cvar代码matlab 一种用于自调度问题的新型DRO模型 那这个项目/研究呢? This study proposes a novel moment-based distributionally robust optimization (DRO) model with conditional value-at-risk (CVaR) for self-scheduling problem under elecyticity price uncertainty. This model comprehensively considers electricity price fluctuations, unit parameters and load re- quirement, and it can be adjusted by adjusting the size of the ambiguity set, so it provides a suitable and adjustable self-scheduling strategy for generation companie
2021-07-30 10:57:58 34KB 系统开源
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采用的是matlab官方给的例程学习,ccs程序是通过matlab中的simulink模型直接导出生成的。记得配合博文使用啊!
2021-07-28 11:14:48 5.07MB dsp 2837x 代码生成
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随机生成磁盘序列 用java实现了FIFO、SSTF、SCAN和C-SCAN算法模拟磁盘调度 有用户界面,有序列结果记录,有计算移动磁道数
2021-06-27 15:14:12 12KB java 磁盘调度 disk scheduling
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SJF_SRT_Scheduling 最短作业第一和最短剩余时间调度算法使用python来比较最短作业优先和最短剩余时间调度算法。
2021-06-21 13:34:06 303KB Python
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介绍调度问题概念、常用算法及已有结论的经典之作,IE科研人员必读。
2021-06-20 22:25:44 8.25MB 调度与算法
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xv6彩票调度 实施和测试彩票调度,这是一种随机算法,该算法允许进程接收CPU的一定份额,而无需明确跟踪每个进程已运行了多长时间。 具体来说,您应该修改xv6,以便: 每个struct proc都有一个附加字段tickets,用于跟踪它具有多少票证。 新过程在创建时会分配10张彩票。 调度程序运行时,它将选择一个介于0和票证总数之间的随机数。 然后,它使用课程中描述的算法循环运行可运行的流程,并选择中奖票证。 用户进程具有一个新的系统调用settickets,该调用允许进程指定所需的彩票数量。 通常这不是一个好主意,因为它将通过指定任意数量的票证让进程占用CPU的时间-但是xv6仍然
2021-06-18 21:06:40 127KB c operating-system xv6 lottery-scheduling
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抢先优先级调度 Java中的抢占式优先级调度(OS)算法 介绍 优先级调度是一种基于优先级调度进程的方法。 在此算法中,调度程序根据优先级选择要工作的任务。 具有较高优先级的过程应首先执行。 在“抢先式优先级调度”中,当某个进程到达就绪队列时,将其优先级与就绪队列中存在的其他进程的优先级以及当时CPU正在执行的优先级进行比较时间。 接下来,将在所有可用进程中将优先级最高的那个分配给CPU。 抢占优先级调度和非抢占优先级调度之间的区别在于,在抢占优先级调度中,可以在更高优先级的作业到达时停止正在执行的作业。 一旦所有作业在就绪队列中可用,该算法将充当非抢先优先级调度,这意味着调度的作业将一
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Finishing Flows Quickly with Preemptive Scheduling论文、会议视频及演示文稿
2021-05-10 04:37:37 87.08MB SIGCOMM12 数据中心 流量调度 PDQ
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Real-Time Systems - Scheduling, Analysis And Verification. Classic textbook for computer science students.
2021-05-02 15:51:49 2.41MB real-time system
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城市物流运输车辆智能调度 JD_Logistics_Scheduling 作者:YXP 电子邮件: 数据:2019.09.11 内容 可行性检测程序(按照提交结果格式处理) JD GOC城市物流调度比赛获取源代码 JD_v2.6_路线_含优化+注释+数据(可以调节参数,分别替换A / B赛题) 概述 赛题官网(A / B题) ---- 大赛背景 以京东物流为例,城市A的城配物流中心B总体平均每天为分布在本市的1000余个客户提供城市配送服务,服务对象为B2B或者大宗商品客户,每个服务对象有时效(时间窗)要求,每个车辆都有体积和载重限制,车辆还需要充电,可往返配送中心,每天8点从城市配送中心出发,24点前返回本配送中心等。如何在满足各种因素限制的替代下,实现物流降本增效发挥尤为重要,计算性能的提高,类型NP-Hard问题通过优化算法相关技术可获得更好的解决。 问题描述 京东物流
2021-04-26 09:56:49 108.91MB 系统开源
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