班级任务分配（共12篇）
1.班级任务分配 篇一
查找有关资料，思考与活动相关内容，积极思考与讨论。了解学习此次研究性学习的相关知识，编写并完成各自的研究性学习活动的指派任务，得出自己的一份研究学习成果，与组员一同编写出此次研究活动的结题论文。
收集相关数据与文献，并整理出此次活动的大概纲要，了解学习此次研究性学习的相关知识，编写并完成各自的研究性学习活动的指派任务，得出自己的一份研究学习成果。
针对主题进行一些调查活动，收集数据并整理，制成表格。编写并完成各自的研究性学习活动的指派任务，得出自己的一份研究学习成果，帮助完成研究性学习小组任务，参加编写论文，整理研究成果。
查找关于家庭洗涤用品的相关化学成分，收集资料从而了解并整理出其对于人体或者家庭生活所带来的各种影响,并具体收集资料，了解并进行小组讨论来确定其对于我们家庭生活的利与弊，后与小组成员一起进行总结。
收集相关资料，观察市场上家庭洗涤用品的类型与种类，并作出分析与总结，明确其在我们的日常生活中扮演的角色，了解家庭洗涤用品在哪些方面便捷了我们的生活。然后积极整理，得出讨论结果。
根据主题确定本次研究性学习的开题报告，分配组员任务，同时搜集资料，进行相关调查，根据所得结果与组员一同讨论，而后整理此次研究性学习所得编写此次研究性学习成果论文，最后开展 结题活动。
确定子题后根据子题核心来手收集各种文献资料，从中筛选出与此次活动主题相符合的类型的资料与调查结果，确定研究性学习成果后帮助宣传，为同学们在选择家庭洗涤用品时提供有效凭据。
在与组员一同探讨此次研究性学习的过程中负责记录与划列表格，帮助更好的进行此项研究性学习活动的进行与发展，而后同时也一同根据相关资料编得出自己的研究性学习活动的成果与结论，帮助编写结题论文。
2.班级任务分配 篇二
关键词：油料保障,任务分配,模型研究
油料保障任务分配, 是在油料保障任务与油料保障力量间进行的指定匹配, 以将某项油料保障任务赋予某油料保障力量的任务分配方式, 以确保集中油料保障力量完成重大、紧迫和关键的油料保障任务, 满足重要作战部队和重点方向的优先油料保障需求, 同时又兼顾其他作战部队和作战方向的油料保障需要。油料保障任务分配是油料保障力量部署的核心内容和油料保障指挥决策的重要环节, 主要依托一体化平台, 由本级油料部门组织实施。油料保障任务列表及力量列表应根据作战和行动情况动态调整, 任务匹配也应随之动态变化, 可将某项油料保障任务赋予某个或某几个油料保障力量, 也可为某个油料保障力量赋予几项任务, 具体根据油料保障任务的轻重和油料保障能力的大小而定 (如图1所示) 。
1. 常规型油料保障任务分配
根据常规油料保障任务特点和保障要求, 油料保障力量的运用在指挥决策上具有如下特点:
(1) 油料保障与作战行动同步进行, 油料保障需求稳定, 油料保障模式固定;
(2) 每个油料保障力量承担某一项油料保障子任务;
(3) 各项油料保障子任务重要性一致, 不存在此轻彼重的问题。
对于常规型油料保障任务分配问题可以这样具体来描述:油料保障任务列表有m项油料任务需要n个油料保障力量分别去完成, 但由于各项任务油料保障数量、环境影响程度以及各油料保障力量保障能力的不同, 各油料保障部 (分) 队完成不同任务的效能就有差别。因而, 常规型油料保障任务分配问题被转化为如何合理分配油料保障任务以使整体保障效能最大, 如表1所示。
建立整体保障效能最大化问题, 其数学模型为
式中:i——油料保障部 (分) 队;
j——常规油料保障任务;
xij——油料保障部 (分) 队i完成第j项任务时的保障效能。
显然, 常规油料保障力量分配问题, 是“0—1”型整数规划的一种情形。解决此类问题可以用穷举法或隐枚举法或分枝定界法, 但根据常规指派问题的特点用匈牙利算法更为简单。
2. 重点型油料保障任务分配
根据重点方向油料保障任务特点和保障要求, 油料保障力量的运用在指挥决策上具有如下特点:
(1) 油料保障与作战行动同步进行, 油料保障需求稳定, 油料保障模式固定;
(2) 每个油料保障部 (分) 队只承担一项油料保障任务;
(3) 面向不同保障对象、保障方向的油料任务重要性不等。
重点型油料保障任务分配与常规型油料保障任务分配相似, 所不同的是, 各油料保障部 (分) 队担负油料保障任务的重要性各不相同。在重点型油料保障任务分配模式下, 应优先保障重点方向或重点部队, 确保在这些方向上能有效完成油料保障任务, 即具备更高的保障效能。“好钢用在刀刃上”就是这个道理。
重点型油料保障任务重要性的确定, 可以采用层次分析
类似于常规型油料保障任务分配模型, 先引入0—1变量型令
建立整体保障效能最大化问题, 引入不同任务的重要性权重, 建立以下模型
显然, 其解法与前述类似。
3. 应急型油料保障任务分配
根据应急型油料保障任务特点和保障要求, 油料保障力量的运用在指挥决策上具有如下特点:
(1) 一定的作战和行动方向上, 油料保障任务的出现具有一定的随机性;
(2) 油料保障任务具有特定的类型;
(3) 针对任务的不同类型, 不同油料保障部 (分) 队完成的效能不同。
应急型油料保障任务时间紧, 任务重, 专业性强, 对油料保障力量保障效能提出较高要求。为提高应急油料保障效能, 应针对任务特点, 结合不同油料保障部 (分) 队油料保障的优势, 各尽所长, 提高作战和行动方向上的整体保障效能。
根据前述应急油料保障任务特点, 主要有以下三种情况:
θ1:突发型, 特点是时间紧, 即突然发生的油料保障需求, 主要针对一些非战争军事行动, 如抗击冰冻雨雪灾害、抗震救灾等, 前、后送道路或桥梁被遭破坏, 短期内难以修复, 又无近便道可以绕行, 车辆运输油料难以保证安全时, 实施空投油料保障;
θ2:支援型, 特点是任务重, 自身配属油料保障力量无法完成, 需上级加强或友邻支援;
θ3:专业型, 特点是专业性强, 需要专门的油料保障部 (分) 队或保障模块来承担。如在主要前送道路较少, 车辆运输拥挤的情况下, 为了减少道路运输的压力, 运用管线力量铺设管线穿越“瓶颈”地带;在机场油料保障设施遭敌袭击破坏短期难以恢复供油时, 运用机场油料保障队等应急油料保障力量实施保障。
在特定作战方向上, 三种类型输油保障任务的出现具有一定的概率, 可在战前由经验丰富的指挥员判断确定, 分别记为p (θ1) , p (θ2) 和p (θ3) , 如表3所示。
3.1 期望值法
期望值法是应用概率论中计算离散随机变量数学期望的方法, 分别计算每个油料保障部 (分) 队完成应急油料保障任务保障效能的期望值, 然后根据期望值的大小选择相应的保障单位。
以表4为例, 管线部队ai完成某方向应急油料保障任务保障效能值可按下式计算
则上式可以表示为如下的矩阵形式
maxE (A) 所对应的保障部 (分) 队即为最佳匹配方案。
根据表4不同油料保障部 (分) 队保障效能情况, 采用期望值法得
因E (a 3) >E (a1) >E (a2) , 所以当前油料保障任务由丙来承担较为合适。
3.2 最大可能法
最大可能法也称冒险法, 它是选择一个当前保障任务可能出现概率最大的应急油料保障类型, 取该类型的最大保障效能进行决策。
对于表4, 概率最大的应急油料保障任务类型为θ2, 按确定型决策类型, 可知由乙完成该应急油料保障任务为佳。
参考文献
[1]张最良, 李长生等.军事运筹学[M].北京:军事科学出版社, 2005:352~357.
