A. 求用VC++编写的模拟仿真请求分页调度算法OPT、FIFO、LRU、LFU、CLOCK等模拟页面调度算法程序！！！
有改进的CLOCK算法 至于C程序，我是没有了。。。
B. linux调度算法的核心思想是什么
第一部分：实时调度算法
什么是实时系统，POSIX 1003.b作了这样的定义：是指系统可以在有限响应时间内提供所需的服务级别。较可取被定义为由Donald乔利士的的：一个实时系统的程序的逻辑正确性不仅取决于计算的准确度，而且还对结果，如果系统时间的限制不能满足将是一个系统错误发生。
基于实时系统的实时性要求的不同，可分为软实时和硬实时两种。硬实时系统是指系统必须确保，在最坏情况下的服务时间，截止日期为事件的响应时间是在任何情况下，必须满足。如航天飞船的控制是这样一个系统的现实。所有其他实时系统的特点，可以称为软实时系统。如果清除，软实时系统是那些从统计学的角度来看，一个任务（在下面的讨论中，我们将有任务和过程不作出区分），以确保系统的处理时间，可以得到事件可以处理的最后期限到来之前，违反的最后期限，并不会带来一个致命的错误，如实时多媒体系统是一种软实时系统。
一台电脑系统的CPU和其他资源进行有效的调度和管理，以提供实时操作系统的支持。的多任务的实时系统中，资源的调度和管理更复杂的。下面讨论本文将从各种实时任务调度算法的分类的角度来看，普通的Linux操作系统进程调度和各种实时Linux系统，然后研究，以支持实时特点，普通的Linux系统的改进。实时领域的一些问题，并总结了各种实时Linux的Linux操作系统，归根到底是如何解决这些问题。
CPU的实时调度算法的分类
多种实时操作系统的实时调度算法可以分为以下三类Wang99] [Gopalan01]：基于优先级调度算法（优先级驱动调度PD），基于在共享的CPU使用率调度算法（分享驱动调度SD）的比例，以及基于时间的进程调度算法（时间驱动调度TD），下面这三种调度算法逐一介绍。
1.1
/>基于优先级的调度算法，基于优先级的调度算法，每个进程被分配一个优先级，每次的进程调度程序，调度程序总是具有最高的调度优先级的任务执行。根据不同的优先级分配方法，基于优先级的调度算法可以分为以下两种类型的Krishna01] [Wang99]：静态优先级调度算法
该算法得到这些系统中运行的所有进程都静态分配一个优先级。静态优先级分配的属性的应用程序，如任务循环中的用户优先级，或其他预先确定的政策。 RM（速率单调）的调度算法是一个典型的静态优先级的调度算法，根据执行的任务的调度优先级的周期的长度确定，那些具有小的执行周期的任务的优先级较高。
动态优先级调度算法：
该算法基于任务的资源需求动态地分配任务的优先级，资源分配和调度的目的更大的灵活性。非实时系统，这种算法有很多，如短作业优先级调度算法。任务的实时调度算法，EDF算法是使用最广泛的动态优先级调度算法，该算法根据他们的截止日期（截止日期）分配优先级的就绪队列中的每个任务，最近期限具有最高的优先级。
1.2
基于优先级调度算法的调度算法是简单而有效的，但这种算法的基础上按比例份额是一个硬实时调度，许多的情况下，不适合使用此算法：例如，软实时应用，如实时多媒体会议系统。对于软实时应用程序，共享资源调度算法（SD算法）的比例使用是更合适的。
比例共享调度算法是指对CPU使用率的比例共享调度算法，其基本思路是按照一定的权重（比率），需要一组调度安排任务，以使它们的权重成比例的执行时间。
要实现比例共享调度算法[Nieh01]有两种方法：第一种方法是调整的准备过程中出现的调度队列队第一频率，并安排一线队的过程中，执行第二种方法是连续调度进程就绪队列中投产，但根据调整分配一个进程的运行时间片分配的权重。
