图9-34比较了在不同任务规模下两种算法优化结果中的续传次数，MACA算法中的续传次数要低于NSGA-Ⅱ算法，平均减少了25.1%。图9-35是两种算法优化结果的资源负载失衡度，MACA算法与NSGA-Ⅱ算法结果相当，两算法的负载失衡度均在0.01以下。对本章场景仿真实验，分别得到整传调度和续传调度结果如图9-36和图9-37所示。......
2023-07-02
仿真实验及结果分析
【摘要】：选取任务数量为64的场景进行仿真，采用静态资源调度算法获得初始调度方案。表9-7新增任务具体参数2）动态调度结果分析采用抢占式快速动态调度算法对动态调度问题进行求解。表9-9不同场景算法调度结果对照表由表9-9可知，抢占式快速动态调度算法的调度结果具有调度收益高、方案变化少和调度速度快的优势。
1）仿真场景
仿真场景采用中继卫星系统三星结构和中继星配置，即设每颗中继星分别配置1个激光终端和1个Ka波段单址天线用于用户星接入，其终端相关参数与表9-3所示参数一致。仿真时长为6 h，将用户卫星参数导入STK中，进行可见性分析可得中继卫星与用户星间的可见时间窗口。选取任务数量为64的场景进行仿真，采用静态资源调度算法获得初始调度方案。设初始调度方案发布确定后，在任务执行前增加了8个新任务，相关参数如表9-7所示。
表9-7 新增任务具体参数
2）动态调度结果分析
采用抢占式快速动态调度算法对动态调度问题进行求解。为验证算法的有效性，分别采用完全重调度、无抢占的快速动态调度算法与本算法对比。完全重调度、无抢占的快速动态调度算法和本算法仿真获得调度甘特图如图9-24、图9-25和图9-26所示。求解后，新增加的8个任务的具体调度情况如表9-8所示。图中彩色色块（上部分）为进行动态调度后的新方案，灰度色块（下部分）为初始调度方案，色块大小代表任务传输时间，色块上标签为任务序号。
图9-24 完全重调度方案甘特图
图9-25 无抢占的快速动态调度算法甘特图
图9-26 抢占式快速动态调度算法甘特图
表9-8 新增任务调度情况
定义“方案变化率”为变化任务量与初始总任务量之比，定义“优先级加权变化率”为变化任务量总权值与初始任务量总权值之比。在此次完全重调度中，72个任务（64个旧任务和8个新任务）均完成调度安排，完全重调度方案中仅有22个任务分配的资源和调度时间与初始调度方案相同，方案变化率为65.63%，优先级加权变化率为68.28%。由此可知，完全重调度对初始调度方案改变很大，导致绝大部分的用户星计划改变，可能给整个系统带来连锁反应，严重影响系统的稳定性。
对比图9-25、图9-26，结合表9-8数据可知，抢占式快速动态调度算法和无抢占的快速动态调度算法的方案变化率分别为9.38%和10.94%，方案变化率低1.56%；优先级加权变化率为4.63%和6.15%，加权变化率低1.52%。优先级加权变化率小于方案变化率是由于在动态调度过程中，算法选择权值较小的旧任务调整，以减小对初始方案的影响。两算法对方案的影响均很小且具有较强的鲁棒性，但本算法对方案调整幅度更小，表明本算法在多类扰动环境下的动态调度适应性更好。
由表9-8可知，抢占式和无抢占的快速动态调度算法的新方案收益分别为52和45，方案收益高7个优先级权值。两算法动态调度影响的旧任务相同，但采用的调度操作方式略有不同。新任务
的优先级不高，无法替换在有限时限范围内的旧任务（由于同时期旧任务的优先级不低于
），因此在图9-25中，
未调度；但由于本算法设计任务可续传插入，因此在图9-26中，
通过直接调度（续传插入）操作获得了规划。另外，在新任务
，
的调度中，由于冲突的旧任务J64，
无法重新调度，无抢占式动态调度算法只能删除冲突任务；而本算法可对冲突的旧任务未执行完部分再续传，从而获得旧任务的重新调度，因此获得了更小的初始方案变化和更高的动态调度收益。
由表9-8可知，调度新任务
获得的方案收益较小，但对初始方案影响较大。由于本书采用基于理想解的多目标决策方法，经计算本算法未对
进行调度规划，从而减小了动态调度对方案稳定性的影响。
3）多场景仿真验证
为验证本算法在不同任务规模场景中的有效性，分别取任务规模为32，48，64，80，96的场景对比不同算法进行仿真分析。表9-9比较了在相同初始方案和新增任务数量条件下，完全重调度、无抢占的快速动态调度算法和本算法的调度结果。
表9-9 不同场景算法调度结果对照表
