在云服务的世界中,分布式应用的日益复杂性以及能源消耗的增加需要更有效的资源管理。因此,诸如Kubernetes之类的编排者被广泛用于自动处理工作负载和资源使用情况,从而确定时刻的最合适的节点可以在其中启动新任务。另一方面,人工智能算法的扩展应用,尤其是强化学习,开辟了新的发展机会。这些进步允许创建日益自主和最先进的系统。本文介绍并开发了在Kubernetes集群中调度的另一种方法。具体而言,提出的调度程序使用了深Q-NETWORK(DQN)增强学习算法,将定制插件集成在调度链的评分阶段中,以优化跨可用节点的负载分布。在开发这种创新且智能的方法时,已经对每个RL模型进行了培训,以学习具有特定目标,例如负载平衡,能源消耗优化或节点用户延迟延迟优化的独特政策。插件动态中实现的增强学习算法评估群集节点上可用的资源,并在遵守用户定义的约束时学习管理它们。通过根据其适合托管新豆荚的适用性为每个节点分配一个分数,这种智能方法支持决策,并作为调度系统的预测工具。随着时间的流逝,这使系统能够根据学习的政策不断改进其有关新工作负载的最佳分配的决定。该实施已在Kubernetes类型的环境上进行了测试,可以评估开发系统的整体性能以及所提出方法的有效性。尤其是,结果表明,与其他经过测试的政策相比,当目标是减少能耗和节点 - 用户潜伏期时,我们的政策被称为EC-RL,被证明是最佳选择,均与Kubernetes调度程序的默认行为相比。
您的 7 天窗口期是从您在 DPS 中请求的“最晚取件日期”计算得出的。例如,如果您的最晚取件日期是 4 月 20 日,则您的 7 天窗口期为 4 月 14 日至 20 日。输入最晚取件日期后,DPS 将自动相应地输入“最早取件日期”字段。您还将输入“期望取件日期”,该日期可以是最早和最晚日期之间的任何日期。指定的搬家公司将尽力满足您的要求,但可以选择您 7 天窗口期内的任何日期。请记住,搬家公司无权在您的 7 天窗口期之外取件。如果您想在窗口期之外更改取件时间,请联系您当地的 TO。周末或节假日 您的 7 天窗口期将包括周末,有时还包括节假日。但是,未经您的同意,您的搬家公司不能选择这些日子。您无需接受周末或节假日的取货日期。虽然在某些情况下可以满足周末和节假日的请求,但我们建议您在工作日搬家,以确保您得到当地 TO 质量保证部门的支持。请在 TO 咨询会议和搬家前调查期间与搬家公司讨论这些选项。
患者预约的过程通常需要多次打电话才能找到接受保险的合适提供商,需要反复沟通才能找到合适的医生、合适的时间段,并在必要时获得保险预批准,同时还要考虑隐私和 HIPAA 问题。多年来,提供商组织一直推测,互动需要个人关注,人情味不可或缺。随着对话式 AI 技术的进步,以及智能虚拟助手进行智能多轮对话的能力,这种极其复杂的互动的自动化已成为现实。使用 Avaamo 的技术可以自动完成三个预约安排阶段。
在本报告中,该部门将概述当前的手动和自动医疗预约流程和程序,以及其当前方法中的挑战,尤其是从受益人的角度来看。本报告将确定过去三年在初级保健中实现的医疗预约流程的改进,直接护理系统将继续利用和应用这些改进来解决现有挑战并消除 MTF 之间的差异。本报告将描述 MTF 中拟议的标准预约类型和流程,包括整合虚拟健康机会,例如安全消息传递和虚拟预约。最后,本报告将为所有 MTF 提供标准流程、程序和预约类型的实施计划和预计完成日期,并将展示直接护理系统如何通过既定的标准化任命流程确保所有 MTF 的问责制,以确保受益人能够获得高质量的初级、专业和行为健康护理。
