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多界面多任务下不同任务权重的目标辨认 被引量：14
1
作者 曾庆新 庄达民 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期499-502,共4页
武器装备人机界面设计中目标辨认问题,必须通过目标辨认的实验和评价研究加以解决.根据飞行作业中所需完成的操作任务,提出一个多界面多任务目标辨认实验方案.通过测定被试完成实验主任务的反应时间和正确探测率,研究人在不同任务权重... 武器装备人机界面设计中目标辨认问题,必须通过目标辨认的实验和评价研究加以解决.根据飞行作业中所需完成的操作任务,提出一个多界面多任务目标辨认实验方案.通过测定被试完成实验主任务的反应时间和正确探测率,研究人在不同任务权重下对目标颜色、形状、位置的辨认情况,为人机界面设计目标编码提供科学依据.实验结果表明在需要分配人注意力的条件下,无论任务权重如何,绿色、红色和三角形是界面设计中合适的目标编码,圆形和正方形必要时可用于目标编码;人对不同位置的目标辨认受到任务权重的影响,人机界面对目标位置的设计要充分考虑任务权重因素. 展开更多
关键词 探测率 目标辨认 任务权重 反应时间
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基于最小化传输和完成时间的多DAG调度 被引量：4
2
作者 任丰玲 于炯 杨兴耀 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第23期287-290,共4页
针对云计算环境下多个有向无环图(DAG)工作流的调度问题,提出一种基于最小化数据传输时间和任务完成时间(LTCT)的算法,用于处理具有相同优先级的多个DAG工作流之间的调度问题。在多个DAG优先级各不相同时的情况下,给出多优先级多DAG的... 针对云计算环境下多个有向无环图(DAG)工作流的调度问题,提出一种基于最小化数据传输时间和任务完成时间(LTCT)的算法,用于处理具有相同优先级的多个DAG工作流之间的调度问题。在多个DAG优先级各不相同时的情况下,给出多优先级多DAG的混合调度算法。实验结果表明,LTCT算法较E-Fairness算法在保证多DAG调度公平性的基础上,能避免额外的数据传输开销,有利于缩短整个工作流的执行Makespan,提高资源的利用率。 展开更多
关键词 多DAG调度 多优先级 任务权值 公平性 时间跨度 时隙
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GRMTAP算法中的任务权重与质量阈值分配问题 被引量：1
3
作者 陈振 朱海滨 +1 位作者 盛寅 张诚 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第3期718-722,共5页
任务权重与质量阈值分配问题是管理和协同工作中多任务分配中的重要问题。基于GRMTAP算法对含有任务权重与质量阈值的多任务分配问题提出了有效的解决办法:a)针对任务权重提出了使用权重向量调整多任务质量评价矩阵,调用GRMTAP算法完成... 任务权重与质量阈值分配问题是管理和协同工作中多任务分配中的重要问题。基于GRMTAP算法对含有任务权重与质量阈值的多任务分配问题提出了有效的解决办法:a)针对任务权重提出了使用权重向量调整多任务质量评价矩阵,调用GRMTAP算法完成多任务的有效分配;b)针对质量阈值提出采用任务类别向量的元素值之和之负值置换质量评价矩阵中评价质量值小于阈值的质量值,再调用GRMTAP算法完成多任务的分配,且以分配矩阵评价质量之和作为该分配是否成功的判断依据。这样有效地解决了含任务权重与质量阈值的多任务分配问题,扩展GRMTAP算法的应用范围。 展开更多
关键词 E-CARGO模型 组角色多任务分配 任务权重 质量阈值
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两种注意方式对前瞻记忆任务的影响
4
作者 张茗 《蚌埠学院学报》 2014年第5期151-154,共4页
采用双任务实验范式探讨自下而上和自上而下的两种注意方式对前瞻记忆的影响。结果表明:自上而下的注意对前瞻记忆成绩有影响,前瞻记忆任务的任务权重越高,前瞻记忆成绩越好;自下而上的注意对前瞻记忆的成绩呈现边缘显著;两者交互作用... 采用双任务实验范式探讨自下而上和自上而下的两种注意方式对前瞻记忆的影响。结果表明:自上而下的注意对前瞻记忆成绩有影响,前瞻记忆任务的任务权重越高,前瞻记忆成绩越好;自下而上的注意对前瞻记忆的成绩呈现边缘显著;两者交互作用达到显著性水平。实验结果支持双重加工理论。 展开更多
关键词 前瞻记忆 自上而下 自下而上 任务权重 注意资源
