Power Network Regulation Benchmark for Switched-Mode Optimal Control
电网调节是评估和发展开关模式最优控制方法，如模式调度，滑动窗口调度和模态设计的基准问题。由摇摆方程描述的电网演化过程是一个非线性、高维的问题。所提出的基准问题是由106个状态组成的54个发电机IEEE 118总线测试用例。开放的问题包括状态的可扩展性和操作模式的数量，以及实时实现，可靠性，滞后和时序约束。整个北美电网都能被监管吗？每条输电线路是否都有独立的开关控制权限？
2017-09-07 math.OC
Qualitative Properties of alpha-Weighted Scheduling Policies
我们考虑一个交换网络，一个相当普遍的约束交换网络模型，已成功地用于模拟详细的数据包级的动态通信网络，如输入排队交换机和无线网络。在这个模型中的主要操作问题是，决定哪些队列服务，受到一定的约束。在本文中，我们研究了定性的性能特性，众所周知的$α$加权调度策略。这些政策的稳定性，从积极的反复出现的意义上讲，是众所周知的。我们建立指数上限的尾部的稳态分布的积压。一路上，我们证明了有限的预期稳态积压时$α<1$，一个属性，是已知的只有$α\geq 1$。最后，我们分析了$α\geq 1$在有限时间范围内的最大积压的偏移。因此，对于$α\geq 1$，我们建立了全态空间坍缩性质。
2010-03-31 cs.NI math.OC
Birkhoff's Decomposition Revisited: Sparse Scheduling for High-Speed Circuit Switches
数据中心越来越多地使用高速电路交换机来应对不断增长的需求并降低运营成本。电路交换机的基本任务之一是计算交换配置的稀疏集合以支持业务需求矩阵。这样的问题已经解决了文献中的变化的方法提出的伯克霍夫在1946年分解一个双重随机阵。然而，现有的方法是启发式的，并且不具有关于切换配置的集合（即，置换）可以近似业务矩阵（即，缩放的双随机阵）。在本文中，我们重温伯克霍夫的方法，并作出三个贡献。首先，我们建立了Birkhoff算法稀疏性的第一个理论界（即，近似业务矩阵所需的交换配置的数量）。特别是，我们表明，通过使用一个子集的容许置换矩阵，Birkhoff的算法得到的$ε$ -近似分解，最多$O( \log(1 / ε))$置换。其次，我们提出了一个新的算法，Birkhoff+，它结合了财富的弗兰克-沃尔夫与Birkhoff的方法，以快速的方式获得稀疏分解。第三，我们评估所提出的算法的性能数值和研究如何影响电路开关的性能。我们的研究结果表明，Birkhoff+是优于以前的算法的吞吐量，运行时间，和切换配置的数量。
2020-11-05 cs.NI math.OC
Algorithm for Optimal Mode Scheduling in Switched Systems
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
针对切换系统模式调度问题，提出一种直接操作调度空间、避免时间优化的算法，基于Armijo步长沿Gateaux导数方向迭代，证明收敛到局部极小值且具有快速收敛性。
2011-07-15 cs.SY eess.SY math.OC
Heavy Traffic Queue Length Behavior in Switches with Reconfiguration Delay
光开关由于其大的数据带宽和低功耗而引起人们的关注。然而，调度策略需要考虑光交换机的调度重配置延迟，以实现良好的性能。自适应最大权重策略实现了交换机的最佳吞吐量与非零的重新配置延迟，并已在模拟中被证明具有良好的延迟性能。在本文中，我们分析了队列长度的行为下的自适应最大权重的开关具有非零的重新配置延迟。我们首先表明，自适应最大权重政策表现出弱的状态空间崩溃行为在稳态，这可以被看作是继承的最大权重政策在开关零重构延迟。然后，我们使用的弱状态空间崩溃的结果，获得稳态下的自适应最大权重算法在高负荷服务通过应用最近开发的漂移技术的延迟限制。由此产生的延迟界限取决于预期的时间表持续时间。然后，我们通过漂移分析得到的期望调度持续时间和稳态队长之间的关系，并获得渐近紧的队列长度界在高负荷服务制度。
2017-01-19 math.OC
Consistent Approximations for the Optimal Control of Constrained Switched Systems