由表9-9可知，抢占式快速动态调度算法的调度结果具有调度收益高、方案变化少和调度速度快的优势。在不同任务规模的场景中，虽然完全重调度算法的任务总优先级权值完成量均高于其他两种算法，但完全重调度算法的方案变化率大、计算耗时多，无法适应多类扰动环境下的混合系统动态资源调度问题。
对比算法的调度计算时间可知，本算法的结果略高于无抢占动态调度算法，但明显低于完全重调度算法的计算时间。这是由于完全重调度需要重新全局优化，而本算法和无抢占动态调度算法均采用启发式的邻域搜索方法，因此显著降低了计算量。另外，本算法和无抢占动态调度算法的计算时间随任务规模的扩大而增加，但相对增量较小，适应于突发扰动环境下的快速动态调度。
计算表9-9中本算法和无抢占的快速动态调度算法调度结果可知，在不同任务规模场景中本算法的方案收益更高（平均高4.2个优先级权值），且方案变化率和优先级加权变化率更低（平均低2.98%和1.81%）。这是由于本算法采用抢占式调度，允许突发的高优先级新任务抢占旧任务资源，且对旧任务未执行部分续传，从而降低了算法对初始方案的影响且增加了调度方案的收益；另外，本算法采用基于理想解的多目标决策方法，从而控制了方案的变化率，保持了系统的鲁棒性。
有关空间激光微波混合信息网络技术的文章
- 详细阅读
-
仿真模型的建立及分析结果详细阅读
图3-25 三角形隶属度函数模糊控制规则是模糊控制的核心，因此，如何建立模糊控制规则成为一个十分关键的问题。根据表3-3所示参数，由式可得D0=0.24；由式可得x0=[0.11573600]T；由式可得图3-28 模糊控制器输出曲线图3-28 模糊控制器输出曲线图3-29 有源电力滤波器整体仿真模型表3-3 仿真参数图3-29 有源电力滤波器整体仿真模型表3-3 仿真参数取正定矩阵取正定矩阵根据实验取定根据实验取定具体仿真结果如下：1）图3-30所示为无滤波器的情况下电网电流波形。......
2023-06-23
-
实验方法及结果分析详细阅读
实验中触头预压力FK保持为25.1N。表6-5为两组实验和仿真的详细结果数据。图6-21为峰值电流为11.3kA时的电流和电动斥力实验波形。表6-5 实验和仿真结果比较在仿真中，表征触头接触情况的参数ξ取值为0.45。而电流峰值为9.0和11.3kA时，对应的触头压力分别为35.4和55.9N。根据式（6-1），可得导电斑点的半径分别为0.158和0.199mm。因此，引入导电桥模型，采用有限元静态分析的方法计算电动斥力是合理的，也是有效的。......
2023-06-15
-
实验与实验结果分析详细阅读
之后计算求得该组5个制品减重百分数的平均值xi，作为该组实验的结果。表6-9 实验结果表6-10 实验结果表6-11 实验结果表6-9～表6-11中，每一行为一组实验数据，各因素下为对应的水平号。表6-10～表6-11中实验号5、13、14的实验结果明显小于其他数据，后续数据处理中保留了这些数据，没有作为奇异项处理。图6-32 一个注塑周期的实验数据图所有数据统一在一个时间轴下记录，为后续数据分析提供了便利。......
2023-07-02
-
实验内容及结果分析详解详细阅读
例如，根据6.5.3节的实验设置，当冻结本文迁移学习模型的第1～9层时，本节模型在KTH-TIPS纹理库训练集和验证集上的损失函数变化情况如图6-17所示，识别精度变化情况如图6-18所示。综上可以看出，本节算法在4个纹理库上一致取得了良好的识别结果。其中，表6-9中未给出的部分结果表示相关文......
2023-06-29
- 详细阅读
-
切削温度结果分析：车削实验结果分析详细阅读
切削温度计算值与测试值之差相对误差也在5%的允许范围内，见图4-21b。图4-22 车削时切削温度与切削深度、进给量的特征曲面以及切削温度特征曲面等值线图a）切削温度与切削深度、进给量的特征曲面 b）切削温度特征曲面等值线图2.铣削实验结果分析由图4-23a可知，切削温度模型拟合得也较好。......
2023-06-27
-
IRS多用户系统仿真结果及分析详细阅读
图7.11不同用户数下和速率随发射天线数M的变化曲线图7.11展示了不同用户数下，系统可实现和速率随基站的天线数M变化的近似结果及蒙特卡洛仿真结果。从式中不难发现，基站传输功率的提升同样会增大系统能耗，同样IRS元素个数和用户数均会对能耗产生影响。图7.15还反映出IRS元素个数的增多同样会造成损耗。......
2023-08-23
相关推荐