本发明公开了一种高效使用新能源的能源调度方法，以及辅助 该方法实现的异构结点装置。它根据服务器上在一天二十四小时之内 负载不均衡的特点，在低负载的情况下进行负载的调度，把低负载时 间段内对能耗的需求降低，从而降低了整个系统一天内能耗的需求量。 其中负载调度涉及在异构结点之间进行负载的分配策略；另外，将通 过风能、太阳能等途径收集的有限新能源进行最高效化的利用。新能 源的利用点包括两个，其一为在高负载的时间段，降低最高

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。

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

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。 7 大型水利水电工程可视化仿真 8 重大水利水电工程施工实时控制 9 重大泄流结构耦合动力安全理论及工程应用 10 城市热环境与建筑节能 11 建筑光环境与城市照明 12 低碳城乡规划与绿色建筑设计含沙量的概率密度分布函数；利用模糊模式交叉迭代模型和遗传算法对

本发明公开了一种基于 MapReduce 的负载自适应的任务调度方 法，包括：(1)动态监测 Hadoop 集群负载状态，(2)动态监测集群各执 行节点在执行任务过程中产生的软件信息，(3)动态监测集群各执行节 ·841·点在执行任务过程中的硬件信息，(4)汇总步骤(1)、步骤(2)及步骤(3) 中采集的集群各执行节点的负载监控信息、软件监控信息以及硬件监 控信息三方监控信息，建模计算集群各执行节点的计算能力，(5)执行

本发明公开了一种虚拟化环境下动态实时 CPU 调度系统，属于 计算系统虚拟化技术领域。本发明包括网络包监控模块、信息收集模 块以及实时 CPU 调度模块，无需用户设置虚拟机类型及调度参数，能 够通过分析虚拟机发送或接收的网络包的方式动态识别虚拟机的类型 以及获取虚拟机所需的调度参数。本发明可以根据动态获取的信息及 时的调度实时虚拟机，从而保证运行于虚拟机内的实时应用的性能。 本发明与现有技术相比，消除了用户管理虚拟机

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

本发明提出了一种基于时间-能耗重要性比重的并行任务调度算 法，在满足时间和能耗的双重限制下，实现异构并行系统下任务所用 时间和能耗的权衡优化。本发明考虑到实际情况中任务受各种因素的 影响，执行时间不是固定且确定的，而是近似于正态分布，因此在确 定任务调度顺序时，不采用以往技术中使用执行时间平均值的方法， 而是将执行时间的平均值和方差同时考虑进来使用近似权重。在任务 分配阶段，同时考虑时间和能耗这两个性能指标，并能根据

本发明公开了一种用于紧凑式热带生产的热轧调度方法，以最 小化无委材数量、最小化同一轧制单元内相邻两块板坯间最大厚度改 变量、板坯厚度的改变时间为目标，建立包括无委材优化模型和板坯 厚度优化模型的热轧生产调度模型;根据实际热轧生产过程中的工艺约束确定上述无委材优化模型和板坯厚度优化模型的约束条件;采用 改进的启发式算法对无委材优化模型进行求解，获得最优轧制单元的 数量和无委材的数量;采用基于分解的多目标进化算法对板坯厚度优 化模型进行求解，获得最优相邻板坯之间厚度的改变值和最优的厚度 改变时间;本发明