比例共享调度算法可以分为以下类别：循环赛，公平份额，公平排队，的彩票调度方法，（彩票）。
比例共享调度算法的一个问题是，它并没有定义任何优先的概念，所有的任务都根据其应用的CPU资源的比例共享系统过载时，执行的所有任务将较慢比例。因此，为了确保该系统的实时过程中获得一定量的CPU处理时间，一般采用的是动态权重的调整过程。
1.3。基于时间进程调度算法的调度算法
对于那些具有稳定，简单的系统已知输入，您可以使用时间驱动（驱动时间时间：TD）数据处理，它可以提供一个良好的预测。这种调度算法本质上是一个设计定型的离线静态调度方法。在系统的设计阶段，所有处理的情况下，在明确的制度，每个任务切换的开始和结束的时间提前做出了明确的安排和设计。该算法是适用于小型嵌入式系统，自动化控制系统，传感器和其他应用环境。
该算法的优势是良好的可预测性任务的执行，但最大的缺点是缺乏灵活性，而且会有一个任务需要执行，而CPU保持空闲。
一般的Linux系统CPU调度
一般的Linux系统支持实时和非实时两种进程，实时进程与普通进程方面具有绝对的优先权。相应地，实时进程调度策略SCHED_FIFO或SCHED_RR，普通进程SCHED_OTHER调度策略。
每个任务调度算法的实现在Linux四种调度参数，它们是rt_priority优先政策（尼斯），计数器。调度进程调度的基础上，这四个参数。
SCHED_OTHER调度策略，调度程序总是会选择优先级+计数器的值进程调度的执行。从逻辑分析存在SCHED_OTHER调度策略调度处理来执行，其特征在于，所述优先级是一个固定的调度周期（历元），在每个调度周期内的过程中的优先级，计数器的值的大小的影响这一刻已经确定变量值的过程中被创建时，它代表了进程的优先级，也代表数量的时间片，通过该方法可以得到在每个调度周期内，计数器是一个动态值，它反映了当前调度周期的过程中，剩余的时间片。在每个调度周期的开始，分配给优先级值计数器，那么每一次进程被调度运行计数器的值？减少。当计数器的值是零，这个过程已经运行的时间片调度期内，不再参与调度周期进程调度。当所有的进程都用完了时间片调度期结束，然后一遍又一遍。此外，可以看出在Linux系统中的调度周期是不固定的，它的量是动态变化的，例如，在运行的进程的数目和它们的优先级值？可以影响一个划时代的长度。有一点值得注意的是，在2.4内核中，首要任务是不错的替换两个类似的作用。
按比例分担的调度策略调度策略SCHED_OTHER可见的性质，它的这种设计方法，以确保进程调度的公平性 - 一个低优先级进程，在每个时代也将得到他们的份额那些CPU的执行时间，此外，它也提供了不同的进程的优先级，进程执行时间可以得到更多的具有高优先级值。
对于实时的过程中，他们使用基于实时优先级rt_priority的优先级调度策略，但相同的实时优先级的进程调度方法是根据不同的调度策略，
BR /> SCHED_FIFO：不同的进程，根据静态优先级排队，然后在相同的优先级队列，先准备好运行的第一谁调度和运行的进程不会被终止，直到发生以下情况：1。高优先级的进程篡夺了CPU;自己的资源请求受阻;自己主动放弃CPU（呼叫SCHED_YIELD）;
SCHED_RR是这样的：这个调度策略SCHED_FIFO与上述完全相同，除了时间片分配给每个进程，正在实施的过程中，给执行时间片，时间片的长度可以通过sched_rr_get_interval调用
由于Linux系统本身是一个桌面导向的系统，因此，它是用于在实时应用中的一些问题：/> /> Linux系统调度单位是10ms，所以它不能提供精确的定时中断; p>当一个进程调用系统调用进入内核模式运行，它不能被抢占;
Linux内核实现大量采用了封闭中断操作损失;
