一种基于双启发式退出规则的多星实时调度算法

多星实时调度问题是目前卫星调度领域的研究热点.针对实时任务动态到达的情况,建立了多星实时调度数学规划模型.提出了基于任务紧迫度和最大比例自由度的双启发式退出规则的多星实时调度算法.仿真实验结果表明,该算法较好地平衡了调度收益和稳定性,适用于多星实时调度问题.     

基于规则与生物免疫机理的多目标作业调度方法应用研究

敏捷制造单元是一个涉及多目标、多约束和多扰动的复杂系统，它的最优作业调度求解有很大难度。这里分析了敏捷制造环境的作业调度规律及其特点，建立了用于调度启发式规则集合，构造了基于生物免疫机理的作业调度算法，并对生物智能算法涉及的相关参数进行了分析与优化。并且以调度案例库中的部分案例为对象，给出了基于规则和生物智能计算调度方法的优化结果，及其与其他调度方法的对比分析。     

基于项目网络拆分决策的多项目协同调度问题建模

以大型工业品资源共享型节拍式流水装配过程为背景,提出基于项目网络拆分决策的多项目协同调度问题.根据装配过程作业的周期性调度需求,将单个项目的作业集合划分成共享资源的多个并行执行的协同子项目,以最小化节拍时间为目标,建立了项目网络拆分与项目调度同时决策的数学优化模型,设计了一种双层循环迭代算法以对模型进行求解.算法的上层是基于有效时序约束数量的作业划分构造型启发式算法,可在多项目网络之间调整作业的从属关系;算法的下层采用基于优先规则的启发式算法对上层拆分后的多项目网络进行求解,并将调度结果反馈至上层,通过循环迭代不断优化项目来调度计划.数据实验结果表明,所提算法能够有效提高资源利用率,且其求解质量和效率较高.     

基于多Agent和合同网的敏捷制造单元调度

分析了敏捷制造单元调度问题的特点,以构造的基于多Agnet技术的控制系统为基础,提出了采用分布式人工智能和协同式求解策略来解决敏捷制造单元调度问题,采用合同网技术与启发式规则相结合的方法,把传统的集中和自上而下的求解过程转化为分布的和自下而上的求解过程,保证能够有效地解决敏捷制造单元的调度问题。     

多约束装配线平衡问题的知识驱动系统控制启发式算法

针对一类以加强边要求、位置要求和消极区域要求为约束,以最小化装配线节拍和不满足弱位置要求操作的项数为目标,生产调度领域中普遍存在的第2类多约束装配线平衡问题,基于各类约束的特征以及它们之间相互耦合的关系等知识,系统设计各类约束得到满足的整体主动控制启发式规则,提出一种知识驱动系统控制启发式算法,对问题进行有效求解,获得...     

炼钢车间多天车动态调度仿真方案

针对炼钢车间多天车动态调度问题，提出了一种滚动调度策略下的仿真调度方案.模型目标函数考虑了最小化天车调度与工序调度在时间节奏上的偏离度，同时考虑了最小化天车工作量及其差异；约束条件在遵守天车避碰约束的同时，考虑了工位容量约束和重调度各种初始条件对天车调度的约束.模型以基于仿真的启发式方法求解.以某炼钢车间双天车调度为实例进行了仿真实验.实验结果表明，该天车调度方案能够维护工序调度稳定，减少和均匀天车工作量.滚动调度策略下，提出的启发式方法所得解的优化性能最高能达到最优解的96.3%.提出的滚动调度策略下的启发式方法相比于现场采用的实时规则调度方法，调度优化性能提高26.4%.     

基于规则组合的Job Shop多目标柔性调度方法

为提高Job Shop模式下多目标柔性调度的实时性,文章利用规则调度计算量小、实现速度快的特点,建立基于双层规则组合的Job Shop多目标柔性调度方法;运用离差最大化原理分析规则调度结果,生成合理的多目标权重,以选择符合现场实时工况的较优调度方案;通过仿真实例验证了该调度方法的有效性。     

并行多机成组工件调度的启发式算法

N个成组工件将在M台并行一致的机器上加工,当一个工件接在不同组的工件之后时需要装设,而接在同组工件之后时不需要重新装设,目标函数是使总的通过时间最小·利用最优解的必要条件,将单个工件组成基本运行,在研究基本运行组合规则的基础上,提出了一个基于基本运行的并行多机成组工件调度的启发式算法·在中、小规模水平问题上,将启发式算法的结果与最优解的结果进行了比较·效果令人满意·实验证明该启发式算法能够有效地解决成组工件调度的实际问题,具有解决中大规模实际问题的潜力·     

下行多小区MIMO系统协作多点传输联合调度机制

提出一种基于协作多点传输的下行多小区多输入多输出(MIMO)系统联合调度机制,充分利用多小区间的联合调度来降低小区间的干扰,提高系统的吞吐量.该方案利用多小区基站间的协作,根据用户反馈的信道信息间的相关性,在不牺牲系统资源情况下联合调度互相干扰小的用户抑制小区间的干扰.仿真表明:该方案在相同情况下与传统的多小区下行MIMO系统相比,具有显著的小区平均系统吞吐量增益及边缘用户吞吐量增益.     

