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动态权重与任务感知路由推荐模型研究
1
作者 罗艳霞 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2026年第3期77-80,共4页
针对现有多任务学习(MTL)推荐模型静态损失权重僵化与任务负迁移问题,提出动态权重与任务感知路由框架(DyTaR)。核心创新包括:基于同方差不确定性的动态损失权重机制,实现权重自适应调整;任务感知特征路由网络,通过轻量级门控生成个性... 针对现有多任务学习(MTL)推荐模型静态损失权重僵化与任务负迁移问题,提出动态权重与任务感知路由框架(DyTaR)。核心创新包括:基于同方差不确定性的动态损失权重机制,实现权重自适应调整;任务感知特征路由网络,通过轻量级门控生成个性化特征组合,抑制特征干扰。在AliDisplayAd与MovieLens-1M数据集上的实验表明,DyTaR在CTR-AUC、CVR-AUC、评分-RMSE等指标上优于Single-Task、Shared-Bottom、MMoE及PLE等基线模型,加权平均AUC较最优基线提升0.9%,验证了模型有效性。 展开更多
关键词 多任务学习 推荐系统 动态损失权重 任务感知路由
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结合性别信息的多任务语音情感识别
2
作者 姚佳 李冬冬 王喆 《计算机科学》 北大核心 2026年第1期180-186,共7页
现有的语音情感识别方法通常依赖深度学习模型提取声学特征,但大多仅关注通用特征的建模,未能充分挖掘数据中与情感密切相关的先验知识。为此,提出了一种端到端的多任务学习框架,利用自监督预训练模型WavLM提取包含丰富情感信息的语音特... 现有的语音情感识别方法通常依赖深度学习模型提取声学特征,但大多仅关注通用特征的建模,未能充分挖掘数据中与情感密切相关的先验知识。为此,提出了一种端到端的多任务学习框架,利用自监督预训练模型WavLM提取包含丰富情感信息的语音特征,并将性别识别作为辅助任务,以捕捉性别差异对情感识别的潜在影响。针对传统多任务学习框架中固定权重计算损失导致的学习不均衡问题,进一步提出了一种自适应温度系数的动态权重平均方法(Temperature-aware Dynamic Weight Averaging,TA-DWA)。该方法通过动态调整温度系数平衡不同任务的学习速度,并结合任务损失变化率实现更合理的权重分配。实验结果表明,在IEMOCAP和EMODB数据集上,所提方法显著提高了情感识别准确率,验证了性别识别作为辅助任务的有效性以及动态权重策略在多任务学习中的优势。 展开更多
关键词 语音情感识别 多任务学习 动态权重分配 自监督模型
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基于时序耦合分析的无人机集群任务分配方法
3
作者 王浩宇 张泽旭 +3 位作者 闻单 刘金龙 朱倍孝 包为民 《航空学报》 北大核心 2026年第2期206-221,共16页
随着集群规模的增加和任务场景的复杂化,如何设计高效的任务分配算法已是无人机集群应用的巨大挑战。针对无人机集群对时序任务分配中因跨队列影响导致的分配效能失效和冲突问题,提出一种基于时序耦合分析的任务分配方法(TCATA)。首先,... 随着集群规模的增加和任务场景的复杂化,如何设计高效的任务分配算法已是无人机集群应用的巨大挑战。针对无人机集群对时序任务分配中因跨队列影响导致的分配效能失效和冲突问题,提出一种基于时序耦合分析的任务分配方法(TCATA)。首先,建立考虑无人机载荷、任务需求和任务时序约束的任务分配模型,并从效能函数设计和效能有效性2个方面对市场机制下任务时序耦合约束的影响进行分析;其次,构造集群内各无人机局部调整方案集,并通过通讯一致性获取全局调整方案集;随后,各无人机基于各调整方案效能大小和冲突关系,将全局调整方案集的决策问题建模为最大加权团问题,并采用贪婪算法进行求解;最终,确定任务的执行者并更新全局任务分配结果。仿真实验表明,在考虑通信延迟时间的情况下,求解无人机数和任务数均过百的大规模时序任务分配问题时,TCATA在求解效率和指标上显著优于分布式遗传算法,和时序一致性任务包算法和合同网算法相比,求解指标略优,但运行时间和迭代次数低于CBBA-TCC和CNP的50%,验证了TCATA求解大规模时序任务分配问题的有效性。 展开更多
关键词 无人机集群 时序任务耦合约束 分布式任务分配 最大加权团 市场机制
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Modeling and Decoupling of Coupling Tasks in Collaborative Development Process of Complicated Electronic Products
4
作者 WANG Xiaofei LIAO Wenhe +3 位作者 GUO Yu WANG Falin PAN Zhihao LIU Daoyuan 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2019年第5期868-878,共11页