3.班级任务分配 篇三
关键词：物流服务 供应链 任务分配 供应商满意度
物流服务供应链是随着物流服务产业的不断发展而形成的，它是指以物流服务集成商为核心，以功能型物流服务供应商→物流服务集成商→客户为基本结构，通过提供柔性化的物流服务保证产品供应链的物流运作的一种新型供应链。
一、基于物流服务供应链的任务分配模型
（一）模型假设
1、供应商权重
对于在物流服务供应链中处于核心地位的集成商而言，各个物流服务供应商的重要程度和战略地位会有所不同，物流服务集成商可以根据各供应商的重要程度不同赋予不同的权重。不妨设有m个物流服务供应商，且第i个物流服务供应商的重要程度为Wi，则0≤Wi≤1，且■。
2、供应商满意度
在供应商申请的最大服务能力范围内，供应商所分配到的任务量越多，服务商的满意度越大；接到的任务量越小，满意度就越小。Xi——供应商i分配到的任务量，Bi——供应商i申请的最大任务量，因此，可以用Hi＝Xi / Bi来衡量第i个供应商的满意度。
3、供应商的总体满意度
在分配过程中，集成商希望重点关切处于重要战略地位、重要程度更高的物流服务供应商的满意度的高低，因此，供应商的总体满意度应该等于供应商权重与供应商满意度的加权和：
■
（二） 模型假设及构建
首先规定以下符号含义：m——参与任务分配的物流服务供应商的数量；Fi——供应商i的服务质量；Ci——供应商i的单位物流服务成本；Xi——供应商i分配到的任务量；Bi——供应商i申请的最大任务量；D——集成物流服务商面临的物流服务需求（如运输需求）。
建立相应的多目标线性规划模型如下：
■
■
目标函数：（1）最大化服务质量；（2）最小化运输成本；（3）最大化供应商满意度。
约束条件：（4）表示每个功能型物流服务提供商在一定时间段内所能提供服务能力的限制；公式（5）是满足任务总需求的约束，所有的供应商提供的服务总量应该等于需求总量的约束；公式（6）表示各供应商提供量的非负约束。
（三）模型的模糊优化求解
本文采用隶属函数法将多目标问题化为单目标问题，采用最大满意度的求解方法进行求解。具体步骤如下：
步骤1：分别确定各个目标的隶属度函数。
记目标函数为f（X），分别计算多个目标函数中的单一目标在原约束条件下的单目标规划问题的最大值fmax（X）和最小值fmin（X）（本文算例中运用MATLAB求解得到），并求出相应目标的隶属度函数。
（1）目标函数取最小的隶属度函数：
（2）目标函数取最大的隶属度函数： ■
步骤2：根据目标函数的隶属度函数，采用相应的决策算子，构建关于综合满意度的单目标线性规划模型。本文考虑决策者对各目标函数的偏好不同，采用加权和形式的模糊决策算子，假设有L个目标函数，并用αl表示对应目标的重要性系数（决策者可根据偏好、战略进行赋权），从而将多目标规划问题转换成单目标规划问题如下：
■
步骤3：用MATLAB计算新的单目标线性规划模型，得到多目标规划模型的最优解（或满意解）。
二、算例分析
某物流服务集成商承接了一项物流运输任务，每天的运输服务任务D为280，现准备将运输任务分配给物流服务供应链内的四个物流服务供应商甲、乙、丙、丁。集成商希望分配结果能综合兼顾服务质量、服务成本和供应商满意度3个指标，且对3个目标的偏好有优先级，赋予目标的权重分别为0.35、0.35和0.30。另外赋予4个供应商的权重分别为：0.25、0.15、0.25和0.35.各供应商的相关数据如表1所示。
表1中：（1）供应商权重是决策者根据供应商的战略地位等因素的不同而赋予的权重。（2）服务质量的数值主要依据历史的服务质量满意率，采用百分数的形式给出。（3）单位运输费用表示单位货物在两地运输的平均费用。（4）运输能力数值表示每天能承担的最大运输量。
参照上文多目标规划问题的模糊优化求解方法，上述模型的具体求解步骤如下：
（一）建立多目标规划模型
F（X）代表服务总质量函数；G（X）代表运输总费用函数；H（X）代表总供应商满意度函数；分别以运输总费用最小、服务总质量最大和总供应商满意度最大为目标，建立多目标规划模型如下：
■
（二）多目标规划模型求解
首先求得各目标函数的隶属度函数如下：
■
然后，考虑到3个目标的权重分别为0.35、0.35、0.3，采用加权和形式的凸模糊决策算子，将多目标规划模型转化为相应的等价单目标线性规划模型：
■
最后，利用MATLAB进行求解，得到X1＝110， X2＝50， X3＝0， X4＝120； λ1＝0.7656， λ2＝0.5955， λ3＝0.8839； Z1＝0.7416； F1＝260.2， G1＝15510，H1＝0.675。各目标的优化结果参见表2第一行。
（三）模型相关分析
1、在物流服务供应链任务分配过程中，如果不考虑供应商满意度，只考虑服务质量和服务成本，分配方案会导致供应商的整体满意度低下，可能会影响供应链的稳定和效率
我们去掉供应商满意度目标函数， 并依旧假设决策者对服务质量和服务成本的偏好程度相同， 用max Z2＝0.50λ1＋0.50λ2替换原目标规划中的max Z1＝0.35λ1＋0.35λ2＋0.3λ3，约束条件不变，并利用MATLAB进行求解，得到最优值为：X1＝110，X2＝100， X3＝0，X4＝70； λ1=1，λ2＝0.4831，λ3＝0.2573，Z2＝0.7416，结果如表2第二行所示。
2、对某一个目标的偏好太过于明显，会导致其他目标最优化满足程度过低
我们将目标的权重αl＝0.35、α2＝0.35和α3＝0.30变为αl＝0.1、α2＝0.8和α3＝0.1。则多目标规划模型的目标函数为：max Z3＝0.1λ1＋0.8λ2＋0.1λ3，保持约束条件不变，利用MATLAB进行求解，得到最优值为：X1＝110，X2＝100，X3＝0，X4＝70；λ1＝0.1250， λ2＝1，λ3＝0.5644， Z3＝0.8689。结果见表2第三行。