考虑班次约束的Job Shop等量分批调度算法

为解决产品种类多、中小批量的多目标柔性作业车间调度问题,提出了一种基于等量分批方法的多目标柔性分批启发式调度算法。考虑了实际生产中的班次作息时间等约束,采用FIFS与EDD、SPT及OSPT策略相结合的多种分派规则,使得算法在优先调度空闲机床的情况下,根据不同的分派策略得出短批次优先、短订单优先、交货时间优先的三种调度结果,决策者可根据三种调度结果的性能选择最适合的调度方案。实例计算结果表明,该算法是高效、可行的。     

考虑云层遮挡的敏捷成像卫星调度方法研究

针对敏捷成像卫星调度问题,考虑云层遮挡因素,分析计算云层遮挡对卫星成像机会的影响;建立了考虑云层遮挡因素的调度模型;设计一种基于最大化成像收益规则的启发式算法;通过实验算例验证了本文对云层遮挡考虑的有效性。     

基于蚁群算法的灵巧卫星调度

灵巧卫星的出现将极大程度增加卫星对给定地面目标实施观测的可选方式和灵活度,使得灵巧卫星调度问题的高度组合特征更加突出,大大增加了卫星调度问题的复杂性和解搜索的寻优难度。分析了灵巧卫星调度问题的约束条件,建立了灵巧卫星调度的约束满足模型。提出了求解灵巧卫星调度方法的蚁群算法,对算法的状态转移规则、信息素更新规则以及安排观测窗口的规则做了详细描述;并提出了任务路径处理流程,以此产生调度方案,评价路径优劣,反馈给蚂蚁路径搜索阶段。通过实例计算,展现了灵巧卫星强大的观测能力以及方法的有效性。     

卫星对地观测任务启发式自主规划算法研究

传统的卫星对地观测任务调度依赖于地面控制中心离线生成执行计划,为将规划权与地面控制中心解耦,实现卫星对任务及时和自适应规划,本文通过对观测任务的分析,结合小卫星姿态转换能力强以及拥有计算单元的特点,对卫星观测动作以及约束条件做了合理抽象与简化,建立了问题模型,提出了一种适用于小型卫星调度观测任务的启发式自主规划算法HIPA,算法对于每个任务进行资源消耗计算并给出是否可被观测的结果.通过在不同资源条件限制情况下、不同数量的任务样本集上设置的系列对比实验表明,本文所设计的启发式自主规划算法求解性能更好,可最大化利用卫星资源在最短时间内得到规划序列,可有效提高卫星的观测效率.     

低轨道卫星功率带宽资源联合分配方法

由于低轨道卫星星上功率和带宽资源有限,设计有效的资源分配方法具有重要的意义.基于此提出了一种低轨道星间功率带宽资源联合分配方法,提高了星间资源分配的公平性和网络业务承载能力.该方法应用地面站数目和星地链路存在时间刻画星间链路容量的比例,将星间资源分配问题归纳为非线性混合整数规划问题.通过引入动态可行域,定义二元变量更新操作来改进燕子群算法,用于优化模型求解.仿真得出卫星瞬时吞吐容量和瞬时网络容量变化具有周期性,并伴有随机波动,所提方法牺牲了网络容量,获取了星间资源分配的公平性.     

多Agent蚁群算法求解炼钢-连铸动态调度问题

为了求解炼钢-连铸动态调度问题,提出了多Agent系统与蚁群算法相融合的方法。建立了该问题的约束满足模型和多Agent协商机制;并将炉次与蚂蚁相对应,把调度过程看作路径寻优来处理,在满足约束的前提下搜索炉次全程占用时间最短的路线。针对国内某钢厂建立了仿真实验模型。结果表明,该方法能够缩短炉次在炼钢-连铸过程占用的时间,并能够在发生突发事件时做出快速合理的调整。     

实际约束条件下多配送中心物流车辆调度优化

传统方法难以解决有时间窗等具有实际约束条件,且调度结果并非最优,提出一种基于变邻域搜索算法的多配送中心物流车辆调度优化方法。对多配送中心物流车辆调度优化问题进行分析,在分析结果的基础之上构建实际约束条件下多配送中心物流车辆调度数学模型;利用变邻域搜索算法求解物流车辆调度模型的最优解,完成实际约束条件下多配送中心物流车辆的调度优化。实验结果表明,采用所提方法进行多配送中心物流车辆调度,其总运输时间短、运输总费用低,调度结果较优,且符合实际约束。     

求解成像卫星调度问题的改进蚁群算法

蚁群算法求解成像卫星调度问题时容易陷入局部最优。针对这一问题,提出了一种改进的蚁群算法,在可行解构造初期找到一种综合启发信息来生成初始任务链,并用分类消减的方法进行时间窗更新。局部更新时引入扰动机制,信息素更新时添加了信息素限制策略。最后通过仿真实例与遗传算法和传统蚁群算法对比,说明了该方法的可行性和相对优越性。     

基于分层禁忌遗传算法的卫星任务调度方案

对地观测卫星在地球观测系统中起着核心作用,任务调度是对地观测卫星满足更多任务需求并获得高观测效率的重要手段。随着用户的激增,大量的任务请求引起卫星资源、时间资源的冲突,导致卫星任务的调度效率低下。为了解决上述问题,通过拆分和聚类2种策略对任务进行预处理,设计了一种基于分层禁忌遗传算法(layered tabu genetic algorithm, LTGA)的卫星任务调度方案。建立了对地观测系统模型,分析了观测任务调度的相关约束;通过分析任务时间窗口冲突情况来确定任务拆分方式,通过计算聚类距离来区分任务分布状态,从而选取合适的观测任务构成预调度任务集合;在上述任务规划的基础上,提出LTGA完成任务的选取和排序,生成观测计划。仿真结果表明,所提出的卫星任务调度方案能够有效提升调度收益、降低调度时间。