具有禁止时间窗口的资源受限水利工程项目调度

水利工程项目的调度属于资源受限的项目调度,但又具有特殊的时间约束,称之为禁止时间窗口的约束,该约束假设某些任务不能在某个特定的时间段内执行.针对此类问题建立了一种带有禁止时间窗口约束的资源受限的项目调度问题模型,并提出了一种改进的类电磁算法,对局部搜索、电荷、合力及粒子移动的方式进行改进.基于PSPLIB实例库设计了仿真数据,将改进的类电磁算法与启发式优先规则、遗传算法进行比较,仿真结果表明了改进的类电磁算法的优化效果优于对比算法.     

小水电群智能优化调度算法研究

小水电群的优化调度是一个大规模、多目标、复杂的多阶段决策过程,通常采用传统的动态规划法.探讨了智能优化算法在小水电优化调度中的应用问题,分析了改进遗传算法的工程实现方法及仿真结果,着重分析了算法的收敛特性、算法的计算速度等,说明了遗传算法求解该问题的不足,并提出了采用粒子群算法、蚁群算法等的设想.     

多目标资源受限项目调度的多种群蚁群算法

为实现资源受限项目调度的多目标优化,通过改进传统蚁群算法,提出适用于多目标优化的多种群蚁群算法.该算法基于串行进度生成机制,每个蚁群具有各自的目标函数、与目标函数相匹配的不同搜索策略以及各自的信息素更新机制.各蚁群独立进行搜索决策,但各蚁群之间存在信息素的相互作用,从而实现加速搜索.针对多目标资源受限项目调度问题设计新的精英策略.在目标规划基础上构造一系列多目标项目调度算例,经系统测试表明,所提出的多种群蚁群算法能够有效优化资源受限项目的资源配置,实现多目标优化.     

航空货站自动化存取系统作业调度优化

为从作业调度角度提高航空货站自动化存取系统运作效率,在分析双板作业和防冲突避让对指令序列完工时间影响的基础上,以指令序列完工时间最短为优化目标,建立了航空货站自动化存取系统调度优化模型,并设计了一种改进的蚁群算法对模型进行求解.为避免算法在搜索过程中陷入局部最优,在引入权重信息素和随机扰动策略的基础上,提出了具有变异率的状态转移参数,用于在寻优过程中决定蚂蚁的移动方向.仿真结果表明:改进的蚁群算法较基本蚁群算法和遗传算法具有更好的全局搜索能力和求解精度,所提出的调度优化方法获得的指令序列完工时间较先到先服务调度策略有至少37%的改进.     

遗传算法在制造网格资源调度中的应用

在网络化制造环境下为解决制造网格中的资源调度问题,提出了基于遗传算法的网格资源调度算法。结合用户对多目标优化问题的要求,设计了基于遗传算法的制造网格资源调度算法。该算法将多目标优化问题转化为单目标优化问题,并以数字制造业中零件加工过程的资源优化调度为算例,验证了算法的有效性。     

WDM/TDM EPON传播时延的动态带宽分配算法

研究了多信道波分复用/时分复用混合以太网无源光网络(WDM/TDM EPON)系统的上行波长带宽分配算法,将该问题映射到调度理论中的并行多处理器模型进行分析,考虑了实际网络中传播时延的多样性对波分复用以太网无源光网络(WDM EPON)带宽分配的影响,提出了支持抢先机制的基于最短传播时延(SPD)/最长剩余处理时间(LRPT)混合调度策略的改进调度算法HSAⅠ和HSAⅡ.仿真分析结果显示,对于相同的传输数据,算法HSAⅠ较已有的LRPT优先、SPD优先和LOWSⅠ算法都能取得更小的完成时间,提高了信道资源的利用率;在长距离PON中,HASⅡ和HSAⅠ算法比现有的算法效果更显著.     

计算池环境下的资源调度算法研究

网格的一个重要功能就是多个虚拟机构间共享资源,如何合理的管理和调度网格资源一直是网格领域的研究热点.该文主要对网格计算池模型下常见资源调度算法进行了研究,分析了各种算法的利弊,并针对最短距离路由转发资源调度算法的不足,在其基础之上提出了一种改进的资源调度方法.文中根据该方法设计了资源调度模型,并搭建实验环境对改进算法与原算法进行对比实验,实验证明该方法可以有效提高资源利用率和作业执行效率.     

