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World File Search System式调度
电力存储系统和灵活负荷的优化调度
摘要-由于可再生能源的渗透率不断提高，电力系统运行遇到了一些挑战。主要挑战之一是这些资源的间歇性，这会导致电力平衡被破坏。另一方面，有各种分布式能源 (DER) 来补偿对斜坡容量的需求。因此，为了指出这个问题，本文以 DER 聚合器 (DERA) 的形式选择了储能系统和供暖、通风和空调 (HVAC) 负载来参与日前 (DA) 能源和灵活斜坡产品 (FRP) 市场。因此，在两个市场中，都使用了一种共同优化方法来模拟聚合器的决策，即混合整数线性规划 (MILP) 方法。所得结果表明，通过不仅考虑 DERA 在联合能源和 FRP 市场的参与，而且还考虑 HVAC 负载的潜力，DERA 的利润会增加。此外，通过部署概率、客户福利、允许的温度偏差等参数的敏感性分析，研究了模型的准确性。
量子互联网动态调度的线性代数框架
摘要 — 未来的量子互联网旨在通过共享端到端纠缠来实现任意远距离节点对之间的量子通信，端到端纠缠是许多量子应用的通用资源。与传统网络一样，量子网络也必须解决与路由和以足够速率满足服务相关的问题。我们在这里处理当必须通过基于第一代量子中继器或量子交换机的量子网络提供多种商品时的调度问题。为此，我们引入了一种新颖的离散时间代数模型，适用于任意网络拓扑，包括传输和内存丢失，并适应动态调度决策。我们的代数模型允许调度程序使用临时中间链路的存储来优化性能，具体取决于信息可用性，范围从集中式调度程序的完整全局信息到分布式调度程序的部分本地信息。作为一个说明性示例，我们将一个简单的贪婪调度策略与几个最大权重启发的调度策略进行比较，并说明通过网络为两对竞争客户端产生的可实现速率区域。
用于调度水力发电辅助系统的方法
太阳能资源具有丰富，清洁，可再生和易于开发和使用的优点。光伏发电技术具有柔性量表，没有污染和简单维护的优点，但与此同时，光伏发电的输出受地理和气象学因素的影响，导致某些缺点，例如间歇性和波动。直接进入电网的大规模访问将对网格的安全和稳定的运行[1]产生许多负面影响，这种不可控制性严重阻碍了太阳能的发展，太阳能的发展可以通过水力局的快速启动单位和能源存储系统进行优化，而水力发电的可调节性使其成为重要的互补电源的重要链接。水力 - 光伏型互补性的关键是如何使用水力发电站的可控能力来平滑光伏生成曲线图，以及能量存储系统，以移动峰值并填充山谷，并根据光伏发电的产生特征，以使光伏生成可以安全地连接到端子上，以使grid curde curde culid culid and Culive culid and Indin []端子[端子] [端子]终端[端子] [端子] [端子]均可满足。
关于调度的 2019/943 号条例的实施...
1 2019/943 号 (EU) 条例，关于电力内部市场。 2 SEM-19-073 清洁能源一揽子计划实施路线图 3 SEM-11-062 交易和结算规范中的调度原则和市场时间表设计 SEM 委员会决议文件
二十多年来敏捷的对地观测卫星调度
敏捷卫星是新一代对地观测卫星，具有先进的姿态机动能力。卫星技术的不断进步和发射成本的下降，促进了敏捷对地观测卫星（AEOS）的发展。为了高效利用日益增多的在轨AEOS，以满足所有复杂的操作约束同时最大化整体观测利润为目标的AEOS调度问题（AEOSSP）在过去20年中受到了广泛关注。本文旨在总结当前AEOSSP的研究，确定主要成果并强调未来的潜在研究方向。为此，首先描述了带操作约束的AEOSSP的一般定义，然后介绍了它的三种典型变体，包括不同的观测利润定义、多目标函数和自治模型。然后，我们根据四种不同的解决方法（即精确方法、启发式方法、元启发式方法和机器学习）对 1997 年至 2019 年的文献进行了详细的回顾。最后，我们讨论了一些值得未来研究的课题。
飞机航线维护调度优化 - UNSWorks
本论文选择了一种混合了经典作业调度方法的启发式技术，并开发了一种生产线规划优化 (LPO) 算法来有效处理问题的组合性质，以解决可行性问题并最大化任务产量。与测试案例的传统手动调度相比，优化后的调度获得了 43% 的任务产量。LPO 算法提供了出色的可行性，执行速度为 45 秒，而手动流程则需要 35 分钟。该算法针对具有不同作业“到期时间缓冲”的 64 个案例实施，并实现了进一步优化，任务产量为 64%，而基准案例的任务产量为 43%。敏感性分析表明，LPO 算法对整个作业分布的“早期周期”、“早期天数”和“晚期时间”组成部分更敏感
