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管理算法

  • 作业管理系统

    于作业管理系统,给出一种的作业流(作业网络),并定义了一个平台无关的作业网络,详细说明了各种作业的类型和作用,并给出了实际的应用 实例。在此基础上,可以采用通用的调度算法,也可以用户自定义调度镱略.

    标签: 作业管理系统

    上传时间: 2015-03-09

    上传用户:ss300400

  • C语言内存管理

    c语言内存管理的最佳适应算法源代码,附有实验报告

    标签: C语言 内存管理

    上传时间: 2016-09-05

    上传用户:tian126vip

  • 虚拟页面管理

    虚拟页面管理,FIFO和LRU算法的C++完整代码,一般编译器即可直接运行。

    标签: FIFO算法 LRU算法

    上传时间: 2016-12-14

    上传用户:huahuaH

  • 图书馆管理系统

    图书馆管理系统,里面的JavaScript算法实现

    标签: 图书馆 管理系统

    上传时间: 2017-12-31

    上传用户:ringo

  • 移动边缘计算中基于多属性决策的计算切换算法研究

    近些年来,云计算与移动云计算迅速发展,随之而来出现的问题是由于智能终端的数量和处理器计算能力能力的增加,越来越多的计算密集型应用应用被卸载到云端,这样就给核心网络造成很大的负载,从而不能满足那些对延迟敏感的应用,所以移动边缘计算就因此产生。它通过将计算、存储等资源部署在网络的边缘,能快速地处理任务并传输。但是由于用户终端的移动性,需要考虑的一个很重要的问题就是当服务厥量受到位置影响时应当采取什么措施。合理的计算切换能够很好地解决这个问题。在移动边缘计算中,什么时候进行计算切换以及切换到哪里是切换问题的关键。本文研究了计算切换的具体过程、影响计算切换的因素及管理体系,提出了计算切换的管理框架。在考虑任务完成时间、移动终端能耗和任务完成成本这些因素影响的基础上并根据切换管理的框架和具体的判决准则,提出了简单加权法、熵值法和基于理想解排序的这三种多属性决策计算切换筧法。最后在实验部分对这三种多属性决策计算切换算法进行仿真实验,在根据实验结果对三种算法的性能进行分析,然后再研究计算量与数据量变化对算法性能的影响。实验结果表明:采用多属性切换决策的方法要优于不切换和总是发生切换的决策,并且在多属性决策的方法中,班想解排序的方法要优于简单加权法和值法,并且任务的完成时间、移动终端能耗、和任务的执行成本随着终端移动速度的增大而有明显减少,说明基于阈值的判决准则和多属性切换决策算法适用于移动边缘计算中的计算切换。关键词:移动边缘计算:计算切换:判决准则;多属性决策

    标签: 移动边缘计算

    上传时间: 2022-03-11

    上传用户:ttalli

  • mppt控制算法太阳能充放电控制器设计

    本设计针对目前市场上传统充电控制器对蓄电池的充放电控制不合理,同时保护也不够充分,使得蓄电池的寿命缩短这种情况,研究确定了一种基于单片机的太阳能充电控制器的方案。在太阳能对蓄电池的充放电方式、控制器的功能要求和实际应用方面做了一定分析,完成了硬件电路设计和软件编制,实现了对蓄电池的高效率管理。设计一种太阳能LED照明系统充电控制器,既能实现太阳能电池的最大功率点跟踪(MPPT)又能满足蓄电池电压限制条件和浮充特性。构建实验系统,测试表明,控制器可以根据蓄电池状态准确地在MPPT、恒压、浮充算法之间切换,MPPT充电效率较恒压充电提高约16%,该充电控制器既实现了太阳能的有效利用,又延长了蓄电池的使用寿命。在总体方案的指导下,本设计使用STMSS系列8位微控制器是STM8系列的主流微控制器产品,采用意法半导体的130纳米工艺技术和先进的内核架构,主频达到16MHz(105系列),处理能力高达20MTPS。内置EEPROM、阻容(RC)振荡器以及完整的标准外设,性价比高,STMSS指令格式和意法半导体早期的ST7系列基本类似,甚至兼容,内嵌单线仿真接口模块,支持STWM仿真,降低了开发成本;拥有多种外设,而且外设的内部结构、配置方式与意法半导体的同样是Cortex-M3内核的32位嵌入式微处理器STM32系列的MCU基本相同或者相似。另外系列芯片功耗低、功能完善、性价比高,可广泛应用在家用电器、电源控制和管理、电机控制等领域,是8位机为控制器控制系统较为理想的升级替代控制芯片"261,软件部分依据PWM(Pulse Wiath Modulation)脉宽调制控制策略,编制程序使单片机输出PMM控制信号,通过控制光电耦合器通断进而控制MOSFET管开启和关闭,达到控制蓄电池充放电的目的,同时按照功能要求实现了对蓄电池过充、过放保护和短路保护。实验表明,该控制器性能优良,可靠性高,可以时刻监视太阳能电池板和蓄电池状态,实现控制蓄电池最优充放电,达到延长蓄电池的使用寿命。

