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。

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

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

本发明公开了考虑关机重启策略的柔性作业车间节能调度的建 模方法，以能耗最小为目标，基于空闲时间与空闲能耗两种建模思想， 建立了 6 个考虑关机重启策略的混合整数线性规划模型。接着，从建 模过程、模型尺寸复杂度、计算复杂度等方面对这些数学模型以及已 有数学模型进行了详细的对比评估。使用 CPLEX 求解器对 FJSP 调度 实例进行求解，证明了本文所提出 MILP 模型的正确性与有效性。试 验结果表明基于不同建模思路的&n

成果简介：云计算的发展使越来越多的计算和业务服务通过云端提供。与传 统的内部服务相比较,云中的服务通常隶属于不同的机构,具有自主性,会为 了自己的效用随时加入、离开网络,使传统的仅考虑时间或者费用的服务组合与调度算法失效。本技术引入服务信任的概念融入到云工作流管理模型， 从而实现兼顾时间、费用和可靠性的 Web 服务组合及调度管理。 项目来源：自行开发 技术领域：云计算、服务

本发明公开了一种基于 Hadoop 多作业环境下的资源调度方法， 包括：(1)实时采集集群负载、Hadoop 平台以及硬件三方监控信息，(2) 实时采集集群各计算节点上用户的作业执行监控信息，(3)汇总集群三 方监控数据，建模评估节点的计算能力，并将集群节点划分为优势计 算节点和劣势计算节点，(4)若节点为优势计算节点，则启动基于相似 度评估的作业任务资源需求配置策略，(5)若节点为劣势计算节点，则 还原为 Yarn