基于B-T规则与遗传算法的可重入生产系统调度

可重入生产系统调度问题属于NP难题，将遗传算法方法与调度规则结合起来用于解决可重入生产系统的调度问题。针对可重入生产系统的重入特点，建立了一类可以实现缓冲区与传统规则双重选择的缓冲区-时间(B—T)规则；然后在设备分组与分时段的基础上，提出了基于B—T规则组合的可重入生产系统调度策略，并采用遗传算法与过程仿真相结合的办法对B—T规则组合进行优化，仿真比较验证了该调度策略的有效性。     

分布参数切换系统的建模及仿真方法

讨论分布参数切换系统的建模与仿真问题.运用算子半群理论建立了分布参数切换系统的发展方程模型,并设计了系统仿真的方法.对于切换律与系统状态相关时切换律难以得出数值解的情况,运用广义正交多项式求出系统的逼近切换律,进而完成系统的仿真.最后,通过两个仿真实例,验证文中提出方法的可行性和有效性.     

半导体制造系统的优化调度模型

在流体网络模型的基础上建立了以减小平均在制品水平目标的半导体制造系统的调度模型，这些模型通常很难求解，但它们是可分解的，即可以把整个调度周期上的调度问题分解为一系列子区间上的调度子问题，在半导体生产环境下，子问题可以进一步简化，把上述结果当作调度规则直接应用于基于仿真的调度方法、可以克服流体网络模型的近似性，同时，由于充分利用了系统全局的状态信息，提高了仿真调度的优化能力。     

一种基于可变规则的松耦合实体建模方法

作战实体建模是当前作战仿真领域的研究热点，提出了一种基于可变规则的松耦合实体建模方法，从实体、任务、行动、交互、事件和规则角度，给出了基于可变规则的作战实体模型架构及模型内外部的交互机制。在此基础上设计了作战实体模型运行框架，规范了实体模型统一调度机制，解决了实体建模作战行动规则耦合过紧和模型可信度不高问题，大大提高了作战实体模型的重用性、扩展性和逼真性。     

一维流体相变过程的统一分布参数模型及数值仿真方法

流体流动相变系统在工程领域具有十分广泛的应用。针对流体相变系统动态过程仿真模型所存在的几个主要问题，建立了一维流体相变系统动态过程的统一分布参数模型。给出了一种基于流体质点追踪思想的解析．数值混合仿真方法，有效地解决了此类系统现有动态仿真模型中难以避免的数值稳定性问题、仿真模块频繁切换问题和工质相变点瞬态位置难以准确确定等问题，从而为一维流体相变系统提供了一种十分有效的建模及数值仿真方法。     

待料型生产计划与调度优化模型

提出待料型生产系统的概念．并建立待料型生产计划与调度优化的三个层次的教学模型；综合计划模型、生产调度模型和工艺优化模型。为具有待料现象的企业提供优化生产组织的一般分析方法和建模思路,以增进此类企业的经济效益。     

自动化立体仓库输送系统调度的优化仿真及其应用研究

分析了自动化立体仓库输送系统的若干调度问题,给出了启发式调度规则和优化算法,建立了该离散系统的仿真Ｐｅｔｒｉ网模型,在此基础上,对系统进行了动态的优化仿真,仿真结果表明了调度规则和算法的正确性和有效性,使得系统物流更加畅通和平滑。     

复杂系统的遗传-模糊建模方法

针对复杂系统的模糊建模问题，提出了一种遗传．模糊建模新方法。首先，利用竞争学习算法对输入空间进行自适应聚类，基于聚类结果提取模糊模型的规则前件隶属函数参数，采用局部最小二乘法求得规则后件参数，从而初步建立起系统的T-S模糊模型。然后，对规则前、后件参数进行编码，借助于实值编码遗传算法优化模糊系统。最后，数字仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

基于Agent的航天测控资源调度问题建模分析

为了研究航天测控资源调度与优化问题,需要建立问题的标准化描述模型.通过对航天测控工程需求的分析,明确了与航天测控资源调度有关的各仿真对象定义及测控调度过程,并指出了需要考虑的规刖和约束.采用基于Agent技术的对象属性、交互、规则、状态的描述方法,建立了可扩展的航天测控资源调度问题中各时象描述模型和资源分配过程模型.通过一个实例验证了该建模分析方法的可行性.     

基于极大极小代数法的Job-Shop生产线的建模方法

以极大代数法为基础开发一种新的代数模型以解决并行多生产线的Job-Shop建模和仿真问题。根据机床对工件加工条件准则和加工过程路径规则引入工艺路线矩阵、加工顺序矩阵以控制设备．零件的状态向量的递推过程，从而建立起状态向量的递推方程；重新定义极大代数法的乘法和加法规则，以满足上述两个准则，规定零元的运算规律，形成线性矩阵形式的状态矩阵的递推公式；通过计算实例说明加工顺序矩阵的控制作用和算法的先进性。本模型和方法可以作为DEDS领域Job-Shop的描述和优化调度的新平台。     