虽然切换动力系统在模拟各种物理现象方面显示出很大的实用性，但由于它需要某种类型的最优模式调度，因此这种系统的最优控制的构造已被证明是困难的。本文提出了一种计算约束非线性切换动力系统最优控制的算法。这种系统的控制参数包括连续值输入和离散值输入，其中后者对应于在特定时刻激活的切换系统的模式。我们的方法，我们证明收敛到局部极小的约束最优控制问题，首先放松离散值输入，然后进行传统的最优控制，然后项目建设放松离散值输入回一个纯离散值输入采用扩展到经典的抖动引理，我们证明。我们扩展此算法，制定一个计算上可实现的算法，其工作原理是通过离散的时间间隔，切换动力系统的定义。重要的是，我们证明了这种可实现的算法构造了一系列的点，通过递归的应用程序，收敛到原来的约束最优控制问题的局部极小。四个模拟实验，包括验证理论的发展。
2012-08-19 math.OC
Real-time Dynamic-Mode Scheduling Using Single-Integration Hybrid Optimization for Linear Time-Varying Systems
Northwestern University（西北大学）
研究了一类线性时变切换系统的实时模式调度问题。混合控制算法的执行时间对于实时应用来说通常是令人望而却步的，并且通常只能以近似精度为代价来减少。我们解决这个权衡利用系统的线性度，制定一个基于投影的方法，使开环优化过程中不需要模拟。一个数值例子显示了如何建议的开环算法优于采用普通的数值积分技术的方法。此外，我们遵循滚动时域计划应用实时闭环混合控制的定制实验设置，使用机器人操作系统（ROS）。特别是，我们证明-无论是在蒙特卡洛模拟和实验-最优混合控制有效地调节车和悬挂质量系统的实时性。
2017-08-31 cs.RO math.OC
Adaptive Policies for Scheduling with Reconfiguration Delay: An End-to-End Solution for All-Optical Data Centers
全光交换网络由于其在数据带宽和功率效率方面的可扩展性而被认为是下一代数据中心网络的有希望的候选者。然而，光开关的无缓冲特性和非零的重构延迟仍然是部署全光网络的巨大挑战。本文研究了无网内缓存和非零重配置时延的全光数据中心网络的端到端调度问题。提出了一种处理非零重构延迟的框架。所提出的方法构造了一个自适应的任何给定的调度策略的变体。它示出，如果一个调度策略保证其时间表具有接近的MaxWeight时间表的调度权重（因此是吞吐量最优的零重配置制度），那么吞吐量最优继承其自适应变体（在任何非零重配置延迟制度）。作为一个推论，一类自适应变量的著名的MaxWeight政策，以实现吞吐量最优的流量负载的先验知识。此外，通过数值模拟，最简单的这种政策，即自适应最大权重（AMW），显示出更好的延迟性能比所有以前的工作。
2015-11-11 cs.NI math.OC math.PR
Stabilization under round robin scheduling of control inputs in nonlinear systems
University of California Berkeley（加州大学伯克利分校）；IIT Bombay（印度理工学院孟买分校）
本文研究了在反馈控制器稀疏化情况下多变量控制仿射非线性系统的稳定性，证明了在轮换调度方案下，适当缩放的局部渐进稳定反馈控制器可使系统平衡点稳定，并在一定条件下保证局部渐进稳定，同时保持吸引盆地不变。
2020-09-03 cs.SY eess.SY math.DS
Design of periodic scheduling and control for networked systems under random data loss
本文研究了网络化控制系统（NCS），其共享网络具有有限的通信容量，并且容易发生数据丢失。我们假设在N个被控对象中，只有M < N个被控对象可以在任意时刻与其控制器进行通信。此外，在任何时刻，控制输入在信道中以概率（p）丢失。我们的贡献是三方面的。首先，我们确定充要条件的开环和闭环动态的植物，确保存在纯时间依赖的周期性调度序列下，每个工厂的稳定性是保留所有容许的数据丢失信号。其次，给定系统的开环和闭环动态，共享网络的相关参数和调度序列的周期，我们提出了一个算法来验证我们的稳定性条件，如果满足，设计稳定的调度序列。否则，该算法报告不存在一个稳定的周期性调度序列与给定的周期和稳定裕度。第三，给定植物矩阵，网络的参数和调度序列的周期，我们提出了一种算法，设计静态状态反馈控制器，使我们的稳定性条件得到满足。我们分析的主要仪器是一个切换系统表示的单个工厂在NCS的开关信号是时间非齐次马尔可夫链。我们的稳定性条件依赖于对称和正定矩阵满足一定的（不）等式的集合的存在。
