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摘要:
航天器对大容量高效计算的要求越来越高,现有的星载计算体系的能力已经难以满足其需求,需要建立具有自组织能力的智能计算体系,还要实现高效的任务调度.给出了航天器分布式智能计算体系的模型和任务调度问题的多目标优化模型,并根据该模型设计了改进粒子群算法和改进蚁群算法结合的DPSO-EACO算法,先利用粒子群算法生成初始调度方案,再用该方案初始化蚁群算法,利用蚁群算法生成最终调度结果.仿真结果表明,该算法的性能与改进粒子群算法和改进蚁群算法相比具有明显的性能优势.
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文献信息
篇名 航天器分布式智能计算体系的数学建模与调度算法研究
来源期刊 空间控制技术与应用 学科 工学
关键词 分布式计算体系 任务调度 帕累托最优 多目标优化 粒子群算法 蚁群算法
年,卷(期) 2019,(6) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 38-46
页数 9页 分类号 TP31
字数 8383字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-1579.2019.06.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王磊 14 31 3.0 5.0
2 李金哲 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
分布式计算体系
任务调度
帕累托最优
多目标优化
粒子群算法
蚁群算法
研究起点
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空间控制技术与应用
双月刊
1674-1579
11-5664/V
大16开
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1975
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