    标签: mppt 太阳能充放电控制器

    上传时间: 2022-06-19

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  • RFID智能停车场管理系统的研究与设计

    随着经济的迅猛发展和人民生活水平的提高,我国私人汽车保有量日益攀升,这一现象给城市交通基础设施建设提出了新的挑战。传统停车场管理方式存在着识别效率低、易出错、数据传输率低、识别距离近、必须停车减速等问题。因此,本文针对上述问题提出了基于RFID高频有源电子标签的远距离车辆识别停车场管理系统,研究了智能停车场管理系统的特点,对软件系统进行了需求分析与设计实现。系统由车辆基本信息管理,系统运营维护管理、车辆出入车场管理3个功能模块组成。高频标签带来了更远的识别距离和更快的识别速度,实现了高速、不停车的车辆识别,但是识别范围的扩大也给系统带来了多标签碰撞问题。针对多车辆信息碰撞的问题,本文对RFID系统的防碰撞算法进行了深入研究,在现有的二进制防碰撞算法基础上提出了一种改进方法,该算法解决了典型算法在安全性上存在的隐患,在识读效率上优越于典型算法,在高吞吐率、高负载的情景下性能尤V为关油:随着停车场的日益大型化,停车场内的路径选择也影响着系统的效率。因此,本文设计一种停车场最短路径停车引导模型,为停车提供最短行驶路线。结合图论形成停车位的赋权有向图,然后利用A*算法搜索最短停车路径,通过数据库和信息显示设备引导停车,大大加快了停车速度,提高了停车场的停车位利用率。最后,在总结全文工作的基础上对进一步研究提出了建议和展望。

    标签: rfid 智能停车场

    上传时间: 2022-06-26

    上传用户:slq1234567890

  • BMS电池管理系统资料.

    电动汽车电池管理系统BMS主要用于对电动汽车的动力电池参数进行实时监控、故障诊断、SOC估算、行驶里程估算、短路保护、漏电监测、显示报警,充放电模式选择等,并通过CAN总线的方式与车辆集成控制器或充电机进行信息交互,保障电动汽车高效、可靠、安全运行。实时跟踪电池运行状态及参数检测:实时采集电池充放电状态,采集数据有电池总电压,电池总电流,每个电池箱内电池测点温度以及单体模块电池电压等。由于动力电池都是串联使用的,所以这些参数的实时,快速,准确的测量是电池管理系统正常运行的基础。剩余电量估算:电池剩余能量相当于传统车的油量。荷电状态(SOC)的估算是了为了让司机及时了解系统运行状况。实时采集充放电电流、电压等参数,并通过相应的算法进行剩余电量的估计。充放电控制:根据电池的荷电状态控制对电池的充放电,当某个参数超标如单体电池电压过高或过低时,为保证电池组的正常使用及性能的发挥,系统将切断继电器,停止电池的能量供给和释放。

    标签: bms 电池管理

    上传时间: 2022-07-05

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  • 电动汽车电池管理系统(BMS)及其验证系统的开发

    近年来地球的环境恶化问题使得新能源汽车受到人们的重视。动力电池是决定着纯电动汽车的各方面性能的核心部件。电池管理系统(BMS)与整车控制器和充电机进行通讯,对动力电池组的充放电过程进行控制和保护,对各单体进行均衡控制,并根据一定的算法来估计动力电池组的电量状态(SOC),为驾驶员提供续航信息。整车企业及电池厂商需要针对电池管理系统的测试设备来验证考核BMS系统,以选配合适的BMS应用于动力电池组的管理。然而,电池管理系统作为一个技术尚未完全成熟的部件,其测试验证还没有统一的行业规范。本文首先对BMS的必要性和主要功能作了详细的分析,BMS的主要功能有对动力电池状态数据的采集、对动力电池进行充放电保护和热管理、估算动力电池的SOC、对动力电池中各单体电池进行均衡及与整车和充电机通讯。本文研究了锂电池Thevenin模型的参数识别方法并将开路电压法、安时积分法和扩展卡尔曼滤波法结合起来用于SOC估计。在这些工作的基础上,为某混合动力公交车的动力电池开发了一款BMS。该BMS采用主从式结构,主控制模块主要对负责总电压总电流的信号采集、动力电池的SOC进行估计、绝缘检测、与整车通讯等功能,从控模块实现单体电压、电池组温度采集和单体均衡等功能。为了检测该BMS的功能和精度,为电池组选配合适的BMS系统,创新性地设计了BMS测试验证系统。本文详细说明了该系统的总体方案和设计原理,并对BMS验证系统的输出精度作了详细的测试,数据表明其输出信号具有良好的精度,可以用于BMS产品的测试试验。

    标签: 电动汽车 电池管理系统 bms

    上传时间: 2022-07-05

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  • matlab数学建模算法全收录 超清书签版

    matlab数学建模算法全收录 超清书签版

    标签: matlab 数学建模 收录 算法

    上传时间: 2013-05-15

    上传用户:eeworm