根据实际应用中布谷鸟算法体现出的局部搜索能力差的问题，本文采用算法结合的方式把模拟退火算法结合其 中，同时动态更改发现概率以及搜索步长，使之变成自适应混合布谷鸟算法。利用标准测试函数进行检验，发现此结合算 法能够很好地提高算法运算质量，收敛速度较快。通过实际应用，将该算法引入到公交调度系统当中，效果较好，这为公交 系统优化研究提供了一个新颖的方法。

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是一个模拟进程调度过程的操作系统程序，采用JAVA16编写，有图形化界面GUI。该程序包含先进先出算法、短进程优先算法和响应比高者优先算法，需要其他算法可以下载我的另一个作业调度资源

程序需可计算出每个进程的开始执行时间、结束时间、周转时间和带权周转时间，并为整个程序序列计算平均周转时间和平均带全周转时间

Dominant Resource Fairness: Fair Allocation of Multiple Resource

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随着社会生产力的发展,劳动力成本的提高, 传统人力和半机械化的工厂物 流方式已经远远无法满足现代装备制造业的物流需求,生产自动化和物流自动化 已经成为社会发展的趋势。AGV 系统是自动控制、计算机、机械、传感器、通 讯等各学科技术的综合应用，具有安全可靠、自动化程度高、容易管理和调度等 突出优点。AGV 系统的广泛应用对于提高工厂生产效率和生产自动化，降低生 产成本，促进社会发展具有十分重要的意义

结合作业车间调度问题的关键路径理论，设计了一种具有多次退火过程的调度算法。该算法利用记忆表记录下降过程中的平衡点，当一次退火过程结束后，从表中取出各平衡点的温度、状态和抽样长度重新开始退火过程，直到记忆表为空。仿真结果表明该算法在求解质量和求解效率方面均有优势。

为了提高无人驾驶车辆自组织网络实时数据传输速率，提升无人驾驶车联网络的吞吐量，提出了一种协作资源分配的无人驾驶车载网链路调度算法。该算法首先构建了基于2-H的协作通信系统，采用价值函数来描述链路速率与所分配资源单元之间的关系，进一步提出无人驾驶车联网络的最大吞吐量方程。接着，为了对通信资源进行合理分配，基于多选择性背包问题，对链路速率进行了调度，并采用穷举搜索法求解无人驾驶车辆节点数量的最佳值。实验仿真结果表明，该算法相比基于分散感知和聚类的车辆网络以及基于信道传输模型优化的车辆网络，在链路速率上分别提升了8.7%和7.4%，网络总吞吐量分别提升了10.6%和12.8%，能够更好地满足无人驾驶车辆网络的数据传输速率要求。

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