由于使用虚拟内存技术，当发生页面错误时，从硬盘中读取的数据交换的需要，但硬盘读取和写入的存储位置的随机性，将导致随机读取和写入时间，这在某些情况下，会影响实时任务期限;
虽然Linux的进程调度器还支持实时优先级，但由于缺乏有效的实时任务调度机制和调度算法;其网络子协议处理和其它设备的中断处理，调度伴有相应的过程和自己的有没有明确的调度机制;
各种实时Linux系统
Home>的的
3.1 RT-Linux和RTAI
RT-Linux是新墨西哥大学的研究（新墨西哥州技术学院）[RTLinuxWeb] [Barabanov97。其基本思路是，在Linux系统上的硬实时支持，它实现了一个微内核实时操作系统（也被称为RT-Linux的实时子系统），而普通的Linux系统作为一个低优先级任务在操作系统中运行。在正常的Linux系统的另一个任务可以沟通，通过FIFO和实时任务。 RT-Linux的框架如图1所示：
图1 RT-Linux的结构
RT-Linux的关键技术是软件模拟硬件中断控制器。当Linux系统不时阻止CPU中断，实时定量RT-Linux的子系统的请求拦截，爱不释手，而事实上并没有真正阻止硬件中断，从而避免了由于中断造成的封由系统在一段时间内没有响应，从而在改进的实时。当传递给Linux内核的RT-Linux的一个硬件中断到达截取的中断，并确定是否有一个实时子系统中断例程来处理或处理。此外，的最小定时的精度在正常的Linux系统是确定系统的实时时钟的频率，Linux的系统时钟被设置到时钟中断每秒100，所以在Linux的系统定时的精度10毫秒，即时钟周期10ms时，RT-Linux的实时时钟设置为单触发状态，可以提供更多的十几微秒调度粒度。
RT-Linux实时子系统的任务调度优先级驱动算法，RM，EDF等，也可用于其他调度算法。
RT-Linux的专有系统，重型工作，的确是一个不错的选择，但他只提供了CPU资源的调度和实时系统和Linux系统的关系不是非常密切，因此开发人员可以充分利用已在Linux系统中，如协议栈实现的功能。 RT-Linux的工业控制等实时任务简单和硬实时要求的环境，但大量的工作需要做，如果你想应用的多媒体处理。
意大利实时应用程序接口（RTAI）来自RT-Linux的，它是在设计和RT-Linux的思想相同。这是原来的设计中，为了解决问题，RT-Linux的不同版本的Linux之间很难很难移植，RTAI在Linux上定义的实时硬件抽象层，这个抽象层接口提供实时任务Linux系统的相互作用，这可以增加一点可以Linux内核源代码到Linux内核的实时支持。
3.2。 KURT-Linux的
KURT-Linux的堪萨斯大学开发的，它可以提供实时微秒精度[KurtWeb] [斯里尼瓦桑]。与RT-Linux的单独实现一个实时内核，KURT-Linux是常用的Linux系统的基础上实现的，这也是第一个基于Linux的实时系统可以使用普通的Linux系统调用。
KURT-Linux系统分为三种状态：正常状态，实时状态和混合状态，在正常状态下，它使用普通的Linux实时运行状态实时调度策略任务，实时和非实时任务的混合状态，可以执行实时状态可以被用来为实时的要求更加严格。
为了提高Linux系统的实时特性，有必要提高精度的时钟系统的支持。但是，如果只是简单地增加时钟频率将导致调度负载的增加，从而严重降低系统的性能。为了解决这个矛盾，KURT-Linux中使用的时钟精度的方法[UTIMEWeb]提高Linux系统UTIME，时钟芯片设置为单次触发状态（单拍模式），也就是每个时钟芯片设置超时，然后再次超时事件发生时，在时钟中断的处理程序所需的时钟芯片设置一个超时。其基本思想是一个精确的时间意味着我们需要的时钟中断发生时，我们需要一个更精确的时间，以达到这样的精度，但并不一定需要系统时钟频率。它采用了CPU时钟计数器时间戳计数器（TSC）提供准确的CPU频率精度的时间。
