统领域,由于电网用电负荷受到时段性和季节性的用电需求动态变化的影响,使得电网负荷时序数据呈现分布间歇性变化的分布漂移特性。上述现象导致一般的负荷预测模型难以有效的针对动态变化数据进行充分的信息挖掘与利用,降低了... 在电力系统领域,由于电网用电负荷受到时段性和季节性的用电需求动态变化的影响,使得电网负荷时序数据呈现分布间歇性变化的分布漂移特性。上述现象导致一般的负荷预测模型难以有效的针对动态变化数据进行充分的信息挖掘与利用,降低了电力负荷模型预测的准确度。为此,文章提出了一种融合跨季度多时段的双向聚类与时序迁移的多任务短期电网负荷预测模型。该方法以分层处理的形式,首先通过聚类分析识别出负荷分布差异显著的时间段,利用多任务学习方法对各时间段内序列预测建模,实现信息共享的同时提升预测效果;随后利用时序迁移学习对每个子任务内数据分布差异进行适配,进一步减轻数据分布差异对建模的影响。实验结果表明,与现有主流预测方法相比,所提方法在真实电力负荷预测场景下展现出更优的预测性能,特别是在当数据分布发生显著变化的情况时,预测误差明显减小。所提方法可为电网调度和能源管理提供更可靠的支持。 展开更多
关键词 时序双向聚类 迁移学习 协方差对齐 多任务学习 电力负荷预测
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基于VMD和辅助任务学习的短期负荷预测方法
15
作者 张恒 郑建勇 +1 位作者 梅飞 徐睿麟 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第5期104-112,共9页
日高峰时段负荷的强波动性和随机性极大地影响了传统方法在进行负荷预测时的准确性,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与辅助任务学习的短期负荷预测方法。首先,利用斯皮尔曼等级系数法确定与原始负荷具有... 日高峰时段负荷的强波动性和随机性极大地影响了传统方法在进行负荷预测时的准确性,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与辅助任务学习的短期负荷预测方法。首先,利用斯皮尔曼等级系数法确定与原始负荷具有强相关性的气象特征。然后,采用变分模态分解算法逐次分离出原始负荷序列中的低频趋势和高频波动。接着,将其与相关气象结合作为辅助任务训练数据输入CNN-Bi GRU混合预测模型,并通过共享特征及跨任务注意力机制降低负荷强波动性对负荷预测的影响,实现对原始负荷的准确预测。最后,以我国南方某地区近3年内社会负荷数据为例进行仿真验证。结果表明,所提方法有效降低了日高峰时段负荷的强波动性和随机性对预测模型的影响,提升了负荷预测的准确度。 展开更多
关键词 短期负荷预测 变分模态分解 辅助任务学习 卷积神经网络 双向门控循环单元
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SCALTASK:一种可伸缩的并行任务控制机制
16
作者 熊建新 王鼎兴 +1 位作者 郑纬民 沈美明 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 1994年第6期1-7,共7页
SCALTASK是一种可伸缩的并行任务控制机制,它采用队栈控制结构和分布式调度与负载平衡策略,具有很大的灵活性,可适应于不同规模和不同类型的并行系统。在SCALTASK的支持下,编制高效的、可移植的并行程序变得更加方... SCALTASK是一种可伸缩的并行任务控制机制,它采用队栈控制结构和分布式调度与负载平衡策略,具有很大的灵活性,可适应于不同规模和不同类型的并行系统。在SCALTASK的支持下,编制高效的、可移植的并行程序变得更加方便易行。 展开更多
关键词 并行处理 任务调度 程序设计
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无人机群辅助的移动感知自适应并行计算任务卸载系统MATOS
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作者 孙鉴 张伟 +3 位作者 马宝全 吴隹伟 杨晓焕 武涛 《计算机应用》 北大核心 2025年第10期3259-3269,共11页
无人机群(UAV swarm)结合5G网络成为携带计算资源的集群飞行工具后可以为移动边缘计算(MEC)网络提供额外算力支持。在半连接网络中,针对基础设施算力稀缺、海量任务数据、移动物联网(IoT)设备分布不均和利用正交频分多址(OFDMA)技术进... 无人机群(UAV swarm)结合5G网络成为携带计算资源的集群飞行工具后可以为移动边缘计算(MEC)网络提供额外算力支持。在半连接网络中,针对基础设施算力稀缺、海量任务数据、移动物联网(IoT)设备分布不均和利用正交频分多址(OFDMA)技术进行通信的复杂场景等挑战,提出由地面设备层、无人机(UAV)层和边缘计算层构成的移动感知自适应并行计算任务卸载系统(MATOS),以降低任务的卸载时延和能耗,从而提升任务卸载的成功率。所提系统利用UAV swarm作为空中基站(ABS)完成任务卸载和任务中继服务。首先,为了提升地面设备与UAV swarm之间的任务传输质量,结合任务属性与区域服务设备移动感知思想提出任务协同收集机制;其次,提出自适应并行遗传蚁群优化(AGACO)任务卸载机制,同时结合UAV swarm航迹规划思想,使ABS负载均衡并降低任务卸载时延;最后,以UAV swarm航迹规划、任务卸载时延和任务卸载能耗为联合优化指标,提升任务卸载成功率。实验结果表明,与基于分层云团架构的飞行器系统RESERVE(hieRarchical cloudlEt-baSed aERial Vehicle systEm)、智能可信任务卸载系统(STMTO)和无人机边缘计算物联网网络(UECIN)、多无人机辅助卸载系统(MAOS)和移动感知在线任务卸载(MOTO)系统相比,MATOS在飞行能耗上最大降低了40%,在任务卸载时延上相较于RESERVE最大降低了38.8%,在任务卸载能耗上相较于RESERVE最大降低了44.1%,验证了MATOS的优越性。 展开更多