3、在实际分配过程中，如果所得分配方案中的某个目标的最优化满足程度过低（λ值极小），可以通过限制λ的最小值来对分配方案进行优化
在2中，由于决策者强烈关注“服务总成本最小化”这个目标而导致得到的分配方案对“服务质量最大化”目标的满足程度很小（λ3＝0.1250）。我们假设令λ1≥0.3000，在原模型的基础上增加一个约束条件λ1≥0.3000，并利用MATLAB进行求解，得到优化后的最优值为：X1＝110， X2＝0， X3＝74， X4＝96； λ1＝0.3000， λ2＝0.8742， λ3＝0.8692， Z4＝0.8162。结果见表2第四行。
三、结论
（1）在物流服务供应链中，物流服务集成商应充分重视物流服务供应商的满意度对物流服务供应链的稳定和效率的重要性，并在任务分配过程中予以体现。（2）决策者不能太过于偏好质量、价格和供应商满意度三个目标中的某一个目标，否则最终会导致供应商为了获取更多任务量盲目追逐单一目标而牺牲其他目标。（3）最后，在实际分配过程中，如果某个目标的最优化满足程度过低，可以采用限制λ的最小值来对所得分配方案进行优化。
参考文献：
①刘伟华. 物流服务供应链能力合作的协调研究[D]．上海：《上海交通大学》，2007
②刘伟华，季建华，周乐．两级物流服务供应链任务分配模型．上海交通大学学报，2008，42（9）：1525—1525
③赵娟，陈华友．基于模糊需求的多产品供应商选择的多目标规划模型．《模糊系统与数学》，2011，25（4）：150—151
（陈玉镇，1985年生，辽宁大连人，上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院硕士研究生。研究方向：供应链与物流管理、航运与物流管理。赵一飞，1962年生，上海交通大学中美物流研究院副教授。研究方向：供应链与物流管理、航运金融）
4.为任务分配额外资源 篇四
现在为某些Pre-Production任务分配额外资源以观察对任务总工期的影响，默认情况下，Project使用名为投入比导向型日程安排(effort-driven scheduling，又称人工量驱动型日程安排)的日程安排方法。这意味着任务的初始工作量或人工量是保持不变的，与分配的资源数无关。“投入比导向型日程安排”最明显的效果是，当为任务分配额外资源时，任务的工期缩短。只有为任务分配资源或从任务删除资源时，Project才应用“投入比导向型日程安排”。
前面已经提及，您在为任务初始分配资源时会定义任务代表的工作量。如果稍后为该任务添加资源，并且“投入比导向型日程安排”功能为启用状态，那么任务的工作量不会改变，但任务的工期会缩短。或者您也可能为任务初始分配一个以上的资源而稍后又删除其中一个。当使用“投入比导向型日程安排”，任务的工作量是不变的，但工期(即剩余资源完成任务所需时间)会缩短。
提示 默认情况下，“投入比导向型日程安排”对于在Project创建的所有任务都是启用的。要改变项目计划中所有新建任务的默认设置，在“工具”菜单下，单击“选项”，在“选项”对话框中，单击“日程”标签，勾选或清除“新任务为投入比导向”复选框。要控制特定任务的投入比导向型日程安排，先选择任务，然后在“项目”菜单下，单击“任务信息”，在“任务信息”对话框的“高级”选项卡中，勾选或清除“投入比导向”复选框。
在下面的练习中，将为任务分配额外的资源，并观察上述分配是如何影响任务工期的。
(1) 在“甘特图”视图中，单击任务2的名称，即Develop script。
当前，Scott Cooper已分配给该任务，
快速回顾一下日程安排公式：
40小时任务工期(等于5天)×Scott 100%分配单位=40小时工时
可以在任务窗体中看到上述值。
接下来，将为该任务分配第2个资源。
(2) 在“分配资源”对话框的“资源名称”列中，单击Patti Mintz，然后单击“分配”。
Patti Mintz就分配给了任务2。
不难看出，Project将任务2的工期从5天缩短为2.5天。为什么?所需的总工时仍为40小时，和只将Scott分配给任务2时相同，但现在工时平均分给了Scott和Patti，每人各20小时。这就显示出投入比导向型日程安排是如何起作用的。如果在初始分配后为任务添加资源，总工时会保持不变，但会分给所分配的各资源。因此，任务的工期相应缩短。
日程安排公式如下：
20小时任务工期(等于2.5天)×200%分配单位=40小时工时
200%分配单位是Scott 100%分配单位加上Patti 100%分配单位所得，40小时工时是Scott的20小时工时加上Patti的20小时工时所得。
缩短任务2工期的其他重要影响是所有后续任务的开始时间都发生改变。现在在项目中可见的突出显示的改变就是后续任务的改变。在第2章中，为这些任务创建了任务关系或链接。在本例中，您可看到创建任务关系相较于输入固定开始时间和结束时间的优势。Project会调整没有限制(如固定的开始或结束时间)的后续任务的开始时间。
接下来将使用名为“智能标记”的功能来控制分配多个资源时，Project是如何安排任务工作的。
(3) 在“甘特图”视图中，单击任务4的名称，即Pick locations。
当前，只有Scott Cooper分配给了这个工期为2天的任务。您想再分配一个资源给任务4，将其工期缩短为1天。
(4) 在“分配资源”对话框的“资源名称”列中，单击Patti Mintz，然后单击“分配”。
Patti Mintz就分配给了任务4。
注意任务4名称左上角的小三角。它是一个图形标记，表示智能标记功能是启用的。可以使用智能标记来选择Project处理额外资源分配的方式。
(5) 单击任务4的名称，然后单击出现在任务名称左边的“智能标记操作”按钮。
查看出现的列表中的选项。