摘要 近几十年来,各个领域(航空业、公共交通)的综合车辆和机组人员调度取得了长足进步。随着信息和通信技术以及通用求解器的不断改进,可以制定出这些问题越来越丰富的版本。在公共交通中,排班、延迟传播或休息日模式等问题已成为这些综合问题的一部分。在本文中,我们旨在重新审视早期结合休息日模式的公式,并研究现在是否可以使用标准求解器进行求解,以及在多大程度上结合其他方面可以使问题设置更加丰富,同时仍然保持可能的可解性。这尤其包括延迟传播等问题,在公共交通中,延迟传播通常指(主要)干扰后的二次延迟。此外,我们研究了一个强大的版本来支持增加丰富性是可能的说法。提供了数值结果来强调预期的进展。
声纳浮标场由发射器和接收器网络组成,通常用于查找和跟踪水下目标。对于给定的环境和声纳浮标场布局,这种场的性能取决于调度,即决定哪个源应该传输,以及在任何给定时间应该从可用波形库中传输哪个源。在本文中,我们提出了一种基于多目标优化的新型调度框架。具体来说,我们将声纳浮标场的两个任务(跟踪和搜索)作为独立的、相互竞争的目标函数。使用此框架,我们提出了一种基于帕累托最优的调度特征。该特征描述了搜索跟踪目标之间的权衡,并在真实的多静态声纳浮标模拟中得到了证明。
随着风电大规模接入,电力系统不仅要应对传统的电力需求波动,还要应对风电的不确定性。为提高源负荷不确定性条件下电力系统的经济性、弹性和环境保护,提出了一种风火水储一体化系统的实时低碳调度。通过多种资源的协同线性决策来消除不确定性造成的功率不平衡。为解决源负荷不确定性,引入随机稳健优化,通过稳健优化建立系统约束以实现弹性运行,同时在经验不确定性分布中优化预期运行成本以实现经济效率。此外,采用多点估计来精确快速地计算预期运行成本。利用对偶理论,将所提出的实时电力调度推导为混合整数双线性约束规划。针对复杂的调度问题,提出了一种多步顺序凸化解决方案,利用交替优化将双线性约束线性化,并采用“估计-校正”策略放宽储能状态变量。最后,案例研究证明了所提出的调度方法和凸化解决方案的优越性。
摘要 .舰载机维修与服务保障(MSSCA)是一个涉及多种资源和活动且需要优化的复杂过程,可视为多资源约束多项目调度问题(MRCMPSP)。优化完工时间并获得主动稳健调度以适应动态飞行甲板环境的变化具有重要意义。本文开发了一种关键链方法(CCM),用于时间关键和资源受限的舰载机保障稳健调度。CCM 包括在多资源约束和时间关键问题下制定理想的确定性计划,并在计划末尾添加项目缓冲(PB)以获得稳健的主动调度并处理不确定性。采用三角模糊数(TFN)描述各活动持续时间,计算PB大小,得到活动持续时间与缓冲区大小之间的适当比例。在数值研究中,设计了不同规模的模拟来计算稳健优化调度。计算结果表明,舰载机保障稳健调度CMM可以在资源分配的稳健主动优化调度中做出更好的决策。
本文研究了一种基于Agent的考虑空间约束的舰载机编队调度路径规划方法,以最小化编队调度时间为目标。首先介绍编队调度环境,然后基于多Agent对舰载机编队调度过程进行建模,本文主要考虑两个Agent:空间Agent和飞机Agent。其次,提出一种基于改进A*算法的舰载机协同路径规划全局优化方法,考虑等待策略和绕行策略,以调度时间为优化目标。最后,对10架舰载机编队进行分析,验证所提优化方法。仿真结果表明,优化算法可以实现多架飞机的同时调度,提高了调度系统的效率和可用性。关键词:路径规划,Agent,改进A*算法,动态调度,舰载机编队
Hoyt Watson,主修教授 Jon Young,副修教授 Frank Kemerer,委员会成员 Janie Huffman,委员会成员 John Stansell,系主任 Jean Keller,教育学院院长 Neal Tate,研究生院院长