旅游物流多资源高效协同调度算法的研究与仿真
本文关键词:旅游物流多资源高效协同调度算法的研究与仿真 出处:《物流技术》2014年05期 论文类型:期刊论文
更多相关文章: 旅游物流 多资源协同调度 多资源公平调度器 多资源负载均衡算法
【摘要】:提出了一种基于多资源公平调度器MFS和多资源负载均衡算法RLBA的多资源调度算法,应用于旅游资源的调度中,采用MFS实现用户和物流活动两方面资源的公平调度,依据需求向量资源的大小给物流活动分配合理的资源,运用RLBA将物流活动资源划分成不同的类型,将资源任务分配到轻载物流活动上,中、重载物流活动的负载不会增加,确保总体旅游物流系统资源的负载均衡。实验结果说明,该算法的收敛速率远远大于自适应遗传算法和混合遗传算法,该算法具有较高的搜索概率、较低的平均迭代次数和平均响应时间,能够实现对旅游物流多资源的快速准确的调度,具有较高的应用价值。
[Abstract]:A resource scheduling algorithm of multi resource fair scheduler MFS and multi resource load balancing algorithm based on RLBA applied to tourism resource scheduling, fair scheduling is realized by MFS users and logistics activities in two aspects of resources, according to the size of the resource demand vector logistics activities to a reasonable allocation of resources, the use of RLBA Logistics the activities are divided into different types of resources, resource assignment to light load logistics activities, logistics activities, heavy load will not increase, ensure the overall logistics system load balancing tourism resources. The experimental results show that the convergence rate of the algorithm is far greater than the adaptive genetic algorithm and hybrid genetic algorithm, the average iterative search probability, the lower the number of the algorithm is high and the average response time, can achieve fast and accurate scheduling of tourism logistics resources, has higher application value.
【作者单位】: 郑州旅游职业学院;
【基金】:河南省教育科学“十一五”规划2008年课题(2008—JKGAGH-676)
【分类号】:F252;F590;F224
【正文快照】: 1引言旅游物流用于满足消费者旅游过程中吃、住、行、等服务需求,涉及景区、旅客、交通以及物资等因素,其依据物流管理思想指导物流活动对旅游过程进行支持和控制。旅游物流资源均衡调度[1-2]可确保总体旅游物流活动的顺利进行,提高总体物流的性能。旅游物流资源调度[3-4]对旅
【参考文献】
相关期刊论文 前6条
1 蒋江,张民选,廖湘科;基于多种资源的负载平衡算法的研究[J];电子学报;2002年08期
2 郭云涛;白思俊;徐济超;张静文;;基于粒子群算法的资源均衡[J];系统工程;2008年04期
3 王祖和,亓霞;多资源均衡的权重优选法[J];管理工程学报;2002年03期
4 刘伟军;袁剑波;;基于遗传算法的工程项目资源优化[J];计算机工程与应用;2006年21期
5 关旭,张春梅,王尚锦;一种改进的自适应遗传算法[J];微机发展;2003年11期
6 郭研,宁宣熙;利用遗传算法求解多项目资源平衡问题[J];系统工程理论与实践;2005年10期
【共引文献】
相关期刊论文 前10条
1 宋述杰;刘志杰;;多工况多阶段多资源均衡优化模型研究[J];重庆科技学院学报(自然科学版);2010年03期
2 徐琳;;基于资源作为决策变量的多项目资源共享管理方法[J];四川兵工学报;2012年07期
3 谢晓竹;刘藻珍;;炮射导弹控制系统的混合遗传优化设计[J];弹箭与制导学报;2008年03期