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职务 班长 副班长 团支书 学习委员 宣传委员 电气3112班 班委工作职能分配 职务职责 1）沟通协调班委成员的各项工作，支持督导班级活动的开展；2）关注同学生活及学习情况，强化班级纪律，树立良好班风，保证教学秩序，维护集体荣誉； 3）定期组织召开班委会，通过集体商议，及时处理班级各项重大事务；4）组织评优工作和班干部的民主评议及改选工作；5）观察了解班级同学心理状况，对于同学出现的问题及时向辅导员汇报；6）及时向辅导员反映班级信息，协助辅导员的教学和管理工作，做到上传下达，信息畅通； 1）上课及晚自习的考勤，掌握班级请假同学的情况，端正班风学风；2）做好勤工俭学、贫困助学申请的申报统计，对家庭困难审核定级；3）管理安排宿舍卫生、宿舍的内部安全事务（杜绝乱接电源，使用大功率电器等）及文明宿舍的创建并及时向辅导员反馈信息；4）管理班费，协助辅导员及班长开展班级各项工作，在班长不在时代理班长职务处理各项工作； 1）传达并执行校院团委、团支部的活动安排，策划开展班级文体活动；2）本班级团员管理、团员推优、团费收缴，做好组织发展工作；3）与班长商定决策班级重大事务及活动，协助辅导员开展班级各项工作； 1）作业本的收发，学习材料、书籍簿本的领取；2）各种考试报名及缴费工作的通知及落实，教学信息的上传下达；3）学习活动的策划、组织者，督促同学学习；4）协助副班长做好学风建设并定期向辅导员反馈班级教学信息； 1）协助团支书及副班长通知班级各项活动；2）围绕学校和阶段的主题活动，进行各种必要的宣传和策划，做好班级活动材料的整理工作；3）配合团支书开展班级各项文体活动，积极选
拔组织班级同学参加院系文娱活动；
7.班级任务分配 篇七
1. 小学英语早读的现状
(1)阅读缺乏目的性。
学生要提升自身的自学能力和早读效果,需要得到教师的指导,然而现阶段存在着英语教师没有给学生安排相应早读任务的现象,导致学生早读缺乏目的性,只能根据自己的喜好进行阅读,没有阅读任务和对阅读效果的检查,早读效果肯定会不理想。一些英语基础较差的学生在早读时,难以实现对一些内涵较深的文章的阅读,因此他们只能阅读简单的单词,耗费了宝贵的早读时间,英语能力也没有得到相应的提升。[1]
(2)阅读任务安排不当。
在素质教育要求中,需要教师在教学中将学生作为教学的本体,一切教学目的和安排均从学生立场出发。然而目前存在着教师对学生的期望过高,致使在早读任务安排上存在着过重、不当的问题。例如在早读中安排大量的阅读,致使学生只能进行走马观花式的浅读,而不能在阅读中进行思考,也就不能实现阅读能力的提升。另外,一些教师将早读时间安排得过短,不根据学生情况进行分类的阅读任务安排,致使部分学生根本不可能完成相应的阅读任务,也不利于学生的差异化和个性化的能力培养,早读也难以激发起学生的学习兴趣。
2. 小学英语早读分层安排任务的必要性
小学英语早读是学生的集体阅读时间,对学生的英语口感和表达能力都有着提升的作用,目前大部分教师认为早读只有大声阅读才能保障相应的效果。一方面,小学生由于年纪过小,其关注力和注意力都较为薄弱,容易在阅读中出现走神的问题,因此强行要求学生在英语早读中大声阅读是不现实的;另一方面,还存在着部分教师将早读时间占用的问题,这也严重阻碍了学生的学习自主性。因此,需要在小学英语早读中进行分层任务安排,根据每个学生的实际能力、个体差异和效率高低,安排不同的任务量和任务要求,帮助学生有效利用早读时间,提升英语成绩。
3. 采用分层分配任务法提升英语早读效率
(1)明确目的,合理安排任务。
不同学习阶段、不同年纪和不同班级学生的英语基础和自身天赋都存在着很大的差别,就算是同一个班级的学生,其英语接受能力也存在着很大的差异。因此需要教师在进行早读任务安排时,根据学生的个体差异进行相应的分组,运用“学情理论”,再结合学生特点和教学内容要求进行分层的早读任务安排。
如苏教牛津版英语六年级Unit 6 The National Day Holiday的早读课中,就可首先要求学生将前面章节中学习的单词语法进行巩固,在此基础上再对新单词和课文进行理解性的阅读。通常而言,在对学生进行分层次任务安排时,多以中等生为界,对学优生要求更为严格,对学困生要求较低,然而在任务安排中不能明确说出不同学生之间的任务差异,而要在任务安排中进行相应的差异性检查。
(2)多样化阅读形式,激发学生兴趣。
在小学阶段教学中,学生情绪对学习效果有着很大程度的影响,因此在教学中需要给予正面的肯定和激励,激发学生的学习积极性。在英语早读中,教师可以采用多种多样的教学形式促进学生的学习兴趣提升,例如同桌之间进行单词记忆的互相检查,分角色进行文章阅读,另外,领读、自由读、齐读等阅读方式也要加以综合利用。[2]
(3)读记结合,提升效率。
小学英语早读的重点在于发挥和培养学生的自主性,因此教师在对学生英语早读的指导中要重视学生的自主性,实现有针对性的个别指导和分层次指导,要指导学生在早读中将读和记结合起来,实现阅读时也能对重点知识加以记忆,对重点知识进行反复阅读、理解,进而实现记忆、消化,成为自身的知识储备。另外,将课堂教学和检查结合起来,也能很好地起到早读的监督效果,促使学生去阅读和记忆。[3]
(4)早读与课堂教学相结合。
在分层任务的基础上,教师可以将早读和课堂教学结合起来,对学生进行精准的早读效果评价,在此基础上对学生的态度、方法进行调整,从而切实发挥分层早读的效果,提升学生的英语阅读能力。[4]
综上所述,小学英语早读是小学英语教学中极其重要的一环,需要给予充分的重视并应用合理的早读方式,然而现阶段我国的小学英语早读存在着阅读缺乏目的性和阅读任务安排不当等问题,亟须解决。分层安排任务的早读方式可有效提升早读效率,可以采取明确目的、合理安排任务,多样化阅读形式、激发学生兴趣,读记结合、提升效率,早读与课堂教学相结合等措施,采用分层分配任务法提升小学英语早读的效率,帮助学生提高英语成绩。
参考文献
[1]柯丹娜.从多元智能角度研究初中英语隐性分层教学的有效性[D].杭州:杭州师范大学,2015.
