基于动态生产能力约束的MC模式下供应链调度优化

大规模定制(MC)模式下的供应链调度优化过程是典型的随机需求与资源约束的动态问题。为合理解决这一问题，在前期研究成果基础上，着重从供应链系统中各协作成员的动态空余生产能力角度出发，指出动态空余生产能力约束关系是该调度优化过程的主要约束关系。进而分析了由该约束关系引发的相关矛盾。通过引入反映和解决矛盾的利益偏好因子，建立了更加完善的动态调度优化数学模型，并通过实例验证了模型的有效性与可行性。     

静态单机调度问题改善全局性能的滚动策略

借鉴控制界对滚动时域控制性能研究的思路，对一类具有可分的正规性能指标的大规模静态单机调度问题，提出了一种子问题带终端约束的滚动调度策略．在这种滚动调度策略下，全局调度的性能可以进行一定程度的评价和分析．性能分析的结论是，随着局部调度的滚动进行，全局调度性能可以不断改善．初始调度性能是全局最终调度性能的一个上界．     

舰载机出动离场调度优化算法

出动离场调度是舰载机起降作业中关键一环, 可抽象为NP(non-deterministic pdynoial)难问题的混合车间调度问题。首先，在传统数学规划模型基础上, 引入逻辑约束及间隔变量, 建立了约束规划模型。然后，通过调度分解技术构建多机调度转化为单机调度的启发式规则, 并提出了单机约束引导启发式搜索与约束规划二分法迭代算法, 给出了问题的求解流程。算例仿真表明, 约束规划可有效解决不同规模下的离场调度, 并快速收敛到阈值内; 在中小规模出动时, 所提算法效率比传统智能方法提升约2个数量级, 具有较强实时规划能力, 但随着实验规模增大算法收敛时间呈线性变化趋势, 而在本文研究范围内仍优于传统智能算法, 具有良好实用价值。最后，用起飞位数量对出动效率进行灵敏度分析, 发现C2起飞位对出动效能贡献最大。     

声纳并行处理系统的设计方法与调度策略

针对声纳系统实时处理的要求,讨论了其并行程序设计方法和程序调度策略。根据声纳处理系统的功能分布、结构分层、数据流脉动的特性,将并行设计与调度映射统一考虑,建立了一种设计模式。先自上而下层层分解,以有向非循环图(directed acyclic graph, DAG)描述系统,采用网络计划技术建立数学约束模型;再从下至上逐层整合;然后按宏观大粒度调度,微观小粒度映射,程序并行流水执行的方法实现系统的运行与调度。据此设计模式对一个实例进行设计,验证其有效性。     

基于混合遗传退火算法的并行测试任务调度优化

并行测试任务的优化调度是并行测试技术的核心问题之一。可以充分利用混合遗传退火算法优异的全局最优搜索能力来寻找具有最大并行率的并行任务序列。首先,建立了并行测试任务调度问题的数学模型;给出了并行率的定义,设计了一种满足资源约束与任务时序约束的基因编码方法及相应的遗传退火操作方案。最后,对实例进行仿真实验,结果验证了该算法的有效性及优越性。     

基于约束联动的炼钢-连铸动态调度

为了解决炼钢-连铸生产动态调度中调度约束繁杂、多变的问题, 分析了炼钢-连铸动态调度约束集, 提出了约束联动的方法来实现快速的人机交互动态调度, 并在此基础上建立了约束联动的动态调度数学模型和调度算法, 最后结合实例说明了约束联动动态调度方法的有效性.     

解Job-Scheduling调度问题的一种遗传算法

带有截止期的作业调度问题是企业管理、操作系统中重要而又基本的问题之一。利用遗传算法解决了操作系统中单机、无资源约束 ,且每个作业可在等量时间内完成的作业调度问题。在系统地讨论了带有截止期的作业调度有关理论的基础上 ,设计并实现了该问题的一种新型算法———基因型算法。最后给出了算法的一些运行结果。实验仿真结果表明 ,该算法具有很强的鲁棒性。     

优化组合法进行发电机组负荷最优分配的仿真研究

提出了一种用于发电机组负荷最优分配的优化组合法，该方法把优先顺序法和动态规划法结合使用，既克服了优先顺序法不能计及启停耗量的不足的缺陷，又解决了动态规划法的“维数灾”及机组功率响应速度约束问题。在某发电公司四台机组的负荷经济调度决策系统中进行了动态仿真研究与实现。     

面向C25的多处理器调试验系统研究

多处理器环境下的动态调试是诊断并行算法效果的关键步骤，在缺少并行操作系统的条件下，动态调试系统也是支持并行算法运行的有力工具，本文以TMS320C25数字信号处理器构成的多处理机系统为研究对象，提出了动态试验中的软件接口设计方法，以及断点的外部记录法，确保了系统资源的最少占有。同时，讨论了并行调度或的若干问题，本文所提出的有方法都可以扩展到基于其它处理器的动态调试器设计中去。     

基于分解协调原理的大规模动态车辆调度

提出一种解决大规模动态车辆调度问题新算法，首先，采用动态乘类方法，将整个系统分解为几个子系统。其次，针对传统大系统分解协调算法，解决大规模动态车辆调度，收敛性能比较差的问题，设计了有效的协调参数，并在主系统和子系统中，又分别设计了不同的由适应遗传算法，仿真试验表明，该算法不仅提高了最优解的质量，而且还具有搜索空间小、求解速度快的特点，能够有效地解决大规模动态车辆调度问题。     

