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高等教育领域数字化综合服务平台
城市轨道交通调度指挥仿真平台
该平台是以成都地铁实际运营线路为背景，采用国际最新城市轨道交通调度指挥架构研究开发的调度指挥仿真平台，包含了基于CBTC的列车智能控制、ATS线路设备控制、运行计划自动执行及调整、轨旁应答器模拟、城市轨道交通列车牵引计算、车辆段作业组织等理论、方法与技术，同时兼容传统轨道电路调度监督及指挥模式。该平台可在纯软件环境下真实的模拟城市轨道交通运输组织与调度指挥过程，从而实现低成本、高效率、高精度的城市轨道交通线路设备适应性分析、通过能力分析、客运能力分析等，在地铁线路规划、设计、运营全过程均具有很高的实用价值。
西南交通大学
2016-06-27
一种实时性增强的虚拟 CPU 调度方法
本发明公开了一种实时性增强的虚拟 CPU 调度方法，包括：虚 拟机管理控制工具接受用户操作虚拟机及调度参数的命令；管理控制 工具判断用户命令是否关系实时虚拟机，若涉及实时虚拟机，计算满 足实时虚拟机可调度性的条件，根据计算结果对物理 CPU 资源进行动 态划分；采用实时性增强的虚拟 CPU 调度方法进行调度，对运行实时 虚拟机的 CPU 资源池使用全局最早截止时间优先调度算法，对运行非 实时虚拟机的 CPU 资源池使
华中科技大学
2021-04-14
一种智能物流系统预测性调度优化方法
本发明提出一种智能物流系统预测性调度优化方法及系统，具体包括：实时采集智能物流系统内设备的运行状态数据，对运行状态数据进行预处理，并划分训练集和测试集；对预处理后的运行状态数据进行时域分析，从中提取关键故障特征，对设备进行健康状态评估；建立预测性调度模型，基于得到的健康状态评估结果进行调度策略切换，并对生产物流调度方案进行多目标优化；采用三维建模技术进行可视化管理，并结合虚拟仿真进行调度优化验证。本发明所提出的方法，能够有效应对动态物流环境中的设备故障等问题，优化物流调度性能，减少配送延误，并提高物流系统的整体效率与资源利用率，实现高智能化、高效生产物流调度。
南京工业大学
2021-01-12
一种虚拟化环境下面向任务并行编程模型的优化方法
本发明公开了一种虚拟化环境下面向任务并行编程模型的优化 方法；在位于客户虚拟机的前端监控部分获取任务并行编程模型中失 败的窃取操作；在位于虚拟机监控器的后端加速部分根据加速发起者 和被加速候选者的运行状态和所在物理 CPU 的信息，做出是否执行加 速的决策。若执行加速，将加速发起者的剩余时间片提供给被加速候 选者，当被加速候选者被虚拟机监控器抢占(时间片耗尽或被阻塞)时， 若被加速候选者处于可运行状态，恢复其原本的调
华中科技大学
2021-04-14
面向连续监视任务的视频卫星摄像机最优指向角控制方法
本发明提供一种面向连续监视任务的视频卫星摄像机最优指向角控制方法，设摄像机指向角为定义 为主光轴在 UW 平面内的投影与 W 轴的夹角，ω 为主光轴在 VW 平面内的投影与 W 轴的夹角，κ 为绕 W 轴的转动角；设连续拍摄任务起始时刻为 t 时刻，确定摄像机的指向角中 ω 和 κ 后，将摄像机的主光 轴依次绕绕 U 轴旋转 ω 角，绕 W 轴旋转 κ 角，确定摄像机指向角中的后，将摄像机的主光轴绕 V 轴旋 转角；在后续拍摄任务过程中，保持
武汉大学
2021-04-14
城市出租车运行监测分析与协同调度系统
北京工业大学
2021-04-14
一种面向 NUMA 架构的虚拟 CPU 调度优化方法
本发明公开了一种面向 NUMA 架构的 VCPU 调度优化方法，具 体地：采集每个 VCPU 的访存信息，分析计算各 VCPU 的访存特征； 根据每个 VCPU 的内存块位置和类型，在将访存密集型 VCPU 平均分 配到不同 NUMA 节点的基础上，保证最大限度的本地内存访问；当存 在空闲的 CPU 时，根据 CPU 负载大小以及 CPU 所属节点信息，为该 空闲的 CPU 选取一个合适的 VCPU 来运行。本发明针对访存密集型应
华中科技大学