It is important to improve the development efficiency of decoupling a coupling task package according to the information relevancy relation between development tasks in the collaborative development process of complic... It is important to improve the development efficiency of decoupling a coupling task package according to the information relevancy relation between development tasks in the collaborative development process of complicated electronic products.In order to define the task coupling model in the development process,the weighted directed graph based on the information relevancy is established,and the correspondence between weighted directed graph model and numerical design structure matrix model of coupling tasks is introduced.The task coupling model is quantized,thereby the interactivity matrix of task package is built.A multi-goal task decoupling method based on improved genetic algorithm is proposed to decouple the task coupling model,which transforms the decoupling of task package into a multi-goal optimization issue.Then the improved genetic algorithm is used to solve the interactivity matrix of coupling tasks.Finally,the effectiveness of this decomposition method is proved by using the example of task package decoupling of collaborative development of a radar’s phased array antenna. 展开更多
关键词 task COUPLING model task DECOUPLING weighted directed graph design structure matrix GENETIC algorithm
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基于多序列交互与对比学习的侧信息集成序列推荐模型 被引量:1
5
作者 赵伟 孙福振 +2 位作者 张文轩 王澳飞 王绍卿 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第9期2653-2659,共7页
现有的侧信息集成序列推荐模型中存在对用户表示学习及优化不足的问题,针对此问题提出基于多序列交互与对比学习的侧信息集成序列推荐模型(side-information integrated sequential recommendation model based on multi-sequence inter... 现有的侧信息集成序列推荐模型中存在对用户表示学习及优化不足的问题,针对此问题提出基于多序列交互与对比学习的侧信息集成序列推荐模型(side-information integrated sequential recommendation model based on multi-sequence interaction and contrastive learning,MICL)。首先,引入多序列交互注意力机制,对项目序列和侧信息序列构建序列内和序列间的深度关联,从项目和侧信息两个角度捕获用户偏好,生成两个视角的用户表示。其次,采用用户表示优化模块,结合动态难负样本采样策略构建正负样本对,利用自监督信号优化用户表示。最后,通过多任务动态权重调整策略在推荐任务与属性预测任务之间实现动态平衡优化目标,提升模型的鲁棒性和泛化能力。在Beauty、Sports、Toys和Yelp四个公共数据集上进行实验,与效果较好的基线模型相比,MICL的召回率(recall)和归一化折损率(NDCG)平均提升了1.63%和2.35%,验证了MICL对学习和优化用户表示方面的有效性。 展开更多