[2]陈美红.浅谈如何提高小学英语课堂教学效率[J].中国科教创新导刊,2011(30).
[3]金丽.预学案在小学英语教学中的实践研究[D].杭州:杭州师范大学,2015.
8.班级任务分配 篇八
大家好！不知不觉暑假已经临近尾声了，在各部门都紧锣密鼓地筹备着新学期工作的时候，秘书处也有各项工作需要各部门的配合。以下是各项工作要求，希望各部长仔细阅读，做好新学期的工作。
1、进行各部门内部的工作手册的修改。修改的要求是符合部门各项常规工作，适当删减或添加相关制度，大构架不变，内容要详细过目和大胆修改。修改完后，把工作手册的其余内容删除，仅保留自己部门的工作手册内容，文件名统一为“××部工作手册”以电子版word文档发至秘书处邮箱mishuchu2013_2014@163.com，上交截止时间为8月22号。
注：辩论队新增章程篇，社团部的工作手册内容也相应加入辩论队的工作内容。可以参照艺术团等社团的章程和工作手册进行拟写。建议，中英文辩论队队长分工合作。如有问题，及时咨询我。
2、撰写2012-2013标题统一格式为“××部2009-2010学年第二学期工作总结”,字体为宋体三号加粗，正文统一字体为宋体五号，落款统一格式为“外文学生会××部 ×年×月×日”，电子版word文档发至秘书处邮箱mishuchu2013_2014@163.com上交截止时间为8月22号。
3、撰写2013-2014标题统一格式为“××部2009-2010学年第一学期工作计划”,字体为宋体三号加粗，正文统一字体为宋体五号，落款统一格式为“外文学生会××部 ×年×月×日”，电子版word文档发至秘书处邮箱mishuchu2013_2014@163.com上交截止时间为8月22号。
（注：工作计划不必一定按照以往的格式及内容，可大胆设想及改动，写出部门特色.之前已征召各部长撰写过学年计划，这次是学期计划，是有区别的。希望各部长不厌其烦。）
4、撰写2013-2014社团）标题统一为“××部2009-2010学年第一学期经费预算”，以电子版excel格式发至秘书处邮箱mishuchu2013_2014@163.com上交截止时间为8月22号。
5、部门干部微博宣传（文字+照片）。（包括社团部墨苑会长，艺术团团长，辩论队队长以及外语学社社长）要求有三：（1）欢乐幽默，表现该成员品质特征；（2）真实，这点很重要，不要因为追求娱乐效果而滥用网上热词而导致太泛失去真实性；（3）140字以内，用于微博宣传。可以采取部门成员互写或者自写的形式，（部长自定）以word文档的形式，文字介绍+照片。部门干部统一交由部长，再由部长收集部门所有干部的资料，打包好，以部门名称命名文件，发至网编部部长江舒雅的邮箱，上交截止时间为8月22日。望部长通知到位，准时上交。
看到这里，请各位未加我QQ的部长主动加我的QQ或者回复我的邀请~~谢谢你们！任务比较繁重，但给了比较充裕的时间。希望大家都能按时、保质地完成。有问题可以积极询问。
祝暑期愉快！
秘书长
9.班级任务分配 篇九
一、发挥教师的主观能动性,避免生摊硬派
教师的主观能动性在教学任务合理分配的状态下会得到充分的发挥,有利于人才培养目标的实现。 导致教师主观能动性丧失的一个重要的原因即在于为了完成教学计划中的某些课程或内容而生硬地摊派到教师身上,导致教师只是机械性地为了完成教学任务而教学,往往出现事与愿违的结果。
解决这一矛盾的主要方式即是做到五个“参与”。 其一,参与到教学计划的制定过程中,教师只有参与计划的制定,才能够对人才培养目标知晓;其二,参与到教学大纲的编写中,教师只有参与教学大纲的编写,才能对实现人才培养目标的课程深入剖析;其三, 参与到教学内容的取舍编排中,教师只有参与教学内容的编排,才能体会课程在人才培养目标实现过程中的重要性;其四,参与到教学环节的设计中,教师只有参与教学环节的设计,才能具体分析教学与人才培养目标的匹配度;其五,参与到教学任务的选择中,教师只有参与教学任务的选择,才能充分发挥个人在专业中的优势,才能最大限度地发挥教师个人的主观能动性,才能确保人才培养目标在教师层面上的顺利实施。
二、激活教师的主观原动力,避免生吞活剥
每一门课程都承载着无数个有生命的个体的发展走向,而教师的知识原动力是促进个体良好生长发育的土壤,个别教师为了完成教学任务无法从个人的知识源中获取原动力,不得不生吞知识的影子,匆忙地褪掉知识的外衣,却不能在较短的时间内融入到自身的知识源中。知识源是一种生命能量的体现,要不断地激活,主要有以下三个途径:其一,符合教师修习专业的走向,源头活水,只有从教师自身修习的角度做专业的事情,才有源源不断的动力;其二,有计划的进修学习,教学任务要符合人才培养的实际,进修学习才能更好地让教师与人才培养目标接轨,任务分配才有针对性;其三,注重积累,从辅助课程中获取主干课程生长的力量,积累才能丰厚。因此,任务分配要做到针对性强,只有避免生吞活剥,激活教师的主观原动力,才能更好地发挥教师在人才培养目标实现过程中的作用。
三、设立教学任务的主讲教师制,避免“一锅出”
合理优质的配备教学资源,包括教师资源是实现人才培养目标的重中之重。每一门课程的讲授或者教学任务的完成,都不应该是独角戏,一定要既有主角, 也有配角,这就要求设立主讲教师制,避免教学任务的独有性,充分发挥优质教师资源的整体作用,避免 “一锅出”,要做到教学任务本身独具特色,教师组合足具特色,教学任务分配人性特色。对于一些小课时的教学任务可以以老师的独角戏演出,并设立专任负责制,充分发挥个体的主观能动性,更好地完成人才培养的目标。
四、活用教学任务分配制度,摒除墨守成规
因人而异的教学是成功的教学模式;因人而异的教学任务分配规定也是成功的教师管理模式。因人而异不等同于因人而设,一些职业院校中有教学任务的工作量规定,使得一些专业在设定教学计划的过程中更多考虑了教师个人的因素而不合理的设定了一些课程。因人而异是依据教师不同的学术背景和教学队伍的结构而有针对性地对教学任务合理分配,摒除墨守成规中的一切相同的规定,变迂腐的遵守和制约为主动的接受和发挥。尤其是在课程大爆炸的今天,微课、幕课、翻转课堂层出不穷,冲击了传统的教学,选择机制也改变了原有教学任务分配的原则,发展的、 变化的、更新的分配制度才能更加人性地体现教学任务在教师和学生发展和成长中的作用。
五、设立教学任务评价机制,结合个体评价
评价机制和报酬机制有机地结合,往往可以促进教师和学生的整体发展,但有时候也会对不同的个体造成一定程度的伤害,因此应当改革评价机制。在新的评价机制中应该合理地结合教学任务评价机制,即将整个教学任务的完成质量作为评价考核的一部分, 从任务完成的角度来作为个体评价的基础,如果对于任务完成等级处于劣等的可以不考虑个人评价,而对于任务完成等级处于优等的可以从多个角度考虑个人评价,这样将教学任务的实施群体作为整体,既提高了教师的整体意识,也激发了教师个人发展的潜能,在任务分配中可以得到更好的效果。
总之,职业院校教学任务分配过程中会存在诸多人为因素的影响,如在管理过程中没有考虑到上述因素会造成教学任务分配的不合理性,严重影响教学管理的精细化。只有把握这些因素并找到合理的解决方法,才能促进教学任务分配向人性化方向发展,才能使得教学管理过程中的人性化得以体现,保证教学管理过程的完整性并向着良性发展。
参考文献
[1]鄞少薇.职业院校教学任务分配影响因素分析[J].教育长廊,2009,(12):44.