KURT-Linux的实时任务调度，使用静态CPU的实时调度算法，基于时间（TD）。实时任务需要实时事件发生在设计阶段就必须清楚列明。该算法可以实现更好的调度任务，对于那些谁周期。
KURT-Linux的相RT-Linux的优势之一是，你可以使用系统调用的Linux系统，它最初是专为硬实时支持，但因为它是简单的实现将使用一个简单的时间驱动调度取代Linux的调度，实时进程调度的影响等非实时任务，在某些情况下会发生实时任务的截止日期是脆弱的不符合的，也被称为严格的实时系统（快地实时）。基于KURT-Linux的应用程序：艺术（ATM参考交通系统），多媒体播放软件。 KURT-Linux的另一种方法，需要频繁的时钟芯片编程。
3.3。 RED-Linux的
RED-Linux是加州大学尔湾，实时Linux系统的发展[REDWeb] [Wang99]，它将支持实时调度和Linux实现相同的操作系统内核。它支持三种类型的调度算法，即：时间驱动优先Dirven，分享驱动。
为了提高系统的调度粒度，RED-Linux的学习RT-Linux的软件模拟中断的管理机制，并增加频率的时钟中断。 RED-Linux的中断仿真程序只是简单地中断会在队列中排队一个硬件中断到来时，并没有进行实际的中断处理程序。
另外，为了解决Linux的内核模式的过程中不能被中断，RED-Linux的插入Linux内核抢占点原语的众多功能，使这一进程在内核模式下，也在一定程度上被抢占。通过这种方法提高了内核的实时特性。
RED-Linux的设计目标是提供常规调度框架可以支持多种调度算法，系统为每个任务增加几个属性，进程调度的基础上：
优先级：作业的优先级;
开始时间：工作的开始时间;
完成时间：工作的结束时间; BR p>预算：资源的数量在操作过程中要使用的工作;
调整值？这些属性和调度根据什么优先使用的这些属性值几乎所有的调度算法。在这种情况下，三种不同的调度算法无缝地一起耦合到一个统一的。
C. 可视化仿真磁盘调度程序
^^; 谢谢你对我的信任.
动态网页.属于带有互动性语言的.一般会涉及数据库.
一般一些JS脚本java等性质的语言,ASP,PHP,CGI,JSP等属于互动性语言,可调试,可编译.配合用户的操作,比如,用户名密码的记录,存储,表单的提交都会用到数据库.一般带有互动性的页子与数据库是不可分离的.如今的动态语言及数据库已经开发的相当好了,配合WEB2.0新兴技术的运用,综合能力也大大提高.对于用户的操作.管理员在线的管理也提供了许多便利.
而静态网页,属于比管理起来比较麻烦的.HTML,超文本就是如此.当你需要更新页面或者新闻的时候,需要重新编辑,然后通过FTP上传到你的FTP上.而动态的在这点上就比静态要完善的多,可以在线提交表单或修改内容.但是静态网页的好处在于,相对速度会快.因为动态的网页要配合脚本语言进行数据库或页面的调用,会造成速度上的下降.
关于APS结构:
问: 什么是APS?
答: 没有正规的定义.有些称高级计划系统(Advanced Planning System),而有些叫高级计划与排程(Advanced Planning and Scheling).定义不是最重要的.最重要的是对所有资源具有同步的,实时的,具有约束能力的,模拟能力,不论是物料,机器设备,人员,供应,客户需求,运输等影响计划因素.不论是长期的或短期的计划具有优化,对比,可执行性.
问: APS是如何形成的?
答:排程本身就是一直被视为复杂的问题.但是,现在计划与排程的复杂性随着跨地点经营,虚拟制造,业务外包及通过供应链的管理极大的提高计划与排程的复杂性.
问: 我们需要计划和排程或只是排程?
