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展示/分析/探索多层次任务及存储/计算/网络资源高效调度是数字孪生铁路的关键技术,随着存储、计算和网络等分布式异构资源不断接入,数字孪生铁路多层次任务并发场景异构资源分配倾斜、任务优先级不匹配、时延高等问题突显。现有调度方法大多针对单一层次任务资源进行设计,无法直接适用多层次任务调度场景,难以保障多层次任务调度的最大完工时间和资源负载均衡全局最优。针对上述问题,本文设计了适用于数字孪生铁路特点的多层次任务调度模型,提出了多目标粒子群任务调度算法,基于云仿真平台CloudSim对该方法进行对比测试,基于DTScope引擎设计实现数字孪生铁路“安全—质量—进度”智能施工管理案例原型。结果表明,本文方法适用于数字孪生铁路多层次任务并发调度场景,与现有方法相比明显提高了多层次任务完成时间效率和任务调度均衡性,可有效支撑数字孪生铁路展示—分析—探索多样化应用。 相似文献
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1993年7~8月,湖北省咸宁地区发生了一系列ML≤4.1的地震。从地震系列、地表破坏状况和地震宏观等烈度线展布特征出发,深入研究了地震与地质构造及地下水动态变化的关系,得出结论地震群可能为抽取地下水引起的构造变动而诱发。 相似文献
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基于微粒群优化算法的空间优化决策 总被引:3,自引:0,他引:3
空间优化决策是GIS应用中复杂而又常见的问题。由于涉及到大量的组合,使用穷举法等方法难以找到最优的解决方案,因此需要运用新的理论方法来解决这类问题。微粒群优化算法是近年来新兴的一种优化技术,与GIS相结合可解决空间优化决策问题。首先,对微粒群优化算法和空间优化决策问题作了简单介绍;然后,基于人口密度、最短距离约束条件下,通过GIS技术,对微粒群优化算法用于空间优化决策的方法、实施过程作了详细阐述;接着,用4×4方格单元对PSO方法的正确性、有效性进行了验证;最后,以广州市芳村区为例,对该方法进行实例验证。通过实验,证明微粒群优化算法具有较好的收敛速度、较高的结果精度,是解决空间优化决策问题的一种有效方法。 相似文献
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在理论分析的基础上通过物理模型实验探究了规则波与簇状沉水植物群的相互作用。结果表明,植物群沿程波高衰减规律在多数情况下与Kobayashi指数形式和Dalrymple幂函数形式波高衰减理论模型吻合较好,少数情况下波高衰减集中在植物群后半部分,与上述理论模型并不一致。在植物淹没度等于0.4条件下,植物群沿程波高出现较多壅高现象,且相对壅高值随入射波高的增大而减小;植物群的规则波透射系数变化情况与入射波周期、相对波高、植物淹没度以及植物分布密度等因素相关。当入射波周期等于1.0 s时,透射系数随相对波高的增大而减小,周期大于1.0 s时,透射系数随相对波高的增大出现较强的波动性。本文提出了规则波透射系数与水动力因素及植物因素之间的关系式,得到了近岸簇状沉水植物群消浪特性的基本认识,为采用近岸植物消波护岸提供一定的理论依据。 相似文献