分布式系统中雷达仿真任务优化调度算法研究
摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第13-20页 |
1.1 背景与研究意义 | 第13-14页 |
1.2 国内外研究现状 | 第14-18页 |
1.2.1 分布式仿真 | 第14-16页 |
1.2.2 任务调度 | 第16-18页 |
1.3 论文内容与结构 | 第18-20页 |
第二章 雷达仿真任务调度模型 | 第20-36页 |
2.1 雷达分布式仿真系统 | 第20-23页 |
2.1.1 雷达仿真系统结构 | 第20-21页 |
2.1.2 雷达仿真任务调度 | 第21-23页 |
2.2 独立任务调度问题 | 第23-28页 |
2.2.1 仿真任务模型 | 第23页 |
2.2.2 调度环境模型 | 第23-24页 |
2.2.3 调度模型 | 第24-25页 |
2.2.4 调度算法 | 第25-28页 |
2.3 关联任务调度问题 | 第28-34页 |
2.3.1 仿真任务模型 | 第28-29页 |
2.3.2 调度环境模型 | 第29-30页 |
2.3.3 调度模型 | 第30-32页 |
2.3.4 调度算法 | 第32-34页 |
2.4 性能指标 | 第34-35页 |
2.5 本章小结 | 第35-36页 |
第三章 优化DPSO算法 | 第36-53页 |
3.1 基本DPSO算法 | 第36-40页 |
3.1.1 算法模型 | 第37-39页 |
3.1.2 算法应用 | 第39-40页 |
3.1.3 算法分析 | 第40页 |
3.2 优化DPSO算法 | 第40-45页 |
3.2.1 信息素机制 | 第40-41页 |
3.2.2 改进DPSO算法 | 第41-44页 |
3.2.3 算法分析 | 第44-45页 |
3.3 仿真实验 | 第45-52页 |
3.3.1 参数设置 | 第45-46页 |
3.3.2 算法稳定性分析 | 第46-48页 |
3.3.3 算法收敛性及种群多样性分析 | 第48-50页 |
3.3.4 不同异构程度下算法性能分析 | 第50-52页 |
3.4 本章小结 | 第52-53页 |
第四章 优化MDPSO算法的参数设计 | 第53-62页 |
4.1 粒子群算法相关参数 | 第53-57页 |
4.1.1 惯性权重 | 第53-55页 |
4.1.2 学习因子 | 第55-57页 |
4.2 蚁群算法相关参数 | 第57-59页 |
4.2.1 信息素重要程度因子 | 第57-58页 |
4.2.2 信息素挥发因子 | 第58-59页 |
4.3 仿真实验 | 第59-61页 |
4.3.1 收敛性分析 | 第59-60页 |
4.3.2 算法性能分析 | 第60-61页 |
4.4 本章小结 | 第61-62页 |
第五章 优化列表调度算法 | 第62-79页 |
5.1 经典列表调度算法 | 第62-68页 |
5.1.1 HEFT算法 | 第63-65页 |
5.1.2 CPOP算法 | 第65-68页 |
5.2 优化列表调度算法 | 第68-73页 |
5.2.1 基于分层和数据依赖的LDP算法 | 第69-71页 |
5.2.2 优化CPOP算法 | 第71-73页 |
5.3 性能分析 | 第73-75页 |
5.4 仿真实验 | 第75-78页 |
5.4.1 实验数据生成 | 第76-77页 |
5.4.2 实验结果及分析 | 第77-78页 |
5.5 本章小结 | 第78-79页 |
第六章 全文总结与展望 | 第79-81页 |
6.1 全文总结 | 第79-80页 |
6.2 工作展望 | 第80-81页 |
致谢 | 第81-82页 |
参考文献 | 第82-86页 |
攻读硕士学位期间取得的成果 | 第86-87页 |