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基于时间Petri网与智能优化算法相结合的任务调度研究的任务书
一、研究背景和意义
随着信息技术的不断发展和普及，大规模的计算机集群系统变得越来越普遍。在这些集群系统中，任务调度是一项非常关键的任务。任务调度的优化可以提高系统的性能，降低能耗，提高资源利用率等，因此吸引了广泛的研究兴趣。基于时间Petri网与智能优化算法相结合的任务调度研究，可以将Petri网与智能优化算法的优势结合起来，实现更为高效和智能的任务调度。
二、研究目的和内容
本研究旨在探讨基于时间Petri网与智能优化算法相结合的任务调度研究方法，提出实现高效和智能的任务调度的策略和方案。
研究内容包括：
1.时间Petri网的建模方法及其在任务调度中的应用。
2.任务调度的优化目标和算法设计。
3.智能优化算法在任务调度中的应用，如遗传算法，蚁群算法等。
4.基于时间Petri网与智能优化算法相结合的任务调度优化。
三、研究方法和技术路线
1.收集相关文献和资料，调研时间Petri网、智能优化算法和任务调度的现状和研究方法。
2.建立任务调度问题的时间Petri网模型，并进行相关算法的研究。
3.设计智能优化算法，并将其应用于任务调度中，通过仿真和数据实验进行优化效果的验证和分析。
4.在已有研究基础上，对基于时间Petri网与智能优化算法相结合的任务调度进行优化，提出更为高效的调度策略和方案。
四、研究预期结果
本研究将提出一种基于时间Petri网与智能优化算法相结合的任务调度方案，该方案可以同时考虑任务调度的各种约束条件，并通过智能优化算法实现高效和智能的任务调度。预期成果将包括：
1.任务调度问题的时间Petri网模型及其算法设计。
2.基于遗传算法等智能优化算法的任务调度优化方法，评估分析其优化效果。
3.基于时间Petri网与智能优化算法相结合的任务调度策略和方案。
五、研究时间安排
第一年：收集文献和资料，研究任务调度问题的时间Petri网模型和基本算法。
第二年：探讨智能优化算法在任务调度中的应用，设计并实现实验系统，开展相关仿真和数据实验。
第三年：对基于时间Petri网与智能优化算法相结合的任务调度进行优化和总结，撰写论文并准备发表。
六、参考文献
1.张志强.基于Petri网的作业车间调度研究[D].西南交通大学,2006.
2.黄俊.基于时间Petri网的行政办公楼调度实现[D].合肥工业大学,2013.
3.张木森.基于遗传算法的任务调度研究[D].大连理工大学,2003.
4.王琳，张洁.融合蚁群算法的作业调度优化研究[J].计算机应用研究，2016，33(11)：3159-3170.
5.冷志强.蚁群优化算法研究及其在车间调度中的应用[D].武汉理工大学,2008.