关键词 序列推荐 侧信息 多序列交互注意力 用户表示优化 动态难负采样策略 对比学习 多任务动态权重调整策略
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一种基于权重网络的约束多目标任务卸载优化方法 被引量:1
6
作者 赵文卓 唐宏 +1 位作者 冯琛 戴佳妤 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第5期1447-1452,共6页
在移动边缘计算(MEC)网络的现有研究中,部分研究专注于对时延或能耗单方面的优化。然而,在实际的计算卸载场景中,用户体验受到多个相互冲突的目标约束,仅对一个目标进行优化难以满足复杂的应用需求。此外,由于这些目标之间容易发生冲突... 在移动边缘计算(MEC)网络的现有研究中,部分研究专注于对时延或能耗单方面的优化。然而,在实际的计算卸载场景中,用户体验受到多个相互冲突的目标约束,仅对一个目标进行优化难以满足复杂的应用需求。此外,由于这些目标之间容易发生冲突,部分研究多个优化目标通过加权和的方式组合成单一的优化目标,这类做法易丢失目标需求信息,为此提出一种基于权重网络的约束多目标任务卸载优化方法(WNDQN)。首先,通过引入权重网络,使决策中心根据环境信息选取智能体给出的最关联权重值,并执行该权重值所在智能体所推荐的动作;其次,通过引入基于损失值的经验回放机制和动作探索机制,有效缓解算法陷入局部最优解的问题,显著加快收敛速度,提升算法的稳定性。实验结果表明,该方法能够在边缘客户端设备电量有限的条件下,加速神经网络的收敛,实现时延和能耗的动态平衡,有效减小边缘客户端的加权代价,显著改善用户体验。 展开更多
关键词 边缘计算 任务卸载 多目标优化 权重网络
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DRO框架下不平衡分类损失函数重加权优化 被引量:1
7
作者 李佳静 林耿 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第8期2428-2436,共9页
在不平衡数据的多分类任务中,由于类别分布存在数量差异,分类器的决策边界往往偏向多数类别,从而导致模型难以实现准确分类。现有研究主要关注于数据平衡策略和损失函数的结构调整,忽视了样本标签可能存在标注错误或噪声,标签信息的不... 在不平衡数据的多分类任务中,由于类别分布存在数量差异,分类器的决策边界往往偏向多数类别,从而导致模型难以实现准确分类。现有研究主要关注于数据平衡策略和损失函数的结构调整,忽视了样本标签可能存在标注错误或噪声,标签信息的不确定性会进一步增加分类的难度。为解决这一问题,提出了一种名为加权标签分布稳健(weighted label distributionally robust Kullback-Leibler,WLDR-KL)的损失函数。该损失利用先验信息和标签权重显式地调整模型对少数类别的关注度,通过优化最不利的集合下的预测分布来应对数据标签不确定性下的不平衡分类任务。此外,利用Monte Carlo模拟提出了一种不平衡数据集的仿真方法,以更全面地评估各损失函数在不同类别和不同数量差异水平下的表现。在多组模拟数据集、UCI和Kaggle数据集上的实验结果表明,所提出的方法在处理不平衡数据时表现良好,并且在top-k准确率、F_(1)值、精度、召回率上均实现了一定程度的提升,为解决不平衡分类问题提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 不平衡分类 数据标签不确定性 加权标签分布稳健损失
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融合加权辅助任务感知的多任务推荐算法
8
作者 黄海洋 黄贤明 翁成康 《湖南工业大学学报》 2025年第6期15-22,共8页
在线推荐系统在个性化学习路径设计中起着关键作用,但传统的推荐算法往往采用固定的权重设置,无法灵活适应用户的兴趣变化。为解决这一问题,首先,提出了一种融合加权辅助任务感知的多任务推荐算法WAA-TA,动态调整任务权重,并利用任务集... 在线推荐系统在个性化学习路径设计中起着关键作用,但传统的推荐算法往往采用固定的权重设置,无法灵活适应用户的兴趣变化。为解决这一问题,首先,提出了一种融合加权辅助任务感知的多任务推荐算法WAA-TA,动态调整任务权重,并利用任务集合代表用户在不同生命周期阶段的学习需求,以提高推荐系统的准确性和个性化程度。其次,在Edx和MOOCCubeX两个数据集上与6个基线算法进行对比实验,实验结果表明,本算法在各项评估指标上表现更优越,尤其在提高用户满意度和推荐准确性方面有显著效果。 展开更多
关键词 推荐系统 多任务推荐 动态权重 特征分解
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融合BERT和全局指针网络的电网新设备启动方案实体关系联合抽取研究
