卫星地面站测控资源调度CSP模型

研究了测控系统资源调度问题的描述与建模问题.在系统阐述综合航天测控网资源调度中涉及的资源、任务、事件、约束基础上,使用变结构半环CSP模型,描述测控调度中涉及的事件窗、时间约束、状态约束、周期性任务、抢先式任务、变长任务等硬、软约束,提出处理任务优先级和不确定性因素的途径.提出的模型对测控系统效能评价及资源调度算法研究也有一定的参考价值.     

求解卫星地面站调度问题的演化学习型蚁群算法

随着观测需求的日益增加,越来越多的卫星和地面站加入到对地观测系统中,迫切需要采用科学手段对卫星地面站资源进行合理分配。针对卫星地面站调度问题,构建了一种演化学习型蚁群算法。实验结果表明,该算法能有效求解卫星地面站调度问题。将蚁群优化模型和知识模型进行优势互补,可极大提高演化学习型蚁群算法的效率,为现有优化方法的改进提供了一种有益借鉴。     

炼钢-连铸生产调度模型及启发式算法

在炼钢-连链生产工艺的约束条件下，针对多阶段均有并行机的生产环境，建立综合考虑炉次的设备指派和作业排序的混合整数线性规划（MILP）模型。在探讨炉次设备指派规则、缓解资源冲突的方法的基础上，提出面向实际应用的启发式算法。算例表明该算法行之有效的。     

灾害链中多资源应急调度模型与算法

灾害事故的应急资源调度是减少生命财产损失的有效手段.针对灾害链中多资源应急调度问题, 建立了多资源多受灾点应急调度模型,设计了基于图论中网络优化和线性规划优化思想的启发式算法,并分析了算法复杂性.该算法根据应急资源在原生灾害和次生灾害中的需求对资源进行分类,对灾害链中都需要的公共应急资源, 通过对模型线性松弛解的修正,降低问题的复杂性, 减少算法的计算时间;而对原生或次生灾害中需要的应急资源, 运用领域搜索方法寻找出救点,得到满意的资源调度方案. 最后通过算例验证了算法的有效性和可行性,表明算法适合较大规模的计算, 并能满足应用中的实时性要求.     

基于综合优先度的卫星数传调度算法

研究了在地面站资源有限、数传任务急剧增多的情况下,合理分配资源以有效实现卫星数传任务的调度问题.首先建立了卫星数传任务模型和调度问题模型,提出了综合优先度的概念及其各个指标,对每个指标进行了详细分析.在此基础上,提出了一种基于综合优先度的卫星数传调度算法。仿真结果表明该算法能够取得较好的调度结果.     

神经网络和启发式算法混合策略解Job-shop调度问题

提出一种有效的自适应神经网络和启发式算法混合策略来求解Ｊｏｂｓｈｏｐ调度问题．自适应神经网络具有在网络运行过程中神经元的偏置和连接权值自适应取值的特性,被用来求得调度问题的可行解,而启发式算法被分别用来加速神经网络的运行和保证神经网络收敛到可行解、获得确定排序下最优解和提高可行解的质量．仿真表明本文提出的混合策略是快速有效的     

卫星地面站资源配置仿真研究

首先从卫星用户需求观点和地面站资源拥有方观点两方面提出了评价卫星地面站系统的两类指标，然后根据地面站对卫星提供服务的时序，建立卫星地面站系统的面向对象Petri网模型，给出基于到站卫星冲突消解的一种有效的地面站资源调度算法。利用计算机仿真技术，对多种“卫星—地面站—设备”配置下的服务情况进行仿真，给出不同配置下的系统性能，通过分析比较，得到关于地面站及其设备配置、设备性能、地面站资源调度策略对系统性能指标影响的一些有益结论，最后提出了需要进一步研究的问题。     

分布式环境下批处理机调度启发式算法求解

将批处理机调度问题扩展到分布式环境下,提出了批调度问题的一个新模型.模型中,工件动态到达各批处理机,且在加工之前和之后需要有运输时间.证明了该模型是NP难的,并通过问题的一个下界来衡量各算法性能.给出了分布式环境下批分配的一个启发式算法AR(assignment rule)以及一个分批准则BR(batching rule),在此基础上对问题的求解提出了若干启发式算法.仿真实验表明各算法均可以对问题进行有效的求解,加入分批准则对于算法有进一步的优化作用.     

基于贪婪算法的卫星地面站任务规划方法

针对卫星地面站系统任务规划问题 ,在可视时间和任务时间的约束条件下 ,为满足最大化资源利用的目标 ,基于贪婪算法提出了一种解决该问题的有效方法 ,为进一步研究该类问题 ,给出了一种新的思路。     

含区间参数的战场资源动态调度模型及算法

战场资源调度是作战指挥领域研究的热点.首先描述了战场资源调度问题,分析了战场资源动态调度需求,在此基础上建立了包含区间参数的战场资源动态调度模型.然后设计了三种不同的贪心策略,分别为基本贪心策略、双重贪心策略和一致贪心策略,提出了模型求解的混合贪心算法.最后结合联合作战算例进行了仿真验证,结果表明本文方法可行优越,能应用于不确定性的战场环境中.     

