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遗传算法(Genetic Algorithms，简称GA)是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的高度并行、随机、自适应搜索算法。它是模仿自然界生物进化过程中“物竞天择，适者生存”的原理而进行的一种多参数、多群体同时优化的方法。经过20多年的发展，遗传算法已经在数据挖掘、生产调度、机器学习、图象处理等领域得到成功的应用，并显示出良好的性能。

使用python求解了混合流水车间调度问题，遗传算法

研究机场场面航班的滑行路径分配和滑行冲突问题.针对目前滑行效率制约机场调度.滑行冲突影响飞行安全的状态,提出将安全间隔、滑行规则和冲突避免限制规则作为约束条件建立了滑行路径优化模型.采用了A*算法给出了问题的优化,在保证滑行道调度零冲突的前提下,缩小航班的总滑行时间,提高了滑行效率.以重庆江北国际机场为例,与管制员依据机场细则得到的路径相比,结果表明提出的滑行道调度模型和优化方法是可行的,在实现较优的滑行路径的基础上能智能的发现冲突、解决冲突,可为繁忙机场的机场调度提供了决策支持.

sdn_load_balancer 描述 SDN负载平衡器。 具有6个客户端的示例方案<->交换机（透明代理，负载均衡器）<-> 6个服务器的池。 控制器应用程序（POX，Python）连接到交换机，以便修改流规则并平衡所有服务器之间的负载。 客户端不知道后端服务器，他们只知道透明代理（交换机）。 要运行SDN LB，请运行脚本start_lb.sh 。

集中式优化方法难以应对未来电网柔性负荷广泛渗透以及电力元件“即插即用”的技术要求。区别于集中式经济调度，提出一种电力系统分布式经济调度策略。应用多智能体系统中的一致性算法，以发电机组的增量成本和柔性负荷的增量效益作为一致性变量，设计一种用于电力系统经济调度的算法，通过分布式优化的方式求解经济调度问题。算例仿真与分析验证了所提调度策略的有效性。

超大规模 Flink 调度优化.pdf

DolphinScheduler详解,调度,安装,使用说明

常见任务调度工具及Azkaban的介绍 Azkaban的特点、组成及三种模式 Azkaban3.x的编译与Two-Server模式安装 Azkaban3.xTwo-Server模式的的配置与启动（一） Azkaban3.xTwo-Server模式的的配置与启动（二） Azkaban3.x任务流的类型及创建 Azkaban3.x实现任务流定时调度 Azkaban3.x实现任务流依赖调度 Azkaban3.x用户权限管理及界面功能介绍 Azkaban3.x失败任务处理及邮件提醒部署 Azkaban3.xSolo模式及Multiple模式使用与数据库解析 Azkaban3.x调度离线项目的实现

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