9
作者 张文广 张竟阳 王思瀚 《电力大数据》 2025年第2期38-46,共9页
构建电网新设备启动方案的知识图谱有助于提升电力系统的智能化水平,实体关系抽取是其重要基础任务之一。针对电网新设备启动方案文本语义关系复杂、存在实体嵌套和三元组重叠的情况,本文提出了一种融合BERT和全局指针网络的联合抽取模... 构建电网新设备启动方案的知识图谱有助于提升电力系统的智能化水平,实体关系抽取是其重要基础任务之一。针对电网新设备启动方案文本语义关系复杂、存在实体嵌套和三元组重叠的情况,本文提出了一种融合BERT和全局指针网络的联合抽取模型。首先引入RoBERTa-wwm-ext预训练模型以增强复杂语义关系文本的学习能力。其次通过全局指针网络将实体首尾作为一个整体进行统一标注,以解决实体嵌套问题。然后搭建全局指针联合解码模型,以解决三元组重叠的问题。最后引入对抗训练和多任务动态加权机制,以进一步提升该模型的稳定性和识别效果。所提模型在电网新设备启动方案实体关系联合抽取任务中的精确率、召回率和F 1值分别达到92.77%、94.79%和93.77%,验证了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 联合抽取 电网新设备启动方案 全局指针 BERT 对抗训练 多任务动态加权
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基于多任务深度学习的表面缺陷检测方法
10
作者 陈威锜 刘柏合 王蓓 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第8期2358-2364,共7页
针对表面缺陷检测在实际工业场景中的诸多应用需求,提出一种基于多任务深度学习的表面缺陷检测方法。不同于常规的单任务缺陷检测方式,该方法通过共享语义分割任务与分类任务的特征提取结构,实现同时处理两种任务,借助分割任务加强模型... 针对表面缺陷检测在实际工业场景中的诸多应用需求,提出一种基于多任务深度学习的表面缺陷检测方法。不同于常规的单任务缺陷检测方式,该方法通过共享语义分割任务与分类任务的特征提取结构,实现同时处理两种任务,借助分割任务加强模型的特征提取能力,充分利用现有标签,提高分类任务检测效果,并对模型的训练策略进行优化,平衡多任务推理需求。在实际工业现场采集的图像数据集上进行了测试,结果表明与常规分类网络和目标检测网络相比,该方法对不同类型的表面缺陷均具有较好的检测效果,且模型的检测效率更加高效、训练策略更加合理有效。 展开更多
关键词 表面缺陷检测 深度学习 多任务模型 分类模型 语义分割 训练策略 加权损失
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基于加权二部图最大匹配的通信编组方法
11
作者 王石杰 杨若鹏 《指挥控制与仿真》 2025年第4期109-113,共5页
现代条件下的信息通信保障任务具有突发性强、参与者多、协同度高等特点,对通信编组质量效率提出了较高要求。传统的编组模式主要依靠人工方式进行,难以适应多样化任务的现实需求。提出基于加权二部图最大匹配的智能通信编组方法,通过... 现代条件下的信息通信保障任务具有突发性强、参与者多、协同度高等特点,对通信编组质量效率提出了较高要求。传统的编组模式主要依靠人工方式进行,难以适应多样化任务的现实需求。提出基于加权二部图最大匹配的智能通信编组方法,通过数据采集与处理、优化改进二部图、引入岗位重要度、实施匹配与推荐等步骤,能够优化编组过程,创新编组模式,从而科学、及时、可靠地将最佳通信编组方案推荐出来,促进信息通信保障效能的有效发挥。 展开更多
关键词 通信编组 加权二部图 最大匹配 多样化任务 主动推荐
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线程池的优化设计 被引量:13
12
作者 赵海 李志蜀 +1 位作者 韩学为 叶浩 《四川大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第1期63-67,共5页
在各种业务解决方案的设计中,服务器处理任务的效率是衡量方案优劣的一个重要标准 使用线程池技术发处理任务是提高服务器效率的一个主要手段 在几乎所有线程池的设计中,线程的算法都没有根据线程所要执行的任务特点进行调整,导致实际... 在各种业务解决方案的设计中,服务器处理任务的效率是衡量方案优劣的一个重要标准 使用线程池技术发处理任务是提高服务器效率的一个主要手段 在几乎所有线程池的设计中,线程的算法都没有根据线程所要执行的任务特点进行调整,导致实际使用过程中的效率并不高 作者设计了一个通用的线程池,并且可以根据不同任务的特点,调整线程池参数。 展开更多
关键词 多线程 阻塞 线程池 任务 量级
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多界面多任务下不同任务权重的目标辨认 被引量:14
13
作者 曾庆新 庄达民 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期499-502,共4页