Improved differential evolution algorithm for resource-constrained project scheduling problem

An improved differential evolution (IDE) algorithm that adopts a novel mutation strategy to speed up the convergence rate is introduced to solve the resource-constrained project scheduling problem (RCPSP) with the objective of minimizing project duration. Activities priorities for scheduling are represented by individual vectors and a serial scheme is utilized to transform the individual-represented priorities to a feasible schedule according to the precedence and resource constraints so as to be evaluated. To investigate the performance of the IDE-based approach for the RCPSP, it is compared against the meta-heuristic methods of hybrid genetic algorithm (HGA), particle swarm optimization (PSO) and several well selected heuristics. The results show that the proposed scheduling method is better than general heuristic rules and is able to obtain the same optimal result as the HGA and PSO approaches but more efficient than the two algorithms.       

工艺路线可变车间作业调度的两级遗传算法

车间作业调度问题是一个著名的NP难题，而工艺路一可变的车间作业调度是一个更一航意义的问题，算法研究是车间作业调度问题的一个重要研究方向，最近几年，遗传算法开始在调度问题中得到广泛应用，分析了工艺路线可变的车间作业调度问题的特点，并建立了相应的优化模型，提出了一种两级遗传算法，重新设计了算法的遗传编码方案以及选择、交叉和交异算子，通过实例仿真，表明了用两级遗传算法求解工艺路线可变的车间作业调试问题是有效和可行的。     

加工时间依赖于资源消耗量的平行机调度问题

研究了一类平行机调度问题,其中假定作业加工时间是资源消耗量的线性减函数,调度的目标是在限定最大完工时间时最小化资源消耗总量. 分析了对应单机问题的最优算法和下界构造方法,进而提出了两个优化策略用于构造模拟退火算法和禁忌搜索算法.考虑了多种最大完工时间限制情形, 构造了大量随机实验数据,对算法解的精确度及计算效率进行了测试.实验表明所构造的模拟退火算法能够在合理的时间内提供高质量的满意解.     

基于遗传算法的混合Flow-shop调度方法

混合Flow-shop调度问题（Hybrid flow-shop scheduling problem,HFSP),是一般Flow-shop调度问题的推广，由于在某此工序上存在并行机器，所以比一般的Flow-shop调度问题更复杂。本文提出了遗传算法求解混合Flow-shop调度问题的方法，给出了一种新的编码方法，设计了相应的交叉和变异操作算法，能够保证个体的合法性，同时又具有遗传算法本身所要求的随机性。最后给出了某汽车发动机厂金加工车间的生产调度实例，表明了此算法的有效性。     

基于递阶遗传算法的最小加权完工时间并行机调度

针对最小化加权完工时间的等同和非等同并行多机调度一类问题,提出了一种递阶遗传算法.该算法根据问题的特点,采用一种染色体递阶编码方案,此编码与调度方案一一对应.计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于大规模等同和非等同并行多机调度问题,通过与Cheng所作编码的遗传算法比较,用递阶遗传算法优化并行机调度操作简单并且收敛速度快.     

A Nonprecedence－based Query Schedule Algorithm on Heterogeneous Multiprocessor System

ＡＮｏｎｐｒｅｃｅｄｅｎｃｅ－ｂａｓｅｄＱｕｅｒｙＳｃｈｅｄｕｌｅＡｌｇｏｒｉｔｈｍｏｎＨｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓＭｕｌｔｉｐｒｏｃｅｓｓｏｒＳｙｓｔｅｍ￥ＨｅＪｕｎ；ｂａｎｇＤｉｎｇｘｉｎｇ＆ＺｈｅｎｇＷｅｉｍｉｎ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐ...     

Hybrid Genetic Algorithms with Fuzzy Logic Controller

SYSTEMS ENGINEERING1. IMTSODUCTIONMachine scheduling problem is the study of constructing schedules of machine processing for a set of jobs inorder to ensure the execution of all jobs in a reasonable amount of time or cost. Usually, it deals with whatmachines to be allocated to which jobs and how to order the jobs in an appropriate processing sequence. Inparallel machine system, two machines are identical and a job can be processed by any one of the free machines.Each finished job …     

非满载车辆调度问题的遗传算法

非满载车辆调度问题是车辆调度问题中的一个基本问题，由于它是一个典型的NP难题，传统方法的求解结果往往不能令人满意。本文采用最大保留交叉、交叉率和变异率自适应变换等技术，设计了基于自然数编码的遗传算法，用于求解非满载车辆调度问题，在实验分析中获得了较好的结果。     

基于均匀设计的多目标遗传算法在柔性工作车间调度中的应用

采用均匀设计技术合成多个适应度函数以提高搜索方向的空间均匀性,并针对多目标柔性工作车间调度问题的特点,设计了基于工序顺序和基于机器分配两种交叉变异的操作以及小生境技术、精英保留策略和遗传操作自适应调整策略来提高种群的多样性和搜索的效率。实验证明,本文提出的算法所得结果比较理想。     

遗传算法在有时间窗车辆路径问题上的应用

本文用遗传算法求解有时间窗车辆路径问题，获得其近优解或最优解．传统的交叉算子如ＰＭＸ，ＥＲ和ＣＸ等对多约束问题的适用性受到限制，本文使用一种直观的编码方法，并提出基于优先关系的交叉算子．实验表明这种遗传算法能够有效地解决复杂的优化问题