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基于近端策略优化的数据中心任务调度算法: 2025年; 针对调度算法无法动态适应数据中心状态动态变化和用户需求多样化的问题,提出一种基于近端策略优化的数据中心两阶段任务调度算法。通过设计优先级函数为任务提供优先级,采用近端策略优化方法适应数据中心状态动态变化和用户需求的多样化。在任务选择阶段通过计算任务的优先级,优先调度高优先级任务;在物理服务器选择阶段,智能体根据实时的数据中心状态和用户需求,灵活地调整任务调度决策,实现资源的高效分配。实验结果表明,该算法性能优于现有的启发式算法以及常用强化学习算法。; 徐涛常怡明刘才华; 关键词：调度算法数据中心任务调度

基于机器学习的计算机自动化任务调度算法优化研究: 2025年; 文中阐述了计算机任务调度的原理,包括任务调度的目标设定、约束条件分析以及传统任务调度算法的工作机制和流程.分析了机器学习在任务调度中的应用,涵盖任务特征提取、任务预测和资源分配等方面.同时,提出了基于机器学习的计算机自动化任务调度算法优化策略,包括算法选择与改进、参数优化与训练方法调整以及混合算法设计,以期为提高计算机任务调度的效率和性能提供理论支持和实践指导.; 司徒莹廖文萱

云数据中心任务调度算法建模与仿真: 2025年; 随着云计算技术的快速发展,云数据中心资源调度问题作为提高云资源利用率和优化任务执行时间的关键环节,受到广泛关注。文章对云计算任务调度问题进行建模,研究遗传算法和蚁群算法两种启发式优化算法,并在CloudSim环境下对两种算法进行实现和仿真。仿真过程中,以不同的任务数量和迭代次数为变量,对比两种算法在时间效率上的表现。实验结果表明,遗传算法和蚁群算法在特定条件下均能有效提升云计算任务调度的效率,且在文章仿真环境中,遗传算法的表现优于蚁群算法。; 高富贵周文勤张宝林; 关键词：任务调度 GA ACO

基于动态势博弈的边缘算力网络任务调度算法: 2025年; 随着个性化、多样化的新型网络应用和业务的不断发展和成熟,数据量和计算需求呈指数型增长趋势,而云计算、边缘计算、智能终端设备等也得到了快速发展,计算资源呈现出泛在、分散部署的趋势,如何高效协同地利用这些泛在计算资源以满足日益增长的计算需求,成为当前网络领域研究的一项重要新课题.边缘算力网络集中在网络边缘,在靠近数据源的位置,将异构的计算资源和网络资源结合起来,通过资源感知、服务定位、任务调度等来提高资源利用率和任务执行效率,在保持低延迟和低成本的同时,实现对分布式计算资源的最优配置.边缘算力网络通常采用分布式的任务调度方式,各节点基于局部范围内的信息进行本地决策,具有决策时间短、能有效缓解中心控制器计算和通信压力等优势.然而,信息的局部、不对称特征限制了分布式任务调度的全局优化性能,导致计算任务的覆盖率无法得到保障.本文以边缘算力网络分布式任务调度为核心,依托博弈理论及多目标优化方法,设计基于最佳动态响应的分布式任务调度算法,引入两跳范围内的通信和共识消除机制,在最小化交互开销和决策延迟的情况下,最大限度地提升了分布式任务调度的任务覆盖率,实现向纳什均衡点的收敛;将两跳范围内的共识消除作为优化目标之一,建立基于分布式决策优化性和一致性双目标的动态势博弈模型,通过理论推导证明了局部决策和全局决策的渐进等价性,为纳什均衡的存在性及分布式任务调度的收敛性提供了有效的理论依据;最后,通过仿真与经典分布式决策算法和全局最优解进行了对比,验证了所提出算法的有效性和优化收益.; 张晶关建峰刘科显申奥; 关键词：任务调度分布式决策

面向天基网络的紧急任务调度算法: 2025年; 天基网络作为空天地一体化网络重要组成部分,具备覆盖范围广、吞吐量高以及抗灾能力强等优势,被广泛应用于应急通信等领域。在应急救援场景下,灾区短时间生成海量、高时间敏感性业务数据,亟须通过天基网络快速回传,以减少损失。然而,天基网络的网络资源受限且数据传输遵循时间窗等约束,导致数据传输时延高,大大降低了天基网络的应急能力。为此,提出了一种面向天基网络的紧急任务调度机制,实现了应急场景下紧急任务与网络资源精准匹配以最小化紧急任务最大传输时延。首先,将紧急任务调度问题建模为整数规划问题;其次,提出了一种新的高效编码方式,压缩解空间,为高效求解提供保障;最后,采用全局搜索和局部搜索相结合的思路提出了一种高效调度策略,即在遗传算法的架构中融入鲸鱼优化算法进行局部搜索,降低紧急任务最大传输时延。仿真结果表明,所提算法有良好的收敛性,并能有效降低紧急任务最大传输时延,提升天基网络的应急能力。; 李喆元何立军贾子晔李泊慷汪彦婷闵明慧; 关键词：遗传算法资源分配数据传输