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基于多属性QoS约束的网格资源调度算法研究
5
作者 刘洺辛 陈晶 《电信科学》 北大核心 2012年第1期118-121,共4页
本文以Min-Min调度算法为基础,以提高调度过程中的用户满意度为目的,提出了改进的Min-Min算法DQ(double QoS)。在DQ算法的基础上,采用进一步细化QoS参数和划分任务权值的方法,设计了多属性QoS约束的调度算法(multi-QoS constraints sche... 本文以Min-Min调度算法为基础,以提高调度过程中的用户满意度为目的,提出了改进的Min-Min算法DQ(double QoS)。在DQ算法的基础上,采用进一步细化QoS参数和划分任务权值的方法,设计了多属性QoS约束的调度算法(multi-QoS constraints scheduling algorithm,MQCSA)。该算法通过选取任务的完成期限和网络带宽属性以及完成任务所需的CPU参数,有效地解决了不能预期完成的任务占用网格资源的问题。采用GridSim工具包模拟了相关的调度算法,验证了DQ算法和MQCSA的效率。 展开更多
关键词 多重QoS约束 网格 资源调度 任务权值 任务时限
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基于任务权重蚁群算法在Agent迁移中的应用
6
作者 郑向瑜 彭勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第3期112-114,共3页
针对移动Agent在路径迁移的问题,提出了基于Agent任务权重的改进蚁群算法。该方法是将Agent任务权重的思想应用到蚁群路径信息素的更新当中,使任务权重较大的Agent有权去更新所经过的路径上的信息素,从而提高该算法的全局搜索能力。实... 针对移动Agent在路径迁移的问题,提出了基于Agent任务权重的改进蚁群算法。该方法是将Agent任务权重的思想应用到蚁群路径信息素的更新当中,使任务权重较大的Agent有权去更新所经过的路径上的信息素,从而提高该算法的全局搜索能力。实验结果表明,相比现有的Agent迁移中路径选择的蚁群算法,提出的改进蚁群算法,在提高该算法的搜索全局最优解的能力的基础上,能更好地提高多任务的Agent系统的运行效率。 展开更多
关键词 移动AGENT 蚁群算法 任务权重 路径选择
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基于任务权重自动优化的多任务序数回归算法
7
作者 曾梦岳 肖燕珊 刘波 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第4期1052-1057,共6页
目前,只有少量面向多任务学习的序数回归方法。这些方法假设不同的任务具有相同的权重,对整体模型具有相同的贡献。然而,在真实应用中,不同任务对于整体模型的贡献往往是不同的。为此,提出了一种基于任务权重自动优化的多任务序数回归... 目前,只有少量面向多任务学习的序数回归方法。这些方法假设不同的任务具有相同的权重,对整体模型具有相同的贡献。然而,在真实应用中,不同任务对于整体模型的贡献往往是不同的。为此,提出了一种基于任务权重自动优化的多任务序数回归算法。首先,提出了基于支持向量机的多任务序数回归模型,通过分类器参数共享,实现不同任务之间的信息迁移;其次,考虑到不同任务对整体模型可能具有不同贡献,赋予每个任务一个权重,这些权重将在学习过程中自动优化求解;最后,采用了启发式框架,交替地建立多任务序数回归模型和优化任务权重。实验结果表明,提出方法相比于其他多任务序数回归方法,平均0-1误差降低了3.8%~12.3%,平均绝对误差降低了4.1%~11%。考虑了每个任务的不同权重,通过自动优化这些权重,降低了多任务序数回归模型的分类误差。 展开更多
关键词 序数回归 多任务学习 权重优化
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一个基于任务和双权角色的访问控制模型
8
作者 陈佳 丁祥武 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第5期274-275,共2页
RBAC在工作流访问控制的应用中很难合理地为角色配置权限,而且无法表达复杂的工作流访问控制约束。在RBAC中引入任务和权的概念来解决上述两个问题,提出基于任务和双权角色的模型TDWRBAC,给出模型的定义和相关算法。
关键词 访问控制 角色 任务 权
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