MMFeb, 2019

针对网络物理系统的时间感知测试用例执行调度

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TL;DR本文介绍了一种基于约束编程的自动化测试用例执行调度方法 TC-Sched，通过使用多台机器的有限资源以及最小化测试用例执行时间，使得机器人制造厂商可以更有效地测试工业机器人。实验表明，TC-Sched 可以在少于 4 分钟的时间内为 100 台机器安排 500 个测试用例，同时优于基于贪婪算法的简单方法。
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发现论文，激发创造
  • CoBOS: 基于约束的在线人机合作调度程序

    我们提出了一种新颖的在线基于约束的调度方法，在反应式执行控制框架中使用行为树，称为 CoBOS，以适应不确定事件，如延迟的活动完成和活动选择（由人类）。

    Mar, 2024

  • HyperSched: 基于截止日期的模型开发动态资源重新分配

    HyperSched 是一种动态应用程序级资源调度器，用于在超参数搜索中跟踪、识别并优先分配资源以最大化准确性，并利用试验耗尽性、逐渐可辨认的排名以及时空限制等三个特性，优于标准超参数搜索算法。

    Jan, 2020

  • 软件测试中的测试用例优先级模糊推理系统

    该论文介绍了一种基于模糊逻辑的新型方法，利用模糊语言变量和专家定义的模糊规则，通过建立测试用例特征和其优先级之间的关联，自动化测试用例优先级排序（TCP），以提高测试效率。实验验证结果表明，该方法能够有效地对测试用例进行排序，优化测试用例优先级排序，并减少软件测试的资源消耗。

    Apr, 2024

  • 神经异构调度器

    本研究使用深度强化学习技术，提出了一种方法，在具备多种协处理器的异构 SoC 系统中智能地调度和学习任务流，实验结果表明，相比于传统的调度启发式算法，我们的强化学习系统在最小化执行时间方面提供了更好的选择。

    Jun, 2019

  • 异构多处理器系统下带内存约束的数据分配和任务调度的一种启发式方法

    本文主要研究在共享内存平台下内存限制下数据分配和任务调度问题，提出了一个整数线性规划模型和基于禁忌搜索算法的可行解决方案，并在随机生成的实例上验证了该方法的有效性。

    May, 2022

  • 时间资源网络

    介绍了一种编码资源约束调度问题的方法 —— 时间资源网络，它可以使用简单时间网络（STN）系列的各种表示以及概率性 STN 进行时间规定， 两种算法可用于确定 TRN 的一致性：一种基于混合整数规划，另一种基于约束编程。

    Feb, 2016

  • 面向供应链中断的生产计划适应性多智能体调度机制

    本文提出了一种基于代理机制、结合本地优化技术和协商生成适应性时间表的方案，能够在短时间内有效地重新排产，以应对生产实践中的各种干扰，如零部件迟到或产品缺陷等。该方法经过对华为实际生产数据的评估，证明可以高效地生成时间表，并已验证为概念证明并重新实现以应用于 Jadex 代理平台的生产系统中。

    Jun, 2022

  • 多机器人计划执行的实时调度算法

    在多智能体路径规划领域的一个研究方向是确定在执行过程中代理被延迟时如何高效地重新规划。我们提出了 Switchable-Edge Search (SES) 算法，一种基于 A * 的算法，旨在找到最佳的经过次序。我们证明了 SES 的最优性，并通过模拟评估了它的效率。SES 的最佳变体在小和中型问题上只需要不到 1 秒，并且在大型问题上比基准算法运行速度快 4 倍。

    Mar, 2024

  • 人机协同优化通过学徒调度

    通过成对排名的形式来捕捉领域专家的启发式方法，以推动人机协作优化。此技术在武器到目标指派问题上表现出比人类专家产生的解更好，而且速度更快，可用于解决比人类演示者解决的问题的两倍复杂问题。

    May, 2018

  • 基于分层时间规划的动态起重调度问题方法

    本文提出了一种基于 PDDL 的新式分层周期计划方法，用于高效解决电镀工业应用中的起重机调度问题，并且提供了一系列用于评估问题解决方法的现实基准实例。我们表明，与最先进的基线相比，所提出的方法能够高效地找到大规模实际基准实例的高质量解决方案。

    Dec, 2022