基于模型知识融合的图神经网络多雷达协同任务调度算法: 2025年; 现代雷达的探测、跟踪、识别等任务场景越来越复杂。任务类型的多变性,雷达资源的稀缺性和任务执行时间窗口的严格要求,使得雷达任务调度成为一类强NP-Hard问题。然而,现有的调度算法在处理涉及复杂逻辑约束的多雷达协同调度问题时适应性不足,效率不高。因此,基于人工智能(AI)的调度算法正在成为研究热点,但是AI调度算法的效率与其对问题特征的提取是否全面密切相关。如何能快速、全面地提取多雷达协同任务调度问题的共性特征,是提升这类AI调度算法效率的关键。因此,该文提出了基于模型知识融合的图神经网络(MKEGNN)调度算法。该算法首先将雷达任务协同调度问题建模为异构网络图模型,利用模型知识来优化GNN算法训练过程。算法创新在于:通过低复杂度的计算手段,获取模型的关键知识,进而优化GNN模型。在特征提取阶段,引入随机酉矩阵变换,利用任务异构图的随机拉普拉斯矩阵谱特征作为全局特征来强化图神经网络对共性特征的提取能力,弱化特定问题的个性化特征;在参数化决策阶段,利用由问题的引导解和经验解构成的上/下界结构知识从原理上减少决策空间大小,引导网络快速优化,加速决策学习过程的收敛。最后,进行了大量数据仿真实验。结果表明,相比目前的算法,MKEGNN算法对于所有任务集在稳定性和精度方面都有所提升,调度成功率性能提升3%~10%,加权调度成功率提升5%~15%。尤其当处理多雷达协同关系复杂的任务集时,任务调度成功率提升4%以上,算法稳定性和鲁棒性显著增强。; 李浩情余点潘常春郁文贤李东瀛; 关键词：拉普拉斯矩阵随机矩阵

一种基于抢占的依赖任务调度算法: 本发明提出了一种基于抢占的依赖任务调度算法。包括4个步骤：步骤S1.设计中间件，并对依赖任务分配进行初始化；步骤S2.利用虚拟机对初始化的依赖任务根据先来先服务策略进行执行；步骤S3.计算依赖任务的时刻‑关键路径，并求出...; 谢晓兰徐克顺刘亚荣

云计算环境下任务调度算法优化研究: 随着全球计算服务需求的日益增长,云计算服务作为高效的计算范例已渗透到生产生活的各个领域。为满足更大规模计算应用与数据处理的需求,云环境中异构计算资源不断增多,任务调度便成为了云计算服务实现进一步技术突破的重要难题,其算法...; 刘佳楠; 关键词：云计算独立任务调度工作流调度元启发式算法

基于蜘蛛猴优化的异构Hadoop任务调度算法: 2024年; 针对当前Hadoop在进行任务规划与调度的过程中存在的任务分配不均匀、资源利用率低等问题,考虑Hadoop集群中各节点之间的性能差异,提出一种基于蜘蛛猴优化的异构Hadoop调度算法。首先为了得到每个节点中的任务负载信息,采用集群心跳机制依次获取各节点的内存和CPU信息;然后采用蜘蛛猴优化算法机制构建与任务完成时间相关的目标函数,进而找到任务量与资源分配之间的最优映射关系;最后根据任务类型以及当前集群中个节点的资源利用率,结合最优映射关系完成对对新任务的分配和执行。实验结果表明,与现有的调度算法相比,提出的方法可有效减少任务执行时间、提高调度效率以及任务执行速度。; 宋吉飞丁黎明; 关键词：异构任务调度优化算法

基于事件的任务调度算法、装置和存储介质: 本申请涉及一种基于事件的任务调度算法、装置和存储介质，本申请通过获取调度系统在任务运行完成产生低延迟时的消费事件；基于所述消费事件对上游任务运行结束时产生的事件进行归并处理，得到归并事件；轮询判断所述归并事件是否满足任务...; 石凯严林刚王佳林裴新彤曹银通周丽娜戴舒原

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