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对医药物流出库时效性进行优化算法设计,以提高医药物流调度和配发效率,为挽救生命提供宝贵时间。传统采用信息流特征分析方法进行医药物流出库调度,随着分簇能耗扩散,收敛性不好。提出一种基于决策树空间分类的医药物流出库时效优化算法,并通过仿真实验进行性能验证。结果表明,采用该算法能有效降低医药物流出库时间,提高出库吞吐量,展示了较搞的应用价值。 相似文献
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《西安文理学院学报》2020,(1)
提出了一种面向云计算系统的分布式机器学习任务调度算法(CloudScheML),CloudScheM以最小化干扰和分布式机器学习任务的训练完成时间为目标进行任务调度.CloudScheML采用了配置有回报模型的深度强化学习(RL)框架,并采用了一系列技术来提高训练的稳定性和收敛速度.建立回报预测模型,该模型使用历史数据样本进行训练,以解决训练不足的问题.实验结果显示,CloudScheML在平均任务完成时间方面优于现有的调度算法. 相似文献
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在云计算系统中,任务调度是其中的一个关键问题,它首要决定了整个云计算系统的运行效率。基于min-min算法思想和有向无环图(DAG)的基础上设计出一个解决依赖型的任务调度算法。根据具体例子进行算法演示,结果表明:该算法在完成时间跨度上与最优算法基本一致,有效地提高任务调度效率和云资源利用率。 相似文献
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增强现实系统在虚拟信息叠加过程中,待注册区域会出现被遮挡情况,针对该问题,提出一种基于FAST特征检测与TLD目标跟踪的混合增强现实系统三维注册方法。首先采用TLD算法对待注册目标区域进行跟踪,再运用FAST算法从指定目标区域中提取相应特征值,然后基于不同特征值之间的联系构建注册矩阵,利用叠加矩阵得来的信息实现增强现实的效果。根据实验可知,混合三维注册方法在光照变化、遮挡以及旋转变换的情况下,可将虚拟信息快速、准确地叠加到待注册区域,有效提高AR系统实时性、稳定性和鲁棒性。 相似文献
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本文研究了一种基于节点位置信息的改进型LEACH无线传感器网络分簇算法,通过决策支持机制,利用传感器节点的位置信息进行分簇.该算法有效地减少了路由消耗,同时平衡节点间的能量使用,控制节点能耗,延长网络生存时间. 相似文献
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为了均衡传统分簇路由算法中的簇间传输能耗,减少簇首更换开销,提出基于最优化模型的能耗均衡分簇路由协议 opt_leach。将区域节点划分成大小相同的簇,均衡不同簇的簇内通信开销;簇间通信采用多种路由组合的方式通信,均衡簇间通信开销;簇内节点可以连续充当簇首,减少簇首更换开销。实验结果表明,与传统分簇路由算法相比,该算法可更好地实现能耗均衡,延长网络生存时间。 相似文献
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根据无线传感网络能量受限的特点,提出一种低能耗路由算法SOC-IACO,算法由自组织聚类算法SOC和改进蚁群算法WAC组成.先通过SOC将节点分簇,选取簇头构造簇头数据链,再通过WAC构造簇内节点数据链.簇内数据沿节点数据链汇聚至簇头、簇头数据沿簇头数据链汇聚至总簇头,由总簇头发送数据至基站.实验表明,由于聚类过程中考虑了节点分布和簇负载均衡并采用双层链路由,SOC-IACO算法能大幅降低节点能耗提高网络寿命. 相似文献
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任务调度和资源分配是云计算的两大关键技术,资源分配决定着资源使用规则,关系到云计算的执行效率和并发处理能力。针对绿色云计算中的资源管理与调度过程,在Map Reduce调度模型基础上,设计一种并行Map Reduce资源分配算法。实验结果表明,该算法在能耗优化和执行时间方面都优于Map Reduce算法。 相似文献