答: APS是用于优化与平衡物料资源,对长期来说,为了满足商业目标.通常,是基于合计的数据和主要约束,计划下几个月.APS是一精确排序所有物料和资源,短期的来说,优化客户需求,策略,约束等等.计划给你的是较粗的想法来满足将来的需求,而排程是准确的,详细的,为每一资源,物料,过程的作业计划.
问:那么,APS能做什么?
答:APS主要跨越三个区域.在车间的工序短期计划上可以处理有限能力计划;在中期计划上可以处理周/月的基于约束计划;在战略上,可以处理长期的计划.APS是实时的,优化的,有效的,精确的计划.
问: 我们需要等到ERP实施以后才上APS吗?
答: 用ERP的基础架构实施APS是较合理的.
问: 我们的ERP有问题吗?
答: 虽然,计划也是ERP重要的一部分,毕竟,它可以处理所有企业的业务管理和基于后排的无限能力的计划模式(MRP),虽然,它可以有效的处理工厂的主要问题-物料的同步化,但是,ERP不能有效的处理能力约束问题,也没有优化的功能.
问: 我们需要一个集成的项目吗?
答: APS需要和ERP系统实时的交换数据,我们需要一个APS接口生成器,可以自动,双向数据交换的接口,一般APS公司都提供此接口应用程序.
问: 我们的生产复杂吗?
答: 如果你的生产模式包括1,可替换的工艺路径,可替换的物料清单,配方;批式,连续生产;平行生产,运输的约束;库存的约束;副产品;联产品,循环使用的物料,储存的有效期,批号的处理,复杂换装.你就可能需要考虑APS的解决方案.
问: APS能为我们做什么?
答:1, 实时的决策反应车间的变化. 2, 实时的决策反应供应链的变化3, 精确的交付地及交付日期.4, 提高客户服务5,减少单个企业与供应链运作成本.
问:如何找到更多的APS系统?
答:通过APSS 高级计划与排程协会或Internet 或ERP公司与专业杂志.
问: 现在,很多介绍APS软件时,都提到高级算法如基因算法,什么是基因算法?在工厂和商业里如何应用?
答: 基因算法是一种生物进化的算法,实际上是一种多目标的探索法.能够用于计划与排程.它是非常新的技术,目前,还没有在商业中实际运用.
采用生物基因技术高级算法,处理日益复杂的现实世界,也是人工智能上,高级约束算法上的挑战. 基因算法是一种搜索技术，它的目标是寻找最好的解决方案。这种搜索技术是一种优化组合，它以模仿生物进化过程为基础。基因算法的基本思想是，进化就是选择了最优种类。基因算法将应用APS上，以获得“最优”的解决方案。
问: 为什么APS的计算速度非常快?是用基于内存的计算方法吗?
答: 一些APS系统用基于内存的计算方法,但,并不是所有的APS系统. 相比之下,MRP计算就需要较长时间运算.它不仅要计算物料计划,还要计算能力计划.并且是基于无限资源逻辑.
问:那么什么是基于内存的计算? MRP计算似乎也是先调到内存计算,有什么不同?
答: 常驻内存指的是主要内存有足够的内存来储存需要的程序和数据.这个过程消除了或最小化了从磁盘调到内存的来回读取. 常驻内存计算明显需要大的主内存来处理复杂的问题.经济决定技术的可实现性.MRP是部分调到内存计算,需要频繁的从磁盘和内存之间转换数据.所以,需要较长的时间.
问: FCS有限能力计划与APS有什么不同?
答: 实际上,很多APS公司都是从有限能力计划FCS发展来的.因为,他们发现FCS也不完全是一可行的计划.如未考虑材料的约束,加工顺序的约束,资金的约束,以及运输资源等有效的约束.APS就是想解决较复杂的问题.
问: 如果我们集成ERP与APS系统,它可以实时吗?因为它们是两个数据库.
答：如是两个数据库,可以通过动态数据连接技术,使得数据实时化通讯,因APS的计算非常快,改变了MRP的批处理计算方式.如使用同一数据库,APS就取代ERP的传统计划功能MRP/CRP.达到真正的实时化.
