A scheduling method in a robotic network cloud system with minimal makespan is beneficial as the system can complete all the tasks assigned to it in the fastest way. Robotic network cloud systems can be translated into graphs where nodes represent hardware with independent computing power and edges represent data transmissions between nodes. Time-window constraints on tasks are a natural way to order tasks. The makespan is the maximum amount of time between when a node starts executing its first scheduled task and when all nodes have completed their last scheduled task. Load balancing allocation and scheduling ensures that the time between when the first node completes its scheduled tasks and when all other nodes complete their scheduled tasks is as short as possible. We propose a new load balancing algorithm for task allocation and scheduling with minimal makespan. We theoretically prove the correctness of the proposed algorithm and present simulations illustrating the obtained results.


翻译:机器人网络云系统的排期方法是有用的,因为这个系统能够以最快的方式完成分配给它的所有任务。机器人网络云系统可以转换成图表,其中节点代表有独立计算功率的硬件,边缘代表节点之间的数据传输。 时间窗口对任务的限制是命令任务的自然方式。 时间窗口是节点开始执行其第一个预定任务和所有节点完成其最后一个预定任务之间的最大时间间隔。 负载平衡分配和排期可以确保第一个节点完成其预定任务和所有其他节点完成其预定任务之间的时间尽可能短。 我们提出一个新的任务分配和排期的负载平衡算法,以最小的混杂方式进行任务分配和排期。 我们理论上证明拟议的算法的正确性,并提出模拟来说明所获得的结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

【2020新书】Python文本分析,104页pdf
专知会员服务
98+阅读 · 2020年12月23日
系列教程GNN-algorithms之六:《多核卷积拓扑图—TAGCN》
专知会员服务
49+阅读 · 2020年8月8日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
TensorFlow 2.0 学习资源汇总
专知会员服务
66+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
人工智能 | ACCV 2020等国际会议信息5条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月21日
目标检测中的Consistent Optimization
极市平台
6+阅读 · 2019年4月23日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2018年10月11日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月1日
VIP会员
相关VIP内容
【2020新书】Python文本分析,104页pdf
专知会员服务
98+阅读 · 2020年12月23日
系列教程GNN-algorithms之六:《多核卷积拓扑图—TAGCN》
专知会员服务
49+阅读 · 2020年8月8日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
TensorFlow 2.0 学习资源汇总
专知会员服务
66+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
人工智能 | ACCV 2020等国际会议信息5条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月21日
目标检测中的Consistent Optimization
极市平台
6+阅读 · 2019年4月23日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2018年10月11日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员