武器装备人机界面设计中目标辨认问题,必须通过目标辨认的实验和评价研究加以解决.根据飞行作业中所需完成的操作任务,提出一个多界面多任务目标辨认实验方案.通过测定被试完成实验主任务的反应时间和正确探测率,研究人在不同任务权重... 武器装备人机界面设计中目标辨认问题,必须通过目标辨认的实验和评价研究加以解决.根据飞行作业中所需完成的操作任务,提出一个多界面多任务目标辨认实验方案.通过测定被试完成实验主任务的反应时间和正确探测率,研究人在不同任务权重下对目标颜色、形状、位置的辨认情况,为人机界面设计目标编码提供科学依据.实验结果表明在需要分配人注意力的条件下,无论任务权重如何,绿色、红色和三角形是界面设计中合适的目标编码,圆形和正方形必要时可用于目标编码;人对不同位置的目标辨认受到任务权重的影响,人机界面对目标位置的设计要充分考虑任务权重因素. 展开更多
关键词 探测率 目标辨认 任务权重 反应时间
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异构Spark集群下自适应任务调度策略 被引量:20
14
作者 杨志伟 郑烇 +2 位作者 王嵩 杨坚 周乐乐 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期31-35,40,共6页
Spark是一种基于内存的类Hadoop MapReduce高效大数据处理平台,但其默认的任务调度策略在异构Spark集群下未考虑到节点的能力差异,降低了系统性能。为此,提出一种基于异构Spark集群的自适应任务调度策略。该策略通过监测节点的负载及资... Spark是一种基于内存的类Hadoop MapReduce高效大数据处理平台,但其默认的任务调度策略在异构Spark集群下未考虑到节点的能力差异,降低了系统性能。为此,提出一种基于异构Spark集群的自适应任务调度策略。该策略通过监测节点的负载及资源利用率,分析监测得到的参数,自适应动态调整节点任务分配权值。实验结果表明,在异构节点情况下,该策略在作业完成时间、节点工作状态及资源利用率方面的性能均优于默认的任务调度策略。 展开更多
关键词 Spark平台 异构集群 自适应 任务调度 监测 权值
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基于异构多核处理器的静态任务调度研究 被引量:8
15
作者 李静梅 金胜男 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第1期178-184,共7页
针对现存任务调度算法优先级选取过于单一、冗余任务处理较晚的问题,提出一种基于加权优先级的任务调度算法——WPTS算法。该算法综合考虑任务3个属性的加权值以决定任务被处理的先后次序,从而克服了任务选取时的单一性问题。在将任务... 针对现存任务调度算法优先级选取过于单一、冗余任务处理较晚的问题,提出一种基于加权优先级的任务调度算法——WPTS算法。该算法综合考虑任务3个属性的加权值以决定任务被处理的先后次序,从而克服了任务选取时的单一性问题。在将任务分配到处理器的过程中,保证任务优先调度到完成时间最早的处理器上。同时,引入冗余任务处理过程,及时消除冗余任务,达到对处理器空闲时间段进行有效回收、减少处理器调度长度的效果。性能对比实验表明,WPTS算法较CPFD算法、HCPFD算法和HDEFT算法能取得更好的性能。 展开更多
关键词 任务调度 冗余任务 加权优先级 任务属性 空闲时间段
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工作流系统带权角色与周期时间访问控制模型 被引量:23
16
作者 王小明 赵宗涛 郝克刚 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第11期1841-1848,共8页
带权角色激活任务和周期时间授权是工作流系统访问控制研究尚未解决的核心问题.以基于角色的访问控制模型为基础,提出了一种新的工作流系统带权角色与周期时间访问控制模型WRPTAC(weighted role and periodic time access control).讨... 带权角色激活任务和周期时间授权是工作流系统访问控制研究尚未解决的核心问题.以基于角色的访问控制模型为基础,提出了一种新的工作流系统带权角色与周期时间访问控制模型WRPTAC(weighted role and periodic time access control).讨论了周期时间表示方法,定义了工作流系统授权新概念和时态授权推导规则,给出了时间复杂度为O(n2)的时态授权推导规则一致性验证图论算法,并定义了任务激活约束规则.它能够表达复杂的工作流系统访问控制约束. 展开更多
关键词 工作流 任务 周期时间 带权角色 授权约束
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Storm环境下基于权重的任务调度算法 被引量:16
17
作者 鲁亮 于炯 +3 位作者 卞琛 英昌甜 师康利 蒲勇霖 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第3期699-706,共8页