2021-04-14
一种基于用户距离的基站天线的调度方法
本发明公开了一种基于用户距离的基站天线调度方法，具体为：首先进行系统初始化，其中包括确定为保证通信的最低信干噪比和基站天线总数，首先基站向服务的本小区用户发送导频信号，用户接收导频信号并计算其与基站之间的距离，然后用户将其距离值发送给本小区基站，基站根据保证基站与用户通信的最低信干噪比以及用户到基站的距离来确定调度天线的个数。本发明适用于发送端配备多天线，接收端配备单天线的大规模多输入多输出蜂窝网络场景，根据小区中不同用户的信干噪比质量不同，基站调度天线数不同，节省了维持多余天线工作的静态能量。同时，每次调用后剩余的天线还可以为其他用户服务，从而提高了下行链路的平均能量效率。
华中科技大学
2021-04-11
一种基于带宽感知的 Hadoop 调度方法和系统
本发明公开了一种基于带宽感知的 Hadoop 调度方法，包括：对Hadoop 任务调度建立一个作业时间完成模型，为 Hadoop 调度系统建立一个数学模型，将 Hadoop 的任务调度问题转化为一个为待调度的作业寻找一个使得该作业的作业完成时间最短的任务调度方法的问题；利用 SDN 提供的实时网络管理与流量控制功能，提出了一种基于时隙的网络带宽分配机制，将每一条链路的剩余带宽的占用期划分为相等的时隙，在作业完成时间模型和网络时隙带宽分配机制的基础之上；在为某个任务分配计算节点之前，综合考虑任务的本地性与实时网络带宽情况，为每一个任务分配一个能够提供最早完成时间的计算节点。本发明解决了现有方法中不能同时从全局视角和实际网络可用带宽两方面进行任务调度的问题。
华中科技大学
2021-04-11
多沙河流水库多目标优化调度系统研究
成果的背景及主要用途：
天津大学结合三门峡水利枢纽管理局委托“三门峡枢纽多模目标优化调度研究”项目和教育部骨干教师基金“粘性泥沙的力学模型和人工智能模拟复合模拟研究”项目开展了多沙河流水库水沙电的多目标优化调度的研究工作。采用科学的理论方法和先进的技术手段，创新地研究调度管理系统中涉及的水文预测、泥沙冲淤的智能快速模拟、高含沙洪水的“揭河底”现象的特征机理、多目标优化调度、实时短期调度、调水调沙等问题，以便使水库优化调度管理系统更科学化、智能化、系统化。本研究项目的进行与研究结果，有利于协调解决目前防洪、供水、泥沙淤积与蓄水发电等多目标的优化调度的问题，确保在改善多沙河流水库库区、下游水库及其河道的泥沙淤积情况的同时增加发电量，提高社会效益和经济效益，在全国用电紧张、更加注重社会效益和生态效益保护的今天，本项目的研究有重大的现实意义和实用价值。
技术原理与工艺流程简介：
本项目主要利用混沌神经网络模型对黄河中下游中长期径流和含沙量进行了预测，并利用模式识别的方法随机模拟了洪水过程中的流量过程线和含沙量过程线；对影响潼关高程和水库泥沙淤积量的相关因子进行优选，并利用其训练神经网络；将 BP 人工神经网络模型运用到径流量的预测，水库泥沙淤积、潼关高程中去，进行计算和预测；建立随机微分方程模型，确定水库断面水库进行多目标优化调度。在完成上述专业模型系统的设计开发基础上，将利用多目标系统决策分析理论，通过从下到上逐级控制，并协调各子系统的运行关系，使各子系统既能实现各自目标，又能满足彼此的制约关系，从而实现整个枢纽的综合最优调度。
技术水平及专利与获奖情况：
该项成果达到国际先进水平。应用前景分析及效益预测：水库多目标优化调度的效益极为明显，往往是在不增加水利枢纽运行和管理成本基础上实现的效益，在水资源日益短期的形势下，其重要性也日益突出。本项目所研究的多沙河流以水、沙、电多目标优化调度系统，可为解决防洪、供水、发电与减淤的矛盾提供新的技术手段和理论方法，可以应用到黄河等多沙河流的各个水利枢纽的优化调度运行中，能实现水库枢纽经济效益、社会效益和生态效益的综合优化及和谐统一。还可以应用到含沙量较小（但又必须涉及泥沙问题）的河流上的各个水库枢纽上，如三峡水库等，应用范围极为广泛，具有广阔的应用前景。
应用领域：水利水电工程运行管理。
合作方式及条件：技术服务。
天津大学
2021-04-11