问: 能否在物料上用MRP/DRP处理长期的计划,用APS处理短期能力,物料计划?因为我们已上了ERP系统和MRP/DRP模块.
答: 当然可以,用APS产生优化的可行的计划,来修正MRP/DRP计划.但是,最好的是用APS直接处理长期计划,与短期计划.因为此计划是可行的,实时的,可模拟优化的.
问: 能否介绍一下最好的APS公司?
答:如不知道其需求特点其行业,回答此问题是不明智的.
问: 如工程变更,工艺变化,如何实时反映ERP的成本系统?
答: 确实,这是一个实际的问题, 把APS优化后的资源及成本数据实时上载到ERP的成本系统处理.
问: 现在很多软件公司都自称自己系统是实时的,实时是如何衡量的?
答: 实时计划就是在接受到信号到下一计划决策或执行的时间为0.实时计划因此依赖响应反馈技术.在大部分的生产计划系统里,数据反馈较慢,导致实时计划无法实现.很多供应商都用实时来描述自己的软件.因此,建议你问供应商,你的软件是怎样证明是实时,为什么是实时的系统.
问:什么叫模拟?
答: 在生产计划系统的模拟就是在计算机里完成反映分析现实世界的模型.在此模型里,需要考虑各种影响因素,如工艺顺序,工序运行时间,物料及各种资源的可用性,轮班, 工模具,人力,维修等所有影响真实世界的因素.任何的变化情况,在计算机模型里都精确的反映与匹配现实世界.
模拟的基本原则是精确的反映现时世界,让我们来看一看ERP/MRP系统的模拟,它事先做了很多无效的,太简单的假设,如无限能力,无限供货,固定的,或简单函数的可变提前期,很明显ERP/MRP不能精确反映真实世界,所以,ERP/MRP系统的模拟是无效的模拟.
问:什么是仿真?什么是基于对象的仿真?什么是基于方程的仿真?
是用计算机在现实系统的模拟模型上实验,在现实世界运转之前来,来分析模拟,有助于复杂的现实系统的设计.
利用仿真技术可以全面地反映供应链的运行特点,由于不存在数学规划求解的复杂性,它可以考虑各种复杂因素,包括结构上和参数的上的随机性.因此,可以基于更现实的假设进行优化
由于供应链的中的事件的发生是不连续的,时间间隔也不相同,而且具有一定的随机性.仿真一般有两种仿真方式:(1)基于对象的仿真.(2),基于方程的仿真.因为基于方程的仿真是利用微分方程来表示系统的动态特性.由于供应链系统是一个十分复杂的大系统,很难用庞大的方程组来表示系统的行为.基于对象的仿真却可以将实际系统中的实体以对象来描述,并将对象作为组成仿真系统的基本单元,它由多个实体组成,根据实际需要,可以将供应链组成任意的结构.它可以反映系统的整体,也可反映每个实体的状态.在仿真过程中,更加方便利用对象的仿真数据调整其自身的参数,适应复杂变化事件的发生.由于构成供应链系统的相关实体具有相对的自主性,互相之间通过指令建立联系,难以用方程表示其中的大多数的活动,因此,宜采用基于对象的仿真方法
问: 那么,在APS系统里是如何模拟的呢?
答:APS可以是模拟的工具,它反映真实的世界,在下达计划或做决策之前,从大量的策略及优化的方法产生和比较其模拟的结果,选取最优的计划,进行实施.
问: 线性规划LP的模型可以产生真正的优化吗?
答: 线性规划被定义为模拟系统,实际上,在工业运用上,它只能使用有限的变量. 流程行业的变量少于离散行业的变量.在离散行业的大量的矩阵变量,使得数据巨大,使得线性规划模拟系统无法有效的运行.
问: 模拟的精确性有何意义?我们是否需要100%的精确?
答: 实际上,100%的精确性的模拟是不存在的,也不经济的.在制造系统里,只要能按Pareto原理,按关键的特点建模,能提供足够的精确性以满足较优的决策.