多星地面站系统资源配置优化研究综述

地面站系统设备配置的合理与否将直接影响多卫星系统整体效能的发挥.提出了对多卫星地面站系统的设备进行优化配置的整体技术思路和主要研究内容.通过对国内外相关领域研究情况的分析、借鉴,对问题解决中的多星系统描述模型、多星地面站系统设备配置方案效能评价、多星任务调度策略与算法、设备配置方案优化算法等关键技术进行了探讨.为对多卫星地面站系统进行分析评价与设备优化配置研究指出了方向,具有理论和指导意义.     

Rolling optimization algorithm based on collision window for single machine scheduling problem

1.INTRODUCTION Thesinglemachinenon preemptiveschedulingto minimizetotalcompletiontimewithdynamicjobar rivalsisthebasicprobleminproductionscheduling.Manyworksfocusoneffectiveheuristicmethodsdue toitsstronglyNP hardcharacter.Themostcommon heuristicsareSPT[1](shortestprocessingtime),ECT[2](earliestcompletiontime),delayed SPT[3],PRTF[4](priorityrulefortotalflowtime),APRTF[4],etc.Withoutfullyutilizinganyinforma tionaboutjobswhichwillarriveinthefuture,the abovemyopicmethodsmayresultinpo…     

Hybrid algorithm for project scheduling with capacity constraint

Motivated by the projects constrained by space capacity and resource transporting time, a project scheduling probIem with capacity constraint was modeled. A hybrid algorithm is proposed, which uses the ideas of bi-level scheduling and project decomposition technology, and the genetic algorithm and tabu search is combined. Topological reordering technology is used to improve the efficiency of evaluation. Simulation results show the proposed algorithm can obtain satisfied scheduling results in acceptable time.     

基于启发式混合遗传算法的相控阵雷达最优化调度

针对相控阵雷达最优化调度,提出了结合启发式规则的混合遗传算法实现。设计了基于遗传算法的相控阵雷达调度的编码规则、初始种群产生、交叉和变异遗传算子等,定量描述了波束合并和交错跟踪的条件,并提出了五项启发式规则。最后开发了结合启发式规则的混合遗传算法相控阵雷达调度软件系统,并利用仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

铁路编组站配流协同优化模型与算法

编组站配流问题是研究车站作业计划优化编制的主线, 是站调阶段计划的核心. 为了实现配流的协同优化, 综合考虑解体调机、编组调机、到发线运用、取送车作业、配流等约束, 对总车流量、出发列车满轴列数、车辆在站停留时间等目标函数进行层次划分, 建立了编组站配流优化模型, 并以ECGACO算法为基础, 设计了针对配流问题的遗传-蚁群协同求解算法. 以郑州北站的实际数据进行测试证明了算法的有效性, 为编组站阶段计划的优化编制及配流智能化的实现提供了较好的解决途径.     

柔性资源约束下的项目调度问题双目标优化

资源短缺通常为项目延期的重要原因之一,项目管理者往往会考虑增大资源可用量来缩短项目工期,但增加资源量会导致项目成本的上升,因此,需要进行项目工期和成本的权衡.考虑资源可用量可变,用区间变量来表示,以项目工期和成本为优化目标,建立资源可用量可变约束下的多模式项目调度问题的双目标优化模型;提出一种基于非支配排序遗传算法的双目标混合遗传算法来获取问题的帕累托最优解,在算法中设计资源可用量上界的预处理方法和可行解的成本改进过程:求解示例和随机生成的算例集,分析算法的收敛性和解的多样性,验证模型与算法的有效性.最后,开展建筑项目应用研究,通过对求解结果的分析,说明求解帕累托解集的必要性,为项目管理者确定项目调度方案提供决策依据.     

集装箱码头集成调度模型与混合优化算法

为提高集装箱码头作业中各种设备的协调性,提高整体作业效率,建立了集成调度模型,模型集成了装卸桥、集卡与龙门吊的调度问题.同时,设计了求解模型的混合优化算法,此算法集成了神经网络良好的近似估计功能与模拟退火算法有效的搜索能力.算法流程是:初始化集装箱装卸序列;基于一定的分配规则为集装箱分配作业设备;采用模拟退火算法搜索解空间,更新装卸序列.在算法过程中,用神经网络预测目标函数,并且过滤明显的劣质解.最后,通过算例分析验证了模型与算法的有效性.结果表明,混合优化算法可以提高模型求解效率,对于规模为400个集装箱的调度问题,平均偏差为7.52%,计算时间为8.9s,模型与算法可行.