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题目：
雅宝题库答案：
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雅宝题库解析：
随着云制造这种新型网络化制造模式的提出及虚拟化异构系统的广泛应用，制造各环节资源和信息的异构性逐渐增强，动态集成、共享和组合协同的需求越来越高，这些都依赖于计算资源的高效基础支撑，因此计算资源的配置在各种分布式异构模式下都极其重要，并成为各种并行集成系统中的一大研究热点。然而，现有计算资源配置题目的建模与求解仍存在很大局限，主要体现在：(1) 现有计算资源配置模型均只考虑计算或通信因素一种，且其属性固定，无法表现虚拟化异构系统下计算资源分组通信和动态接入特性以及计算能力虚拟化分特性；(2) 云制造模式下全生命周期制造任务复杂，对计算资源通信和计算能力要求高且特殊；(3) 目前用于求解计算资源类NP-Hard组合优化题目的确定性算法在题目规模增大时耗时极高，而近似及随机智能算法的求解精度较低且不稳定，时间和精度难以平衡，不符合云制造平台模式下敏捷性和高效性需求； (4) 计算机硬件能力迅速提高，但题目求解和配置能力却无法提高，资源得不到充分利用。鉴于上述题目，本文的研究目标就是实现云制造模式下计算资源在整个平台中的高效能智能化配置，即题目的全面分析和敏捷、高效求解。本论文的具体研究成果包括：(1) 云制造模式下计算资源配置题目的构建，全面考虑计算资源动态通信和计算特性及复杂任务对计算资源多方面能力的需求，提取配置过程中的核心影响因素，形成题目形式化描述及具体求解目标和约束。(2) 提出了求解云制造平台下计算资源配置题目的新型能量自适应动态免疫遗传算法，充分考虑题目节点和边构造复杂性，结合确定性算法启发导向性和随机智能算法敏捷性性的特点，有效提高了算法对资源配置题目的求解能力，极大增强了决策搜索精度。(3) 提出了智能算法的一种状态随机全互联型并行化方法，根据已有并行方法的分析和比较，以保持求解精度、提高求解速度与充分利用并行资源为目的，将全局通信改变为根据种群状态变化而变更通信稠密度，充分利用并行资源对算法进行全面加速。(4) 构建了求解计算资源配置题目的可重构智能算法系统，将各种基本算法及改进进行算子拆分，提供界面形式的简易灵活的题目属性与规则的动态配置、算子与参数的动态配置及其多种动态策略的混合、分析、测试与应用，为强异构环境下计算资源配置题目的求解提供了多元化新思路。对于上述四大模块的研究，本文均以实验形式给出了具体的分析和比较，并在最后给出了可重构算法系统开发的具体设计方法、技术路线及软件实现。无论从模型构建、算法设计还是并行化、多策略可重构求解的角度，本文的研究均有效达到了云制造计算资源配置题目的高效能求解的目标。 |
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发表于 2022-5-11 08:33:54
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