问: 那么,模拟与优化又有和关系?
答: 模拟不是优化,模拟也不一定保证有效的计划.但是,模拟可以利用计算机模拟多次,并利用高级的算法与规则来产生较优的结果.模拟将在APS里起着重要的作用.
问: TOC是模拟系统吗?TOC只是计划瓶颈资源而不考虑所有资源吗? TOC不是说只平衡物流,而不是能力吗?
答: 实际上,基于TOC的APS计划均可以考虑资源,物料,订单和管理策略的约束.TOC的建模可以有限,也可无限能力.可以通过有限能力建模基于所有约束,同步化物流.任何资源均可以定义为瓶颈资源或关键资源及次瓶颈资源.对瓶颈资源采取双向计划,对非关键资源采用倒排计划.缓冲时间可以设置任何在复杂资源之间.DBR(Drum-Buffer-rope)逻辑是对关键工序同步化所有资源和物料.如果BN(Bottleneck)/CCR(critical constraining resources) 资源正在控制资源,它们就控制所有物流.
对关键资源建模进行大量的模拟,对非关键资源的额外能力的计划是不重要的.瓶颈和CCR是用鼓来控制所有物流,所有,这些需要物料的资源建模来实现实际的详细计划.可以模拟不同的批量(策略约束)来分析库存或完成日期的影响.非瓶颈,非CCR非资源可以不同的选择如有限资源或无限资源能力.在TOC系统还有许多不同的方法对资源和物料进行模拟.
问:为什么建模非常重要?
答:建模对计算机来说是描述商业业务包括加工过程,约束的规则,策略,可替换性等的一种有效的方法.可以理解为,如果模型不能精确的描述现实,就不能有效的解决现时的问题.为了提供好的方案,就必需有一个精确的模型.
问: 什么是可视化建模语言?
答:描述复杂模型的最容易,最自然的方法是图形.这就是可视化建模语言(VML),一套图形工具可以描述加工过程,替换,生产流程和其它相关的约束.你可以可视化的比较这些方法.
问:什么是供应链的多层智能代理?
答: 它是一个相对独立的信息处理中心,可分为销售代理,采购代理,运输代理,库存代理和财务代理形成多智能体（Multi-Agent）系统. Agent原为代理商，是指在商品经济活动中被授权代表委托人的一方。后来被借用到人工智能和计算机科学等领域，以描述计算机软件的智能行为，称为智能体。1992年曾经有人预言: 基于Agent的计算将可能成为下一代软件开发的重大突破。随着人工智能和计算机技术在制造业中的广泛应用，多智能体系统技术对解决产品设计、生产制造乃至产品的整个生命周期中的多领域间的协调合作提供了一种智能化的方法，也为系统集成、并行设计，并实现智能制造提供了更有效的手段。
问:什么是整子制造系统?
答:整子系统的基本构件是整子(Holon).Holon是从希腊语借过来的,人们用Holon表示系统的最小组成个体,整子系统就是由很多不同种类的整子构成.它的最本质特征是:
1,自治性,每个整子可以对其自身的操作行为作出规划,可以对意外事件(如制造资源变化,制造订单的产品需要变化等)作出反应,并且其行为可控.
2,合作性,每个整子可以请求其它整子执行某种操作行为,也可以对其它整子提出的操作申请提供服务.
3,智能性,整子具有推理,判断等智力,这也是它具有自治性和合作性的内在原因.整子的上述特点表明,它与智能代理的概念相似.由于整子的全能性,也有翻译为全能系统.
4,敏捷性,具有自组织能力,可快速,可靠的组建新系统.
5,柔性,对于快速变化的市场,变化的制造要求有很强的适应性.
问:我是一名XX大学在读博士研究生，研究方向为约束理论及其在APS中的应用。
1、APS本身（除去具体某一产品考虑）的认识或者定义是什么？
2、APS的理论基础有哪些？
3、APS在国内推行的最大原动力和最大障碍在哪里？
答:1, APS我称是供应链优化引擎.