带多重加工前约束的单机MOPJ调度方法

为有效解决晶圆加工过程中带换模时间、品种间晶舟分配的不确定性以及参数调整等多重加工前约束的单机单作业多订单MOPJ(multi-order-per-job)调度问题,对问题域进行描述,以订单总完成时间最小为优化目标,建立数学规划模型.给出求解较优调度解的定理,并提出具有双层嵌套编码机制的混合差分进化的入侵杂草调度算法,该算法引入具有学习机制的算子以改善解的质量.为有效提高算法的收敛性,在变异及邻域操作中考虑自适应过程.仿真实验结果表明,该算法是有效且可行的,优化晶舟分配的调度较未优化的调度可提高至少10%的性能.     

资源受限多项目调度的混合遗传算法

针对资源受限多项目调度问题,提出了改进后的混合遗传算法.该算法基于串行进度生成机制,结合多项目任务列表与项目优先权设计了新的染色体,所设计的交叉算子与变异算子均能保证所得新个体满足项目紧前关系约束,从而有效提高算法搜索效率.算法充分利用不同启发式算法构造初始种群,有效扩大种群多样性以避免过早收敛.算法采用正向逆向调度技术对调度方案进行优化,进一步提高了调度方案的质量.与其他多项目调度启发式算法相比,该算法能有效分配资源,显著缩短项目平均总工期.     

资源约束下多项目调度的迭代算法

项目实施过程中往往涉及到不同项目之间的资源共享与冲突,因此在资源受限的情况下如何调度项目以满足不同项目的资源要求并缩短各项目工期是一个重要的问题．在对该问题进行分析的基础上,建立了资源约束下的多项目调度问题的数学模型,并在单项目调度迭代算法的基础上进行扩展和改进,设计了多项目调度的迭代算法．该算法结合了串行进度计划生成机制和逆向算法的优点．在保证项目任务紧前关系与资源约束的条件下,能够合理优化多项目的资源分配,从而有效地缩短多项目的总工期．通过具体实例的应用和与其他算法的比较,说明了迭代算法可以得到较好的项目进度计划．     

基于PSO的军械紧急调运决策优化

已有军械调运模型的优化算法的实现较为复杂，不能适用于涉及供应点较多的军械调运问题，针对这一不足，采用了PSO算法对军械调运决策进行智能优化，发挥了PSO算法概念简单、容易实现而又功能强大的特点，较好地解决了涉及供应点较多的军械紧急调运决策优化问题。结合一个仿真算例，表明了采用基于PSO的军械调运决策优化算法的有效性。     

推进通用军械装备保障体制改革问题探讨

对通用军械装备保障体制改革的主要动因进行了分析,并对影响改革的重难点问题：调整通用军械装备保障体制,推进军民一体化装备维修保障,优化维修方式、作业体系和建制保障力量等进行了研究;在此基础上,提出了推进通用军械装备保障体制改革的几点建议。     

基于激光传感器的槽型轨轮廓匹配方法

为了实时掌握有轨电车线路的轨道状态,以期更有效地指导线路运营维护,针对有轨电车特殊的轨道结构和安装方式带来的轨道轮廓匹配困难问题,提出适用于槽型轨的轮廓匹配算法. 通过分析轨道的磨损规律及结构特征,定义槽型轨的匹配基准区域,给出区域的自动分割方法. 为了解决匹配区域定位困难的问题,设计两段式最近点迭代（ICP）匹配算法,实现轮廓的精确匹配;通过卡尔曼滤波器对匹配得到的旋转平移参数进行连续预测,解决在特殊情况下的异常匹配问题;通过实际线路实验,验证算法的可靠性. 实验结果表明：所提匹配算法具有快速、高精度和高鲁棒性的特点,能有效克服槽型轨的特殊结构和嵌入式安装方式带来的匹配困难问题.     