4 刘克剑,刘心松,左朝树;区分任务类型的资源负载平衡算法——TDSA[J];电子科技大学学报;2004年05期
5 李鸿健;豆育升;唐红;孙世新;;一种可变周期反馈的动态负载均衡算法[J];电子测量与仪器学报;2011年11期
6 杨际祥;谭国真;王荣生;;并行与分布式计算动态负载均衡策略综述[J];电子学报;2010年05期
7 曾茜;张著洪;;资源受限多项目选择计划模型及其免疫优化决策方案[J];系统工程;2008年03期
8 庞南生;纪昌明;张艺;;活动多种执行模式下网络计划资源均衡优化模型[J];系统工程;2009年09期
9 郭研;李南;李兴森;;基于VEPSO-BP的多资源均衡优化[J];系统工程;2009年10期
10 黄海;廖建新;朱晓民;;IMS实时计费系统集群的负载均衡研究[J];高技术通讯;2009年11期
相关会议论文 前3条
1 张启义;梅冬;陈亮;;一种遗传算法交叉操作的改进[A];中国运筹学会第十届学术交流会论文集[C];2010年
2 曹俊杰;侍洪波;;资源受限多订单选择计划模型及其改进遗传优化决策方案[A];决策科学与评价——中国系统工程学会决策科学专业委员会第八届学术年会论文集[C];2009年
3 钟声;贺新闻;李同玉;;军工企业多项目管理中的资源均衡配置问题探究[A];中国工程科技论坛第123场——2011国防科技工业科学发展论坛论文集[C];2011年
相关博士学位论文 前10条
1 黄小荣;光电子企业多项目资源配置优化与评价方法研究[D];武汉理工大学;2011年
2 李光锐;广义资源约束下的网络化协同设计多项目管理方法与应用研究[D];重庆大学;2011年
3 张海涛;深基坑支护设计与施工方案优化研究[D];武汉大学;2004年
4 曾碧卿;分布式计算中并行I/O调度策略研究[D];中南大学;2005年
5 张昊;移动定位平台和位置管理关键技术研究[D];北京邮电大学;2006年
6 李敬花;基于多Agent的多型号生产调度技术研究[D];哈尔滨工业大学;2006年
7 王仲民;移动机器人路径规划及轨迹跟踪问题研究[D];河北工业大学;2006年
8 陈宁;基于IT的多项目共享资源均衡配置模型研究[D];西南交通大学;2007年
9 赵耀;下一代网络分布式业务逻辑执行环境负载平衡算法的研究[D];北京邮电大学;2007年
10 陈堂功;遗传算法及其应用于电磁装置优化设计的研究[D];河北工业大学;2006年
相关硕士学位论文 前10条
1 赵春雪;基于风险管理理论的高速公路项目施工进度目标规划研究[D];天津理工大学;2010年
2 刘向朝;W公司M公路项目进度管理[D];华东理工大学;2011年
3 张艺;考虑资源均衡的多模式项目支付进度问题研究[D];华北电力大学(北京);2011年
4 苏欢欢;勘查设计企业多项目资源配置管理研究[D];北京邮电大学;2010年
5 卢湛昌;通信勘察设计企业的多项目管理方法研究[D];北京邮电大学;2011年
6 陈华秀;复杂项目的人力资源分配系统设计与实现[D];复旦大学;2010年
7 关丽丽;建设工程项目施工管理中的资源匹配模型研究[D];成都理工大学;2011年
8 齐琳;D-TIN并行构建方法及其在地图综合中的应用研究[D];南京师范大学;2011年
9 邹旭青;工程项目进度—成本—质量优化模型研究[D];天津大学;2010年
10 左帅;装甲装备维修保障系统评价与优化研究[D];国防科学技术大学;2010年
【二级参考文献】
相关期刊论文 前10条
1 杨维,李歧强;粒子群优化算法综述[J];中国工程科学;2004年05期
2 袁剑波,刘伟军,王觉民;公路工程进度控制系统的研究与设计[J];公路;2000年03期
3 高明生,何建敏;单步比较法—网络计划中的一种优化方法[J];管理工程学报;1999年03期
4 朱丽莉;杨志鹏;袁华;;粒子群优化算法分析及研究进展[J];计算机工程与应用;2007年05期
5 吴志远,邵惠鹤,吴新余;一种新的自适应遗传算法及其在多峰值函数优化中的应用[J];控制理论与应用;1999年01期
6 谢晓锋,张文俊,杨之廉;微粒群算法综述[J];控制与决策;2003年02期
7 骆刚,刘尔烈,王健;遗传算法在网络计划资源优化中的应用[J];天津大学学报;2004年02期
8 钟登华,李明超,张伟波,胡程顺;复杂工程施工系统资源优化模型及其应用[J];天津大学学报;2004年07期
9 刘晓峰;陈通;张连营;;基于微粒群算法的工程项目质量、费用和工期综合优化[J];土木工程学报;2006年10期
10 董鸣皋,刘发全;基于MSProject2000VBA技术的网络资源优化计算机模型设计[J];系统工程理论与实践;2003年12期
,本文编号:1338901
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/zylw/1338901.html