大数据流式计算平台Apache Storm默认采用轮询的方式进行任务调度,未考虑到拓扑中各任务计算开销的差异以及任务之间不同类型的通信模式,在负载均衡和通信开销方面存在较大的优化空间。针对这一问题,提出一种Storm环境下基于权重的任务... 大数据流式计算平台Apache Storm默认采用轮询的方式进行任务调度,未考虑到拓扑中各任务计算开销的差异以及任务之间不同类型的通信模式,在负载均衡和通信开销方面存在较大的优化空间。针对这一问题,提出一种Storm环境下基于权重的任务调度算法(TSAW-Storm)。该算法首先根据各任务的CPU资源占用情况以及任务间的数据流大小,分别确定拓扑的点权和边权;并利用最大化边权增益的思想,逐步构建起各工作节点中承载的任务集合,在保证集群负载均衡的同时,尽可能将边权较大的节点间数据流转化为节点内数据流,从而降低网络传输开销。实验结果表明,在包含有8个工作节点的WordCount基准测试中,TSAW-Storm的系统延迟和节点间数据流大小相比Storm默认调度算法分别降低了30.0%和32.9%,且各工作节点的CPU负载标准差仅为Storm默认调度算法的25.8%;此外,在与在线调度算法的对比实验中,TSAW-Storm在系统延迟、节点间数据流大小和CPU负载标准差方面分别降低了7.76%、11.8%和5.93%,且算法的执行开销明显降低,有效提高了Storm系统的运行效率。 展开更多
关键词 大数据 流式计算 STORM 权重 任务调度 负栽均衡 通信开销
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基于析取约束的分布式协同设计带权任务排序 被引量:2
18
作者 梁学栋 杨育 +2 位作者 曾强 汪军 刘姣姣 《系统工程》 CSCD 北大核心 2009年第9期65-69,共5页
传统协同设计任务排序方式未考虑分布式任务在各个设计者之间的析取关系以及任务的重要度。引入协调理论中依赖分析方法和图论中约束关系图的概念描述协同设计任务的逻辑关系,提出基于析取约束协同设计任务排序问题的数学模型,依据带权... 传统协同设计任务排序方式未考虑分布式任务在各个设计者之间的析取关系以及任务的重要度。引入协调理论中依赖分析方法和图论中约束关系图的概念描述协同设计任务的逻辑关系,提出基于析取约束协同设计任务排序问题的数学模型,依据带权任务排序规则确定分布式协同设计任务的优化排序。通过工程算例验证该模型能够实现分布式带权协同设计任务的有效排序。 展开更多
关键词 协同设计 任务排序 带权排序 析取约束
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基于模糊集与TOPSIS的工作流任务分配方法研究 被引量:8
19
作者 陈君 张振明 +1 位作者 田锡天 耿俊浩 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第8期2883-2885,2945,共4页
为了解决工作流中任务的自动优选分配问题,提出了一种基于模糊集与TOPSIS的任务分配方法。在详细分析任务分配影响因素的基础上,建立了工作流任务分配决策模型。引入模糊集对模糊元素的处理,进而讨论了模型中的各决策属性及其权重的计... 为了解决工作流中任务的自动优选分配问题,提出了一种基于模糊集与TOPSIS的任务分配方法。在详细分析任务分配影响因素的基础上,建立了工作流任务分配决策模型。引入模糊集对模糊元素的处理,进而讨论了模型中的各决策属性及其权重的计算方法。在此基础上,设计了以逼近理想解排序法(TOPSIS)为核心的模型求解算法,用以获取任务执行的最优人选。最后,通过实例验证了该方法的合理性与适用性。 展开更多
关键词 工作流 任务分配 模糊集 权重 逼近理想解排序法
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一种多核系统改进型列表调度算法 被引量:7
20
作者 罗乐 王春华 +1 位作者 张多利 宋宇鲲 《电子科技》 2020年第6期52-57,共6页
在任务调度领域,基于列表的任务调度算法被广泛应用。经典列表调度算法在节点排序阶段会对权值一致的任务节点进行随机排序,但这种节点排序方式过于粗糙,难以取得较好效果。针对这一缺陷,文中提出了一种改进型列表调度算法,通过特殊列... 在任务调度领域,基于列表的任务调度算法被广泛应用。经典列表调度算法在节点排序阶段会对权值一致的任务节点进行随机排序,但这种节点排序方式过于粗糙,难以取得较好效果。针对这一缺陷,文中提出了一种改进型列表调度算法,通过特殊列表片段将权值一致的任务整合到一起,并对特殊列表片段的调度解空间进行遍历,以迭代产生更优的调度列表获得更好的调度效果。随机DAG图测试结果表明,提出的算法调度效果优异,算法平均增强比最高可达15.3%,不仅适用于多种任务图规模,且在CCR和平均出入度较高的情况下有更好的调度性能。 展开更多
关键词 调度算法 节点排序 任务权值 权值一致排序困境 特殊列表片段 调度空间
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