不确定环境下复杂产品维护、维修和大修服务资源调度优化

基于对复杂产品维护、维修和大修（MRO）协同服务资源调度的需求分析,从现实角度出发,建立资源调度时间和服务执行时间参数不确定条件下的随机机会约束规划数学模型. 提出由随机模拟、神经网络和离散粒子群优化算法组合成的混合智能算法,求解所提出的优化问题. 随机模拟方法为所建立的神经网络模型提供训练样本集,得到的训练样本集被用于训练神经网络模型以逼近优化目标函数,训练后的神经网络模型被用于代替优化目标函数来执行粒子群算法优化迭代. 该混合算法能有效提升时间参数不确定条件下的复杂产品MRO协同服务资源调度双目标优化问题的求解速度. 案例分析表明,相比于确定性条件下的优化算法,所提出的随机机会约束规划模型和混合算法更适用于求解现实中不确定条件下的MRO服务资源调度问题,所求得的调度方案在实际执行中具有更好的鲁棒性.     

基于本体的海军军械保障知识库构建研究

针对当前海军军械保障领域知识资源定义不一致,以及由于资源及信息管理系统分散、异构现象而导致的知识难以共享的问题,引入本体方法进行海军军械保障领域知识表示研究,提出了海军军械保障知识库的构建方法,具体研究了海军军械保障领域本体、领域知识模型以及海军军械保障知识库的层次架构。     

高速公路养护工区布局方案研究

为了有效解决高速公路养护工区布局的问题,在分析我国目前的养护管理模式弊端的基础上,提出了一些养护工区布局原则;应用图论对路网进行简化,分析养护工区选址的限制条件,建立基于集合覆盖理论的选址模型,并选用Floyd算法求解出最短线路;最后,应用贪婪启发式算法得出了陕西省高速公路养护工区布局规划图.研究结果表明:在养护工区布局时,应用集合覆盖模型和贪婪启发式算法可以得出更优的养护工区布设方案.     

基于动态学习和个体淘汰的鲸鱼算法求解订单接受与调度问题

结合订单型企业生产线的实际情况,在传统的订单接受与调度模型的基础上加入因客户优先级而带来的订单拒绝成本这一重要因素,并使用新型的鲸鱼优化算法(WOA)进行求解.WOA被提出是用于求解实数域的问题而且存在容易陷入局部最优的缺陷,针对这一问题提出一种改进的鲸鱼优化算法(IWOA).使用基于排序和偏离度的编码方式用于求解订单...     

通信装备抢修时间优化与备件模型研究

针对战时通信装备备件储备数量确定问题,在抢修器材携带量有限的约束条件下,提出了一个以平均抢修时间最短为目标函数的备件优化模型;并运用线性规划理论对模型进行求解;给出了一个应用示例,求出确定抢修方法下携带抢修器材量的最优解和最短抢修时间,并结合该示例数据进行分析;得出携带抢修器材最大质量与平均抢修时间和最优解的关系。     

基于(T,s,S)策略的维修器材联合订购模型与算法

针对随机需求条件下的多品种维修器材联合补充问题,提出了一种新的策略——(T,s,S)策略,并建立模型。设计了一种混合RAND算法,求解该策略的各参数。结合实例对策略和算法进行验证,结果表明:新策略比文献中的(T,S)策略更加节省经费,新策略能确保维修器材的服务水平,对维修器材库存控制不失为一种满意的方法,对维修器材供应保障研究有一定的参考价值。     

一种双层结构的分簇算法在VANET中的应用

为了解决车辆自组织网络中信息传递质量较差的问题,提出了一种基于权重的本地通信质量保证分簇算法,将分簇后的车辆节点划分为自组织层和对等层两层,自组织层节点使用车间通信方式进行通信,对等层节点利用3G、LTE等更可靠的传统通信方式进行通信。该算法对经典的权重分簇算法进行改进,以本地最优化代替全局最优化,引入保障通信质量最大可接受通信距离的概念,并提出了新的簇结构维护策略。仿真实验结果表明,与经典的权重分簇算法相比,该算法具有更高的簇结构稳定性和更高的分组投递率以及更低的开销。