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[3]刘颖.论职业院校教学管理的人性化[J].教育战线,2011,(73).
[4]刘航.浅谈职业院校教学管理[J].科技信息,2011,(156).
[5]林斯喜.高职院校教务管理人性化刍议[J].成都航空职业技术学院学报,2013,03(1):12-14.
[6]王丽花.浅谈“人性化管理”在教务管理工作中的重要性[J].科技信息,2013,(25):202-203.
[7]陈皓.柔性管理:高职院校学生管理人性化的路径选择[J].学园,2014,(28):46.
[8]田芝鸿.职业院校教学管理制度人性化问题的探讨[J].中国成人教育,2014,(10):28-29.
[9]李婧.职业院校人性化教学管理模式刍议[J].中国管理信息化,2014,12(17):131.
10.班级任务分配 篇十
随着信息网络技术在制造行业中应用范围的不断拓展, 当前制造行业正逐步走向网络化、信息化。随着数控车床在制造过程中的广泛应用, 实现对数控设备的合理管理及维护, 提高设备的应用效率。其中, 以现代通信技术及网络技术为代表的技术将数控设备与管理系统集成起来, 提高制造加工企业对上层设备以及生产资源的管理、调配。
一、数控机床任务调度网络管理系统
为了提高对整个车间数控机床生产任务的合理分配, 任务调度系统管理人员应该根据机床的具体负荷、基于负荷平衡原则, 将生产任务合理的分配到各个机床上, 并将数控加工数据上传至各个机床中。由于部分机床在加工过程中存在着相关的约束因素, 诸如刀具加工限制因素等, 所以需要在这些生产因素作用下, 对数控机床的加工任务进行合理调度。
在调度系统的设计过程中, 可以根据不同的算法 (例如遗传算法、模拟退火算法等) 计算统计得到不同的调度方法, 建设形成对应的调度系统。所选用的算法应该尽量保证其具有更加广泛的全局搜索能力, 确保整个加工过程的各个环节都能够合理的接驳。
在利用算法进行结果求解时, 应该准备相关生产数据位调度工作做好前期准备, 包括加工机床、使用刀具、被加工零件编号、采用的加工工艺、交货日期等。这些数据可以采用“人工输入”与“网络上传”两种方法相结合的方式进行。
在利用算法的过程中, 应该对影响加工的若干约束条件进行分析。例如, 刀具数量条件, 由于受到加工成本等方面因素的限制, 加工过程中可能会因为数量不足而造成刀具分配紧张的问题。因此, 在加工过程中要考虑不同因素对加工任务的影响程度, 保证系统能够根据加工情况自动将影响程度较小的相关因素予以剔除, 保证整个加工流程得以顺利进行。同时, 还可以根据刀具的实际情况, 在对刀具优先等级进行设定的基础上, 选择不同优先等级的刀具对不同优先等级的零件进行加工, 合理解决加工过程中的刀具分配问题, 从而更好的解决机床任务调度的问题。
二、数控机床刀具网络化管理系统
(一) 当前存在的组要问题
在数控机床任务调度管理系统实施过程中, 相关的管理程序涉及到数控机床刀具的管理和排序。作为一个相对完整的流程, 刀具管理工作应该能够在相对完善的知识库、数据库以及信息协调机制的支持下实现对诸多业务的协同, 保证机床的生产效率最高。但是, 部分企业在实际的生产过程中依然存在一些问题, 主要包括:
1、刀具网络化管理的实施缺乏数据积累, 数据库建立困难
刀具技术方案阶段是整个工作的源头, 而且对数控刀具业务的影响程度也最大, 而且在整个阶段也最为薄弱, 存在着诸多的影响因素:其一, 当前主要应用的刀具技术方案、使用技术等依然停留在技术文件中, 没有及时的整理成可入库的数据;其二, 艺人采用翻阅纸质刀具样本、经验交流、现场搜寻的方式进行刀具选择工作, 难以保证工作的合理性;其三, 主要看重对相关刀具的日常管理及维护, 不能对刀具相关参数进行结构化描述, 使得刀具的具体加工应用不能得以实施。
2、任务环节之间缺少协同、效率较低
各个子任务环节间缺少相关的业务协同管理, 尤其是刀具各项业务之间缺少与其他业务环节的逻辑关联, 使得整个生产过程中的刀具管理工作处于一个松散的管理模式中, 企业的生产成本难以得到控制、成本优化方式难以实施、生产效率低下。例如, 在生产准备过程中, 因为刀具计划、业务存储、数据准备、生产计划、任务安排等环节的脱节, 导致刀具库存长期居高不下刀具准备周期过长。
二、数控刀具管理信息化处理系统
(一) 不同信息系统中的刀具
深度应用信息技术, 加强对数控刀具的管理是刀具管理工作的一个重要手段。随着企业信息化程度的不断深入, CAD、CAM、CAPP、MRP、ERP鞥在制造行业中的应用范围不断得到拓展。上述各个系统都从多个角度涉及到了刀具管理问题, 而且也达到了对应的刀具管理目的。但是, 正是由于上文中提到的各个加工环节之间由于管理信息割裂, 导致刀具信息管理系统之间存在着“信息孤岛”, 充分发挥信息技术在刀具管理工作中的作用。
(二) 数控刀具管理信息化平台系统结构
构建的数控机床刀具管理信息化系统结构如图1所示。通过企业内部、外部的刀具资源数据库以及刀具应用技术, 形成了刀具管理信息化系统的数据来源。该系统还在用户的应用层面构建起了刀具搜索模块、刀具台账模块、刀具数据维护、业务管理模块;而在业务逻辑层面则实现了刀具计划、刀具备用、刀具存储、刀具应用等功能。另外, 该系统还可以很好的与CAPP、CAM等自动生成系统集成, 实现数控刀具生成计划方案的业务协同;最后, 该系统还实现了与MRP、ERP系统的集成, 实现了数控刀具准备阶段的业务协同;另外, 还能够和生产制造现场的数控系统集成, 实现刀具应用的业务协同。
(三) 系统性能
数控刀具分配与管理信息化系统需要达到的性能要求为:
1、具有与制造生产线统一的数据架构, 满足不同类型刀具在加工参数、数据管理表达以及存储等方面的要求。
2、拥有灵活的数控刀具分类、刀具属性定义管理模块, 可以适应多样化的管理、查询需求。
3、具有足够的开放性, 能够与系统外部共享刀具数据库、知识库, 甚至将之纳入到管理系统当中统一管理。
4、具有数据累积、更新的能力, 可以及时的进行数据更新。
5、能够快速、方便的进行刀具搜索。
参考文献
[1]孙栋, 李郝林.数控机床任务调度与刀具分配网络化管理系统[J].精密制造与自动化, 2009 (4) :40-41.