关键词 移动边缘计算 无人机群 任务卸载 负载均衡 航迹规划 集群并行计算
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基于粒子群算法的边缘计算任务迁移策略
18
作者 马伟 杨军 马自强 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第5期291-297,共7页
边缘计算将终端任务迁移至边缘服务器执行,通过合理的迁移决策,可降低任务执行时延和终端能耗。针对大量文献只考虑多任务单服务器卸载决策,现有方法忽略服务器之间计算任务的均衡问题,提出一种基于粒子群(PSO)算法的多任务多服务器联... 边缘计算将终端任务迁移至边缘服务器执行,通过合理的迁移决策,可降低任务执行时延和终端能耗。针对大量文献只考虑多任务单服务器卸载决策,现有方法忽略服务器之间计算任务的均衡问题,提出一种基于粒子群(PSO)算法的多任务多服务器联合优化策略,以时延和能耗作为优化目标,同时考虑边缘计算服务器(MEC)排队时延和计算量均衡问题,充分利用全局计算资源,进一步降低能耗和时延。仿真结果表明,和其他算法相比,该算法平均任务成本最小,证明了方法的可行性和高效性。 展开更多
关键词 边缘计算 粒子群 排队时延 负载均衡 平均任务成本
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基于MMoE-CNN-Informer模型的电力系统多元负荷长短期时间序列预测 被引量:1
19
作者 谈耀荻 黄艳国 +1 位作者 刘景锋 杨仁峥 《电气工程学报》 北大核心 2025年第2期253-263,共11页
随着用户侧用能的多样性以及能源的耦合性日益增加,多元负荷的预测对于地区调度的精细化管理至关重要。在保证短期多元负荷预测精度的同时,针对多元负荷较长期预测提出了一种基于MMoE-CNN-Informer的预测方案来提升负荷预测精度。首先... 随着用户侧用能的多样性以及能源的耦合性日益增加,多元负荷的预测对于地区调度的精细化管理至关重要。在保证短期多元负荷预测精度的同时,针对多元负荷较长期预测提出了一种基于MMoE-CNN-Informer的预测方案来提升负荷预测精度。首先使用卷积神经网络对多元负荷序列及其特征序列进行监督式特征提取,然后将特征输入(Multi-gate mixture-of-experts,MMoE)多任务模型学习多元负荷序列间的耦合强度,最后将学习结果输入各负荷Informer预测模型实现多元负荷较长时间的组合预测任务。以多元负荷数据集进行了试验,并与其他6种相关的预测方法进行了比较,证明了所提改进模型在多元负荷的长短期时间序列预测上存在一定的优势,在保证多元负荷短期预测精度的同时,提升了对于多元负荷长期预测的能力,体现了方案的有效性和可行性。 展开更多
关键词 多元负荷预测 较长期预测 多任务模型 卷积神经网络 Informer预测模型
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基于门控循环单元残差连接网络与多任务学习的园区综合能源系统多元负荷预测 被引量:2
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作者 高晨元 田建艳 +1 位作者 姬政雄 杨立志 《电网技术》 北大核心 2025年第5期1771-1780,I0003-I0006,共14页
准确的多元负荷预测对于能源系统的安全稳定运行以及优化控制和调度至关重要。针对园区综合能源系统随机性强、不确定性大、多种能源耦合等特点,该文提出一种基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)、残差连接网络与多任务学习(mul... 准确的多元负荷预测对于能源系统的安全稳定运行以及优化控制和调度至关重要。针对园区综合能源系统随机性强、不确定性大、多种能源耦合等特点,该文提出一种基于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)、残差连接网络与多任务学习(multi-task learning,MTL)结合的园区综合能源系统多元负荷预测模型。首先,构建综合相关性分析方法,以分析不同负荷之间、不同负荷与气象因素之间的关联性,进而优选多元负荷的影响因素;其次,通过GRU网络挖掘多元负荷数据的时序特征,特别地,通过残差连接(residual connection,RC)优化深度网络的性能;然后,采用多任务学习硬共享机制提取多元负荷间的耦合信息;最后,采用多任务损失函数优化平衡多任务训练,提升预测模型的整体性能。算例分析表明,该文所提基于损失函数优化的GRU-RC-MTL模型相较于其他模型具有更为优越的预测性能,验证了该文模型的有效性,可为园区综合能源系统优化调度与能源管控提供更精确的多元负荷预测信息。 展开更多
关键词 园区综合能源系统 多元负荷预测 门控循环单元 多任务学习 损失函数优化策略
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