基于iSCSI协议的队列调度算法性能分析(2008年)

这是关于使用MATLAB进行NoahMP队列调度代码的灵敏度分析。

蚁群算法的车间作业调度源码真的是蛮少见的资源，基本上是为了车间调度这类复杂的优化问题而设计的。如果你有兴趣尝试用蚁群算法来类似 TSP（旅行商问题）或者 JSSP（作业车间调度问题）这种任务，它的源码挺有参考价值的。源码结构清晰，注释也做得比较好，适合入门或者有点基础的开发者使用。 如果你是做调度优化类的项目，或者想在机器学习、人工智能中用蚁群算法，试试看这个源码，应该能够给你不少启发。 顺便推荐一下几个相关的文章，里面有一些优化思路、不同领域的应用案例，挺适合加深理解： 1. 基于蚁群算法 TSP 问题的探索 2. quartz 作业调度框架简介 3. ACO 特征选择算法蚁群优化在 Mat

理解Hadoop调度算法的原理和实施细节，优化大数据处理效率。

基于分簇拓扑的无线传感器网络的休眠调度算法MATLAB源码 档详细介绍了基于分簇拓扑的无线传感器网络（WSN）的休眠调度算法，并提供了MATLAB源码，通过分簇拓扑优化网络的能量管理。 1. 项目概述 目标：通过分簇拓扑的结构设计，提高无线传感器网络的能效。 方法：采用节点休眠调度，以减少冗余节点的能耗，延长网络寿命。 2. 休眠调度算法的关键流程 网络分簇：将节点分为多个簇，每个簇指定簇头节点，负责数据汇总。 节点休眠策略：非簇头节点按需进入休眠模式，降低功耗。 簇头切换：定期更换簇头节点，以平衡负载，防止单节点过度消耗。 3. MATLAB实现 代码结构 main.m：算法主文件

利用基于区分矩阵的计算方法简化了从病历样本数据出发的医疗信息处理过程，使其更为高效和便捷。所得的产生式分类规则简明易懂，具有实际应用的参考价值。

针对多工序串行生产模式下的复杂车间调度问题，提出一种基于遗传算法的优化解决方案。该方案利用遗传算法强大的全局搜索能力，以最小化生产周期为目标，对工序排序和机器分配进行优化。

介绍了如何利用遗传算法解决车间调度问题，并提供了MATLAB源代码，希望能为读者提供实用的参考。

为了从业务角度评价和优化网络性能，提出了一种新的网络业务分析方法——具有时态路径约束的关联规则挖掘分析方法。该方法以网络业务为分析对象，利用网络业务流的时态属性和路径属性作为约束条件，对大量的历史数据进行挖掘分析。在关联规则挖掘过程中，通过引入事务标号，同时计算候选频繁项集的支持度，避免了传统的数据库扫描操作，极大提高了挖掘效率和速度。实验结果表明，随着挖掘数据量的增加，该方法的性能和效率得到了显著提升。

针对当前数据挖掘中边界点检测效率低、参数阈值难以确定的问题，提出了一种名为BORAL的全新边界点检测算法。该算法基于参数阈值，利用边界点的半径s邻域中的向量夹角特征进行检测，确保在夹角邻域内不含其他点。实验证明，BORAL算法能够高效准确地检测边界点，且在角度阈值从40°变化至57°时，边界聚类效果稳定。