2020-10-16 cs.SY eess.SY math.OC
Exhaustive-Serve-Longest Control for Multi-robot Scheduling Systems
Divisions of Systems Engineering, Boston University（系统工程系，波士顿大学）；Department of Electrical and Computer Engineering, Boston University（电气与计算机工程系，波士顿大学）
针对带随机到达与切换延迟的多机器人多队列在线分配问题，提出并证明 ESL 实时策略最优，实验表明其较循环与 FCFS 基线降低持有成本和队列长度。
2025-09-29 cs.RO cs.SY eess.SY
A General Class of Throughput Optimal Routing Policies in Multi-hop Wireless Networks
University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
针对多跳约束排队网络中的吞吐量最优路由/调度问题，提出一类基于连续、可微、分段二次李雅普诺夫函数的通用路由策略，并证明其吞吐量最优性，同时恢复背压路由的吞吐量最优性并证明拥塞分集机会路由的吞吐量最优性。
2011-03-10 cs.NI cs.SY eess.SY
Fast Catch-Up, Late Switching: Optimal Batch Size Scheduling via Functional Scaling Laws
School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院）；Center for Machine Learning Research, Peking University（北京大学机器学习研究中心）；School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院）；State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学认知智能国家重点实验室）；Meituan, Beijing（美团（北京））；AI for Science Institute, Beijing（北京人工智能科学研究院）
本文通过函数缩放定律揭示了大规模深度学习中最优批量大小调度的理论机制，表明在困难任务中后期切换大批次可提升效率并减少数据消耗。
2026-02-23 cs.LG math.OC stat.ML
Optimal Rate Scheduling via Utility-Maximization for J-User MIMO Markov Fading Wireless Channels with Cooperation
针对一类随机环境中的广义处理器共享队列，通过随机演化容量集上效用最大化问题的解（社会最优Nash平衡点）设计了一种Markov型动态速率调度策略，该队列的工件到达遵循双随机更新过程（DSRP）.每个DSRP的随机环境和随机到达率都由有限状态连续时间马尔可夫链（FS-CTMC）驱动。鉴于调度策略相对于每个队列和环境状态以贪婪的方式进行优化，并且由于难以获得在该策略下的这种调度系统的性能的封闭形式的解，我们建立了一个带有状态转换的反射扩散模型（RDRS），模型的性能指标，并证明其渐近最优通过推导相应的系统的随机流体和扩散限制并识别与效用函数相关的成本函数，该成本函数通过最小化扩散极限中的工作负载过程而最小化。更重要的是，我们的排队模型包括J用户多输入多输出（MIMO）多接入信道（MAC）和广播信道（BC）的合作和接纳控制作为特殊情况。在这些无线系统中，来自MAC中的J个用户的数据或去往BC中的J个用户的数据在根据FS-CTMC衰落的公共信道上发送。用于MAC或BC的J用户容量区域是随着FS-CTMC衰落而切换的集值随机过程。在任何特定的信道状态下，我们表明，每个J-用户容量区域是一个凸集的线性或光滑的曲面的数量为界。因此，我们的排队模型可以完美地匹配这些无线系统的动态。
2011-06-22 cs.IT math.IT math.OC
