-
公开(公告)号：CN109572478B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201811197204.3
申请日：2018-10-15
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种充电站电动汽车在线平稳充电系统及方法，包括排队步骤、调解步骤、在线充电步骤以及功率更新步骤；现有针对这个问题只考虑一个优化目标，即要么最小化充电站的充电成本，要么最大化充电站充电功率的平稳性。在本发明中，我们同时考虑充电站充电成本的最小化、充电站整体充电功率的稳定性和充电桩充电功率的稳定性三个目标，建立一个多目标优化模型，然后运用功效函数法将多目标的优化模型转化为单目标优化问题，最后设计一个在线的平稳充电算法求解每个时刻电动汽车在充电站的充电功率。本发明能够有效提升充电站的充电效率，降低电动汽车充电的等待时间，具有充电平稳，充电成本低，充电功率稳定的优点。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109572478A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811197204.3
申请日：2018-10-15
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种充电站电动汽车在线平稳充电系统及方法，包括排队步骤、调解步骤、在线充电步骤以及功率更新步骤；现有针对这个问题只考虑一个优化目标，即要么最小化充电站的充电成本，要么最大化充电站充电功率的平稳性。在本发明中，我们同时考虑充电站充电成本的最小化、充电站整体充电功率的稳定性和充电桩充电功率的稳定性三个目标，建立一个多目标优化模型，然后运用功效函数法将多目标的优化模型转化为单目标优化问题，最后设计一个在线的平稳充电算法求解每个时刻电动汽车在充电站的充电功率。本发明能够有效提升充电站的充电效率，降低电动汽车充电的等待时间，具有充电平稳，充电成本低，充电功率稳定的优点。
-
公开(公告)号：CN108108233A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711228523.1
申请日：2017-11-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明提供了一种任务多副本执行的集群作业调度方法及系统，包括：拖后腿机器寻找：运用机器学习的方法，找出当前运行任务的拖后腿机器；最优副本数计算：拖后腿机器上的任务副本和所有任务同时启动，并且建立以最小化任务执行时间和运行成本为目标的优化模型，然后运用交替方向方法求解优化模型得出启动副本的最优数量。本发明免去了检测过程和拖后腿任务在被发现之前的执行时间；建立了以同时最小化作业的流程时间和在集群中的计算成本为优化目标，以集群中所有执行的任务数不超过集群中可用的计算节点数和每个任务的副本数不超过给定的阈值为限制条件的最优化模型。
-
公开(公告)号：CN106790485A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611147486.7
申请日：2016-12-13
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供了一种混合云模式中的基于成本考虑的在线服务请求调度方法，包括步骤1：构建以平均花销成本最小化为目标，私有云资源有限，服务拒绝率为限制条件的最优化问题；步骤2：利用李雅普诺夫优化方法将步骤1中的最优化问题转化为单时槽中的优化问题；步骤3：采用最优衰减算法求解步骤2中单时槽中的优化问题的最优解，即得到当前时刻的服务请求的调度方法。本发明的方法能够针对未知的在线服务请求，使得整个时间区域内的平均租用公有云的花费成本达到最低，以服务请求拒绝率及私有云资源为限制条件的优化问题；然后利用李雅普诺夫优化技术将原问题转化为不含时均量的优化问题，从而实现花销成本和服务拒绝率之间的有效权衡。
-
公开(公告)号：CN106790485B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201611147486.7
申请日：2016-12-13
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供了一种混合云模式中的基于成本考虑的在线服务请求调度方法，包括步骤1：构建以平均花销成本最小化为目标，私有云资源有限，服务拒绝率为限制条件的最优化问题；步骤2：利用李雅普诺夫优化方法将步骤1中的最优化问题转化为单时槽中的优化问题；步骤3：采用最优衰减算法求解步骤2中单时槽中的优化问题的最优解，即得到当前时刻的服务请求的调度方法。本发明的方法能够针对未知的在线服务请求，使得整个时间区域内的平均租用公有云的花费成本达到最低，以服务请求拒绝率及私有云资源为限制条件的优化问题；然后利用李雅普诺夫优化技术将原问题转化为不含时均量的优化问题，从而实现花销成本和服务拒绝率之间的有效权衡。
-
公开(公告)号：CN108108233B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201711228523.1
申请日：2017-11-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明提供了一种任务多副本执行的集群作业调度方法及系统，包括：拖后腿机器寻找：运用机器学习的方法，找出当前运行任务的拖后腿机器；最优副本数计算：拖后腿机器上的任务副本和所有任务同时启动，并且建立以最小化任务执行时间和运行成本为目标的优化模型，然后运用交替方向方法求解优化模型得出启动副本的最优数量。本发明免去了检测过程和拖后腿任务在被发现之前的执行时间；建立了以同时最小化作业的流程时间和在集群中的计算成本为优化目标，以集群中所有执行的任务数不超过集群中可用的计算节点数和每个任务的副本数不超过给定的阈值为限制条件的最优化模型。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.016 seconds)