11.班级任务分配 篇十一
1、财务部、物资部、工程部、行政部、人力资源部、销售部的管理标准文件及这几个部门涉及的记录和岗位职责暂由GMP办雷帮志、沈洁来拟订编写完成；
2、质量部（QA和QC）管理标准文件和该部门涉及的记录和岗位职责；另外包括质量标准、风险评估和验证方面的文件和记录由同质量部杨朝晖、金丹凤来拟订编写完成；
12.班级任务分配 篇十二
云计算作为一种新型的计算模型,目前已经受到政府部门、企业界和科研机构的广泛关注,并逐渐成为新的研究热点[1,2]。云计算中资源的调度和优化是云计算系统中的一个核心且富有挑战的重要构成部分,其效率直接影响整个云计算应用和服务的工作性能。由于云计算服务有很多独特的性质,使得原有的针对网格计算、分布式计算的资源分配和调度优化算法已无法在该环境中有效工作。那么,研究一类适合于云计算的资源调度优化算法具有现实的理论意义,又具有实际的应用价值。
目前,已有学者将群智能以及其他智能优化算法用于云资源的调度优化。比如,华夏渝等利用蚁群优化算法完成计算资源搜索与分配的工作[3];孙大为等利用具有快速多目标优化能力的免疫克隆算法优化偏好多维QoS 云资源[4];李建锋等在Map/Reduce编程模型下采用一种具有双适应度的遗传算法来完成任务调度[5]。一方面,可以看出基于智能算法的云资源调度优化方面的研究工作刚刚起步,特别是云计算资源的调度优化研究还比较薄弱,各方面的研究还缺乏系统性和完整性的研究;另一面,可以看出智能算法在云资源调度优化领域的研究具有很大的潜力。
动力学演化算法是一种新颖的基于统计机制的算法[6]。现提出基于动力学演化算法的云任务和虚拟机资源调度与优化算法,并在通用可扩展的云计算仿真平台Cloudsim上进行对该算法进行仿真和测试,算法以云任务预期完成时间最小为优化目标,实验结果表明演化算法所获得的预期完成时间要少于随机分配算法、顺序分配算法和贪心分配算法等三种算法。
1云任务和虚拟机分配的数学优化模型
假设有M个云任务,N个虚拟机,每个云任务的执行长度为Ci,i∈[0,M-1],每个虚拟机的运行速度为Vj,j∈[0,N-1],第i个云任务在第j个虚拟机上的执行时间为Tij=Ci/Vj,目标是让所有任务的完成时间最短,即先分别统计各虚拟机上分配的云任务数,然后分别计算各虚拟机完成这些云任务所需的总执行时间,最后最小化具有最长执行时间虚拟机的运行时间总和。
2演化算法
2.1编码表示
演化算法求解问题有时候不是直接作用在问题的解空间上,而是利用解的某种编码表示,因此设计演化算法的一个重要步骤是对所解问题的变量进行编码表示。选择何种编码表示有时将对算法的性能、效率等产生很大的影响。编码表示方案的选取很大程度上依赖于问题的性质。本文通过对云任务和虚拟机分配的数学优化模型进行分析,采用了两种编码表示,一种是整数编码(x0,x1,…,xi,…,xM-1),xi∈[0,N-1]; xi∈Z,云任务和虚拟机分别从0开始编号,xi表示将第i个云任务分配给编号为xi的虚拟机执行;另一种是二维矩阵01编码,xij=1表示将第i个云任务分配给编号为j的虚拟机执行,xij=0表示未将第i个云任务分配给编号为j的虚拟机执行。
其中xij∈{0,1}。
2.2搜索空间大小
对于第一种整数编码表示,编码长度为M,每一个单元取值的可能性为N种,因此搜索空间大小为NM;对于第二种二维矩阵01编码表示,搜索空间大小为(2N)M,但是经过分析发现,由于一个任务只能分配给一个虚拟机,因此此种编码方式的每一行只能有一个元素取值为1,所以每一行取值方式只有N种。
2.3动力学选择机制
动力学选择机制以动力系统和统计力学为理论基础,引入了动量和活动量的概念,定义了一个不同于传统方式的选择表达式。
其中,t是迭代次数,Xi为种群的第i个个体,p(t,Xi)为个体的动量,a(t,Xi)为个体的活动量,λ为惯性权重用于平衡个体的动量和活动量的重要性,在该选择机制中,slct(t,Xi)按照从小到大的次序排列。
2.4杂交算子
单点杂交,对于第一种编码方式,即随机地在两个父串上选择一个杂交点,然后交换这两个串的对应的子串,单点杂交算子示意如图1所示。
第二种编码方式,即随机地选择一行,以这一行作为分界线两个父代矩阵交换对应的子矩阵,如图2所示。
2.5变异算子
2.5.1 随机变异
第一种编码方式:(4,3,2,3,1,0,4,2,0,1),随机选择第6位(从0开始编号,下同),假设将第6位的4随机变异为0,那么变异后的个体为(4,3,2,3,1,0,0,2,0,1)。
第二种编码方式:随机选择第2行,由于每一行只能出现一个1,因此把在这一行中这一个1变为0,在其余的数据位中随机选择一位取值为1,如图3所示。
2.5.2 倒位变异
第一种编码方式:首先在父体向量中随机地选择两点,并把向量在这两点截断。将截断部分反序即得到其后代,例如,设父向量为(4,3,2,3,1,0,4,2,0,1),两倒位点为第二位和第六位,则后代向量为(4,3,4,0,1,3,2,2,0,1)。
第二种编码方式:假设倒位行是第二行和第六行,则个体进行倒位变异前后的情况如图4所示。
2.6算法流程
对于两种不同的编码方式,算法的基本步骤完全一致,只是杂交和变异算子略有差异,算法的基本步骤如下:
Step1:初始化种群,设定算法参数;
Step2:计算每个个体的适应度值;
Step3:计算每个个体的slct(t,Xi)并按照从小到大排序;
Step4:如果随机生成的概率值小于杂交概率值Pc,按照slct(t,Xi)选择前两个个体进行杂交操作;
Step5:否则按照slct(t,Xi)选择前两个个体进行变异操作,一个进行随机变异,一个进行倒位变异;
Step6:更新个体的动量和活动量;
Step7:算法是否满足终止条件(以评价次数为准),如果满足,则算法终止,否则跳转到步骤2。