混合Flow Shop的调度仿真系统及其算法分析

研究了混合Flow Shop的调度问题，调度目标为最小化工件的最大完成时间。文中给出了调度仿真系统的设计，系统由数据库、算法和控制中心用户接口三个模块组成；在算法模块中，排序算法包括了由Flow Shop扩展到混合Flow Shop的多数算法，设备分配采用最先可用机器优先规则。另外，基于CDS虚拟机和Palmer斜度指标的启发式算法，提出了一种改进的CDS算法用于工件排序。在正在开发的混合Flow Shop调度仿真系统中实现了上述所有算法，仿真分析表明改进的CDS算法优于其他启发式算法。     

基于HTCP-net的multi-agent调度系统建模与仿真

从企业收集、监测互联网信息的实际需求出发,提出了基于multi-agent的分布式环境扫描系统的结构模型;同时,为满足系统重复采集更新信息的特殊需要,借鉴经典的Min-min启发式调度算法,设计了循环任务最早完成时间调度算法。依据赋时层次有色Petri网(HTCP-net)的理论,应用建模、仿真工具CPN tools建立了调度系统模型。对模型进行仿真,得到任务平均等待时间和各agent等待队列平均长度,与轮转调度和最短等待队列调度模型仿真结果的比较表明,所建立的调度模型既提高了企业用户满意度,又有效满足了系统周期性重复访问网站的任务需求。     

空间预警系统任务分析/规划仿真环境

针对空间预警系统的任务分析和规划问题，使用基于ASPEN的表示建模语言建立起航夭系统的任务模型，将Pareto遗传算法、混合遗传算法等多种搜索算法，和卫星仿真软件STK集成在一起，建立了一个任务分析规/划仿真环境，并在其中进行了一些仿真分析研究，如预警卫星星座优化、预警卫星传感器调度等。     

面向过程建模的选矿生产计划调度仿真系统

选矿生产作为钢铁企业生产的重要原料保障,其生产过程连续、原料处理量大、各个工艺环节及管理环节相互关联制约,导致选矿生产计划调度的各种智能优化方法在工程实际应用与验证中具有一定的风险和难度。针对上述问题,提出了基于PM(Production Modeler)的过程建模方法,建立面向UML对象和PM过程的可视化生产流程与智能优化方法相结合的选矿生产计划调度仿真系统平台,开发了相应的软件,为快速研究开发选矿生产计划调度方法提供有效的集成化仿真测试环境,系统具有较好的重用性和扩展性。     

可重入制造系统中可视化仿真调度的研究与应用

可重入制造系统调度问题随着半导体工业的迅速发展日益得到重视，仿真调度是解决这类问题的重要方法，可视化仿真因其仿真过程的可监控性与良好的交互性在仿真调度中得到了采用.本文将可视化仿真应用于可重入制造系统的调度，通过引入虚拟设备对这类制造系统进行了基于生产路线的可视化仿真，有效地解决了直观表达该类系统加工路径重入性的问题，提高了调度效率.     

基于变采样周期方法的网络控制系统协同设计

提出了一种基于变采样周期的动态调度策略,通过实时调整控制系统的采样周期以适应网络中信息流的变化,改善网络中时延、丢包等问题.采用动态调度策略的NCS为一个变采样周期系统,考虑时延的影响,通过等效变换将时延和采样周期的不确定性转化为系统参数的不确定性,从而将NCS建模为一类具有参数不确定性的离散时间系统,并给出了系统D-稳定的控制器设计方法,实现NCS的控制与调度协同设计.最后通过数值仿真验证了所提出的方法的有效性.     

基于Pareto改进VNS-MMAS的定点修理任务多目标动态调度

针对战时定点修理任务重、修理时间有限、约束复杂的问题,进行了面向定点修理的战时装备维修任务多目标动态调度研究。提出了战时定点修理装备维修任务调度军事问题,考虑修理时间窗、非遍历性等约束,构建了战时装备维修任务多目标动态调度模型。采取分步求解思路处理修理小组分配以及修理任务排序两阶段优化问题,并从状态转移规则、信息素更新规则、先验信息获取3个方面对最大最小蚂蚁系统(max-min ant system, MMAS)算法进行改进,结合变邻域搜索(variable neighborhood search, VNS)算法增强算法的局部搜索能力,设计了基于Pareto改进VNS-MMAS算法实现模型求解,并通过示例仿真验证了模型及算法的科学性与有效性。     

改进Q学习算法在作业车间调度问题中的应用

为解决动态环境下作业车间调度问题,提出了一种基于改进Q学习算法和调度规则的动态调度算法。以“剩余任务紧迫程度”的概念来描述动态调度算法的状态空间;设计了以“松弛越高,惩罚越高”为宗旨的回报函数;通过引入以Softmax函数为主体的动作选择策略来改进传统的Q学习算法,使改进后的Q学习算法在前期选择不同动作的概率更加平等,同时改善了贪婪策略在学习后期还会选择次优动作的现象。仿真结果表明：该调度算法相较于改进前,性能指标平均提升约6.5%;相较于IPSO算法和PSO算法,性能指标平均提升分别约为38.3%和38.9%,调度结果明显优于使用单一调度规则以及传统优化算法等常规方法。