✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、程序设计科研仿真。完整代码获取 定制创新 论文复现点击Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条做科研博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之是为博学慎思明辨笃行。 内容介绍本文提出了一种联邦的、异步的、迭代的方案允许一组互连节点在有限步骤内达成在预先指定范围内的一致性共识。虽然该方案可以应用于各种应用场景但我们将其置于数据中心任务调度的背景下进行讨论。在本工作的背景下该算法保证在有限的步骤内近似收敛到最优调度方案在可用资源的条件下并且保证所有节点同时终止。此外作为一种异步方案该方案能够在仍然收敛到目标的情况下考虑到由落后节点或通信延迟带来的不确定性。此外通过广泛的模拟实验评估我们证明了该方法具有最先进的性能。评估可以分为两个主要部分算法方案的验证量化其在各种配置下的性能。算法评估为了详细阐述算法评估我们需要定义我们的配置我们将参数元组定义为每次运行时变化的不同元素的数量。在本例中我们改变网络大小其节点N及其预期延迟范围延迟τ。容量一致性这是一个基本的方案它是同步的并且不能容忍节点通信之间的任何延迟从下面的图表中我们可以看到在理想情况下给定网络大小它可以在几次迭代后收敛。然而由于延迟和同步在现实世界网络中是普遍存在的因此这对于实际应用来说似乎不切实际。为了克服其缺点我们引入了另一个概念——容量比一致性。具有有限终止性的容量比一致性数据中心的资源分配会导致大规模问题和网络这自然需要异步解决方案。在已知网络直径的情况下我们提出了一种异步算法保证在τD的倍数内完成其中τ是最大网络延迟D是其直径。我们的方案基于比率一致性协议并利用min-max一致性迭代允许节点确定其比率彼此在ε范围内的时步其中ε是一个小常数。我们评估了我们提出的方案其网络大小变化范围为N [20, 50, 100, 200, 300, 600]网络延迟变化范围为τ [1, 5, 10, 15, 20, 30]。我们对每个先前定义的参数元组运行算法10次试验并汇总结果。⛳️ 运行结果 参考文献Author {Andreas Grammenos and Themistoklis Charalambous and Evangelia Kalyvianaki},Title {CPU Scheduling in Data Centers Using Asynchronous Finite-Time Distributed Coordination Mechanisms},Year {2021},Eprint {arXiv:2101.06139}, 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除博客擅长领域 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP 