3实验与分析
Cloudsim是开源的云计算仿真器,可以运行在Windows和Linux平台上,为用户提供了一系列可扩展的实体和方法[7]。现以Cloudsim 3.0为基础,通过扩展某些接口实现用户自定义的调度或分配策略,完成对基于演化算法的调度策略的模拟,并进行相关的性能测试和实验,并与随机分配策略,顺序分配策略和贪心分配策略进行结果比较[8]。
实验采用了两组实验数据,第一组云任务数目10个,虚拟机数目5个,云任务长度分别为19 365, 49 809, 30 218, 44 157, 16 754, 18 336, 20 045, 31 493, 30 727和31 017,虚拟机运行速度分别为278,289,132,209和286,这组数据来自于文献[8]。第二组数据是随机生成,云任务数目20个,虚拟机数目5个,云任务长度分别为24 686,22 457,29 768,17 071,26 651,31 587,21 837,18 890,14 478,30 002,28 964,29 945,35 358,39 723,17 670,31 230,30 333,33 902,34 308和11 022,虚拟机速度分别为399,381,188,340和176。演化算法的参数取值分别为:Pc=0.9,种群大小50,两组数据的评价次数分别为50 000和100 000。
表1中列出的是完全随机分配算法、顺序分配算法和贪心分配算法以及动力学演化算法在两组不同编码方案下获得云任务最优的运行时间。对于第一组实验数据,演化算法相对于另外三种算法,总运行时间分别降低了约74%,45%和9%,对于第二组实验数据,演化算法相对于另外三种算法,总运行时间分别加快了约50%,42%和3%。表2列出的是在第一组实验数据下演化算法获得的最优运行时间对应的一维整数编码分配方案。表3列出的是在第一组实验数据下演化算法获得的最优运行时间对应的二维01编码分配方案。通过分析表2和表3,发现这些最优个体有一个共同点,就是将30218和44157这两个云任务分配给289这个虚拟机执行。经过进一步的实验与分析,可以推断在其他云任务适当均衡分配给其他虚拟机执行的前提条件下,具有此种特征的分配方案对应的是最优分配方案,云任务总执行时间最短,说明演化算法能获得第一组实验数据的最优解。对于第二组数据,我们利用演化算法进行多次运行,表1列出的是多次运行当中的最好一次结果,两种编码方案的最优个体分别是“00403121041301130322”和“01000—01000—01000—10000 —00100—00010—00010—10000—10000—00001—10000—00010—00010—01000—01000—10000—00100—00001—10000—00100”。根据实验结果可以推断的是演化算法没有获得第二组实验数据的最优解,可能的原因是该问题的搜索空间大小是520,相对于第一组数据的510,搜索空间扩大了很多,算法性能就相对变差,但是获得的云任务总执行时间要低于另外三种算法,性能略优于另外三种算法。
4结束语
利用动力学演化算法进行云任务和虚拟机分配问题求解,算法中设计了一维整数编码和二维01矩阵编码,并根据这两种编码设计了单点杂交、随机变异和倒位变异算子,实验结果表明演化算法获得的分配方案云任务总执行时间最短,但是从另一个方面说明演化算法的性能还有提升的空间。因此下一步的研究方向是重点研究当并发的云设计任务数在102至103这个数量级,以及虚拟机数在101至102这个数量级时演化算法的性能,并设计性能更好的杂交和变异等遗传算子。结合优化模型并综合考虑陶瓷产品云设计服务的一系列特点,设计一类改进演化算法并使其能够高效快速地为云设计用户分配合适的资源。
摘要：建立了云任务和虚拟机分配的数学模型,并将其转换成一个组合优化问题,利用改进的演化算法进行求解。算法中设计了两种编码方案,并根据这两种编码表示设计了杂交和变异算子,并引入了动力学选择机制让种群中的个体都有机会参与演化。采用了两组实验数据进行测试,并和随机分配算法、顺序分配算法以及贪心分配算法进行比较。实验结果表明该演化算法获得的结果最优。
关键词：演化算法,云计算,分配策略,动力学
参考文献
[1]李莉,廖剑伟,欧灵.云计算初探.计算机应用研究,2010;27(12):4419—4422,4426
[2]张建勋,古志民,郑超.云计算研究进展综述.计算机应用研究,2010;27(2):429—433
[3]华夏渝,郑骏,胡文心.基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配算法.华东师范大学学报(自然科学版),2010;2010(1):127—134
[4]孙大为,常桂然,李凤云,等.一种基于免疫克隆的偏好多维QoS云资源调度优化算法.电子学报,2011;39(8):1824—1831
[5]李建锋,彭舰.云计算环境下基于改进遗传算法的任务调度算法.计算机应用,2011;31(1),184—186
[6] Li Y X,Zou X F,Kang L S,et al.A new dynamical evolutionary al-gorithm based on statistical mechanics.Journal of Computer Scienceand Technology,2003;18(3):361—368
[7] Cloud Computing and Distributed Systems(CLOUDS)Laboratory.Cloudsim.(2012—03—19).http://cloud bus.org/.[2012—07—18]