带有预测的战略防止调度 - 滴
在发起算法机理设计领域的开创性论文中，Nisan and Ronen [27]研究了设计策略性防止机制以在无关机器上安排工作的问题，旨在最小化Makepan。他们提供了一种策略性的机制，可以实现n个应用，并大胆地猜想这是任何确定性的策略性计划调度机制都可以实现的最佳近似值。经过二十多年的努力，N仍然是Christodoulou等人最著名的近似和最近的工作。[11]能够证明所有确定性策略性机制的近似结合。但是，这种强烈的负面结果在很大程度上取决于以下事实：这些机制的性能是使用最坏情况分析评估的。要克服这种过于悲观的，通常是不信息的，最差的界限，最近的工作集中在“学习增强的框架”上，其目标是利用机器学习的预测来获得改善的近似值，同时近距离固定时，即使在近距离近似近似情况下，这些预测也是如此，即在这项工作中，我们使用学习扬声器的框架研究了Nisan和Ronen [27]的经典战略调度问题，并提供了一种确定性的多项式策略性防止机制，该机制是6一致和2 N-brobust。因此，我们实现了“两全其美的最佳”：O（1）的一致性和O（n）鲁棒性，渐近地与最著名的近似值匹配。然后，我们扩展此结果，以提供更一般的最差近似值保证，作为预测误差的函数。最后，我们通过表明任何1一致的确定性策略防抗机制具有无限稳定性来补充积极的结果。
风能 - 造巨石的两阶段调度方法 -
随着化石能源危机和环境污染，风能和其他可再生能源一直在蓬勃发展。然而，风能的强烈间歇性和波动性使其整合到网格中。为了解决此问题，本研究提出了一种互补的发电模型，该模型是风能泵的存储系统，该模型使用水力发电和泵送存储来调整风力的极高。如何考虑风能输出的不确定性和不可预测性，并使更可靠的水力发电计划和抽水存储生成计划是在网格中以高比例的可再生能源而解决的关键问题。预测演化的martingale模型用于描述不同区域中风能的不确定性演变。根据该区域中的灵活载荷，灵活指数用于量化灵活性，交易价格设置为与灵活性成正比。然后开发了日间和实时调度模型的两阶段框架。在白日阶段，不同地区彼此交易。如果交易后的电力不平衡，它将由水电和满足电力需求的电网补充。在实时阶段，添加泵存储以快速平衡风能的偏差和实时和日间阶段之间的负载。最后，考虑到水力发电对电网中风能消耗的积极影响，提出了一种基于改进的沙普利价值方法的好处分配方法。测试案例以验证提出的分配模型和益处分配方法的合理性。在水力发电和抽水储存的合作之后，平均收入增长率为3.02％。改进的益处分配方案使水力发电和抽水储存更加好处，并促进了多参与者的合作。
2024年上半年的全球全生物基因组股票基金...
自2022年初以来，高通货膨胀率已经蔓延到美国美联储（FED）迅速朝着标准化货币政策迈进，美国的长期利率再次上升，导致高科技股票的趋势较弱。然而，在2023年，高科技股票的股价在2024年6月急剧上涨，因为美国和欧洲对结束货币收紧的观察结果是逆风，并且随着AI一代的焦点，人们对AI的需求有所增加。同时，与基因组相关的股票在延迟方面值得注意。背后有两个可能的原因：
GPU 集群中的预测辅助在线分布式深度学习工作负载调度
摘要 — 近年来深度学习 (DL) 模型的爆炸式增长使得人们迫切需要在 GPU 集群中对混合并行分布式深度学习训练 (DDLwMP) 进行高效的作业调度。本文提出了一种自适应最短剩余处理时间优先 (A-SRPT) 调度算法，这是一种新颖的预测辅助在线调度方法，旨在缓解与 DL 集群调度相关的挑战。通过将每个作业建模为与异构深度神经网络 (DNN) 模型及其相关的分布式训练配置相对应的图，A-SRPT 策略性地将作业分配给可用的 GPU，从而最大限度地减少服务器间的通信开销。观察到大多数 DDLwMP 作业会重复出现，A-SRPT 结合随机森林回归模型来预测训练迭代。至关重要的是，A-SRPT 将复杂的调度问题映射到单机实例中，该实例通过抢占式“最短剩余处理时间优先”策略得到最佳解决。该优化解决方案可作为 GPU 集群内实际作业调度的指南，从而实现理论上可证明的竞争性调度效率。我们进行了广泛的真实测试平台和模拟实验来验证我们提出的算法。