2,基于约束优化理论(当然包含TOC)
3,不同软件采用不同的优化算法.
4,概论是:是用系统的方法,在业务约束基础上,来改善计划或排程.
优化的主要算法有:
(1),数学规划(线性和混合整数规划),较适用于战略计划如网络选址,寻源等.
(2),启发式算法(约束理论或模拟仿真等),较适用于战术计划或运作计划如生产排程等.
(3),基因算法,较适用于有大量的可能方案选择.
(4,)穷举法是在所有替代的可能的方案寻找,较适用于教简单的供应链.
(5),APS思想应该是嵌入ERP系统.
(6),最大障碍是软件能力,计算机技术,普及培训.实际上APS是解决企业基本的计划问题.
问：APS为制造业提供什么解决方案？
APS为制造业的四类制造模型提供解决方案:
1，流程式模型,APS主要是顺序优化问题.
2，离散式模型,APS主要是解决多工序,多资源的优化调度问题.
3，流程和离散的混合模型. APS同时解决顺序和调度的优化问题.
4，项目管理模型,APS主要解决关键路径和成本时间最小化问题.
APS考虑不同行业的解决方案。APS的主要着眼点是工序逻辑约束和资源能力约束,物料和工序流程紧密联结.各种优化规则.计算最早可能开始时间和最迟可能开始时间.物料可重分配和可替代,资源可重分配和可替代.计划排程考虑柔性(缓冲),考虑成本约束,考虑非确定流程和统计概率论.考虑多种优化方案的比较分析.
若您问的是ASP数据库,请查阅相关ACCESS数据库及SQL数据库.
D. 如何在cloudsim种实现调度算法
在CloudSim下有个DatacenterBroker.java文件，里面有个方法bindCloudletToVm()，重写这个方法或者写一个分配策略然后自己调用也是一样的，详细的在《云计算第二版》中第九章有说明，也只有在第二版的有，下面是第二版链接，大概也就275页左右吧（PDF） 提取码:hwb0
E. 请问谁有分组调度算法matlab仿真代码
你好，请问你现在找到了吗，有的话可以给我分享下吗？有偿的
F. 如何仿真不同调度算法的调度效果
如何仿真不同调度算法的调度效果
前两天做操作系统作业的时候学习了一下几种进程调度算法，在思考和讨论后，有了一些自己的想法，现在就写出来，跟大家讨论下。
，或者说只有有限的CPU资源，当系统中有多个进程处于就绪状态，要竞争CPU资源时，操作系统就要负责完成如何分配资源的任务。在操作系统中，由调度程序来完成这一选择分配的工作，调度程序所使用的算法即是调度算法。调度算法需要考虑的指标主要有尽量保证CPU资源分配的公平性；按照一定策略强制执行算法调度；平衡整个计算机系统，尽量保持各个部分都处于忙碌状态。而根据系统各自不同的特点和要求，调度算法又有一些侧重点和目标不同，因此，算法按照系统差异主要分为三大类：
G. 匈牙利算法在计算机C++语言编程中怎么应用
匈牙利算法是图论中完成二分图匹配的经典算法之一.输入排队的Crossbar调度算法是以获得交换机的输入端口和输出端口最大匹配,从而得到高吞吐量为目的.因而在调度算法理论研究中应用了二分图最大匹配的Maximum Size Matching(MSM)和 Maximum Weight Matching(MWM)算法成为各种调度算法性能的评价标准.文中介绍了匈牙利算法在输入排队调度算法仿真中的应用,并且得出相应典型算法的性能仿真曲线,从而为进一步研究调度算法打下理论基础.
H. 如何使用cloudsim仿真任务流调度算法
首先确定需求： 要实现什么样的功能，在vs2008实现什么，j2ee实现什么，服务器端有什么功能，客户端有什么功能，分别去写，然后逐步添加新的需求，基本上就ok了！
I. 车辆调度系统的仿真算法研究
入空车的跑向模式，研究在站点侯客模式上的出租车调度