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分布式调度是制造系统领域的前沿研究,而不确定调度问题的研究更具现实意义.针对不确定分布式置换流水线调度问题,采用区间数表示工序加工时间,以最小化区间最大完工时间为目标,利用问题特性在果蝇优化框架内提出
用FPGA实现cordic算法,采用流水线方式,分别有8级、16级、24级流水的完整程序。经modelsim验证,功能完整正确。
旅行商问题(TSP)是最古老而且研究最广泛的组合优化问题。针对TSP问题,提出一种蚁群与粒子群混合算法(HAPA)。HAPA首先将蚁群划分成多个蚂蚁子群,然后把蚂蚁子群的参数作为粒子,通过粒子群算法来
通过分析组卷的数学模型及目标函数,抽象出组卷模型实质是一个多目标线性规划模型,并将二元蚁群算法用于求解组卷问题。由于采用二进制编码,任意时刻每只蚂蚁只需根据其面前两条路径上的信息素强度决定该题选或不选
论文研究-求解双层CARP优化问题的知识型蚁群算法.pdf, 双层CARP优化问题不仅要解决微观路径优化问题,还要解决宏观
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蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,具有正反馈、分布式计算等特点,是一种解决组合优化问题的有效算法。在介绍蚁群算法基本原理以及探讨该算法的缺陷基础上,针对多处理器任务调度问题,提出了一种基于改进型蚁群算
基于流水线的MSEA运动估计算法FPGA设计,焦荣惠,郭立,块匹配算法(BMA)在目前运动估计算法中占主导地位,多级顺序排出算法(MSEA)是一种有效的块匹配,但是单靠软件的方法其运算速度�
解读流水线cpu设计原理,通过软件知识模拟出计算机流水虚拟机,从微观cpu内部数据流向到宏观汇编程序的编写进行详细的演示与说明,对流水线新技术所提出的一些新的问题的解决方案给出相应的思路。
为了使企业在选择订单时获取最大利润,避免产生惩罚损失,提出了一种流水线生产企业订单接受与调度一体化的决策方法。在该方法中,将订单接受与调度同时规划,建立了以利润最大化为目的,考虑拖期惩罚的决策模型。提
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