基于深度强化学习的能源互联网智能巡检任务分配机制.pdf

应用CBBA算法模拟任务分配过程以及各任务分配结果图和执行时间，效果显式清晰，代码有注释，便于理解。

在研究多核负载均衡任务调度与分配的基础上，针对多核处理器的特点，提出了静态任务图分层算法，静态任务组调度算法和最小动态链接算法。当这些算法分配任务时，它们有望完成多核负载平衡。首先，任务分配分为两个阶段：需要打破任务之间的依赖关系，并且相对独立的任务在第一阶段将位于同一组中。它根据负载均衡的原理进行静态分配，并为第二阶段的系统硬件线程分配几乎相同时间的初始任务。在第三阶段，它以处理器的速度为标准，为每个硬件线程分配来自系统运行的任务。通过仿真实验的验证，该算法可以实现更好的负载均衡和最短的完成时间。

蚁群算法是受自然界蚂蚁觅食过程中， 基于信息素的最短路径搜索食物行为的启发提出的一种智能优化算法。 研究 表明， 在求解复杂优化问题方面该算法具有一定的优越性。任务分配问题是一类典型的组合优化问题。应用蚁群算法来解 决多处理器分布式系统上的任务分配问题，一个任务只能分配给一个处理器处理，而一个处理器可以处理多个任务，其中 每个处理器都有固定成本和能力限制。仿真结果表明， 该算法比禁忌搜索和随机方法具有更好的求解能力。 关键词： 蚁群算法; 任务分配问题; 分布式系统; 组合优化; 任务; 处理器

任务分配问题（组合问题中的分支限界法）

外文论文

无人机任务分配问题不仅具有高度非线性，动态，高度对抗性和多模式等复杂性的内在属性，而且在各种多智能体系统中具有更好的实用性。使其最近变得越来越有吸引力。 本文基于经典的固定响应阈值模型（FRTM），以``问题为中心+演化解决方案''为理念，并以自下而上的方式提出了新的动态环境刺激，响应阈值和过渡设计了概率模型，并建立了动态​​蚁群的分工模型。 DACLD允许一群具有较低智能水平的代理执行复杂的任务，并具有分布式框架，具有执行顺序，多状态，自适应响应阈值和多个体响应的多任务的特征。 利用所提出的模型，进行了数值模拟，以说明分布式任务分配方案在UAV群战（具有一定数量敌方目标的动态任务分配以及由于意外威胁而导致的任务重新分配）的两种情况下的有效性。 。 结果表明，该模型可以同时获取异构无人机的实时位置和状态，并具有高度的自组织性，灵活性和对动态环境的实时响应。

大型项目任务分配问题C#程序 本题采用的算法，考虑寻找最佳效率的工人和任务的组合，并通过调节对到期任务的权重，实现任务分配的目标。编程本身选择了C#语言，理由是逻辑相当较为明晰，缺点是运行速度相对较慢。 寻找最佳效率的组合，采用的是遍历各个工人的技能，通过技能对应的任务，找出其中最优的任务。最优效率的确定方式是，每单位时间内完成任务的价值减去单位时间的工资从而得到单位效率。

立了极大极小任务分配问题的混合整数线性规划模型，提出一种矩阵作业解答。并与穷举解及混合整数线性规划解 的计算复杂度进行了比较．理论分析和数值试验表明矩阵作业法对两类任务分配问题。极大极小和总体极小任务分配问题，有 效地提供最优解． 关键词：任务分配问题；穷举法；混合整数线性规划；松弛线性规划；矩阵作业法

测试计划之人员分配任务表