基于Petri网仿真的批处理过程动态调度

批处理过程存在于复杂的动态环境中，来自主客观的干扰及问题固有的易变性，会导致各种过程参数的变化，例如处理时间波动，原材料质量变化等，可能使已有的静态调度失去其最优性，甚或变得不可行。因此，需要研究对意外事件作出快速反应的动态调度方法，以捕捉生产环境的实时变化，本文针对批处理过程中最常出现的操作处理时间波动。结合规则调度思想，提出了基于Petri网仿真技术的批处理过程动态重视度方法，仿真结果表明，该方法能有效地捕捉 处理时间的变化，快速改善调度性能，为批算是过程动态的调度的研究提供了新思路。     

不确定处理时间批处理过程的鲁棒调度新策略

针对化工批处理调度过程中处理时间不确定的问题,建立了具有分解结构的调度模型,提出了一种新的鲁棒调度策略.策略由基本调度策略和在线调整两部分组成,分别与模型的主问题和子问题相对应.提出了基于遗传算法的分解算法求解模型,以获取具有鲁棒性和最优性的基本调度策略.通过对子问题的分析,提出了运用简单的推理进行在线调整的方法,无需复杂计算,并运用动态规划的原理说明了该方法的可行性和最优性.最后用实例说明了该鲁棒调度策略的有效性.     

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.     

基于均匀自组织映射遗传算法的梯级水库优化调度

针对遗传算法中初始解分布不均以及易早熟等问题,采用均匀设计方法来生成均匀分布的初始解以及自组织映射算法通过高低维空间映射来改变个体基因从而增强局部搜索能力,提出了均匀自组织映射遗传算法,弥补了传统遗传算法中初始解的生成过于随机以及进化过程中易陷入局部解的不足,并将此改进算法在梯级水库的长期优化调度中进行了应用.通过实例计算表明,与遗传算法以及标准粒子群算法相比,此方法拥有更好的全局寻优能力,与动态规划算法结果相近,并且有着较快的计算速度,从而验证了此方法用于处理梯级水库的长期优化调度问题的可行性与合理性.     

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.     

混合Jobshop炼钢-连铸重调度方法及其应用

炼钢-连铸生产过程中加工设备起、停时间经常会出现严重延迟,导致调度计划不可行. 目前人工调整,存在响应速度慢和调整结果不优化的问题. 对炼钢-连铸混合Jobshop重调度问题进行了分析,提出了正在作业炉次已分配设备不变的重调度方法. 并提出了求解策略,将原调度分解为两个子调度问题. 引入炉次操作状态参数β,建立了正在作业炉次的时间修正模型,构造了启发式方法进行求解.对于未作业炉次,建立了多目标非线性0-1 整数规划模型,构造了并行逆推启发式算法进行设备指派,采用线性规划求解各操作的开工时间.基于上述方法开发了动态调度软件应用于国内某大型钢铁企业,在缩短动态调度时间、减少钢水冗余等待时间方面取得了显著成效.     

敏捷制造系统的基于Agent的混合调度

针对敏捷制造调度环境的不确定性和动态性,研究了基于分布式多Agent的敏捷制造系统控制结构及混合调度策略.首先,提出多Agent制造控制结构,该结构兼有Agent的自治性和递阶组织(或动态逻辑单元)的协调性.接着,研究了结合模糊规划与模糊合同网的混合作业车间调度方案.该方法具有静态调度方法的精确性和合同网方法的动态、灵活性.最后设计算例仿真并验证了方法的可行性与效率.     

大规模Job Shop调度的多级邻域变量排序算法

在基于约束满足的Job Shop调度问题求解过程中,变量赋值顺序是影响搜索效率的关键因素.根据问题的约束拓扑关系,提出了变量的多级邻域结构模型,在此基础上构造了一种新的变量排序算法,通过引导当前搜索介入临界区域来提高计算效率.数值实验表明该算法能够有效地改善大规模Job Shop调度问题的求解效率.     

具有模糊缓冲库存约束的化工批处理过程的调度

研究具有模糊缓冲库存约束的化工批处理过程的调度问题。首先将模糊优化问题转换为普通的优化问题,然后运用Ｌａｇｒａｎｇｉａｎ松弛法,将调度问题分解为一系列单一设备子问题和一个隶属函数优化子问题,这些子问题可用有效方法求解。运用次梯度法调整Ｌａｇｒａｎｇｉａｎ乘子。采用启发式方法从对偶问题的解求取原问题的一个近似最优解。最后用一个例子说明了该方法的有效性和实用性。     

有新任务插入的多星动态调度模型与算法研究

对地观测卫星动态调度问题是一类复杂的调度问题.在对动态调度的要求进行分析的基础上,针对有新任务插入的多星动态调度问题的特点,建立了多星动态调度模型,提出了一种基于自由度规则的动态启发式求解算法.分别设计了基于最大自由度的退出启发式规则和基于自由度比例的退出启发式规则,采用深度有限搜索策略进行迭代搜索.仿真实例分析表明,基于自由度规则的动态启发式求解算法能够较好地解决有新任务插入的多星动态调度问题.     

自组织的复杂性特征分析

自组织是复杂性的特征之一。自组织产生出复杂性。复杂系统通过自组织作用，经过不同的阶段和不同的过程，向更高级的有序化发展。非线性相互作用是自组织系统演化的内在动力。自组织演化方式是复杂多样性的。随机涨落能够诱发系统的自组织过程。     

基于MAS的分布式卫星系统任务规划研究

针对分布式卫星系统的规划与调度问题,提出了一种基于多Agent协商机制的分布式规划与调度方法.首先建立了分布式卫星系统的分层分布式多Agent控制结构,并详细设计了各个层次Agent的功能.其次,给出了卫星Agent之间基于合同网的交互协议,设计了基于优先级的招标任务选择策略以及基于任务动态插入的投标方法,并给出了实现全局优化的评标策略和目标函数.针对观测环境的动态情形,给出了相应的动态任务处理流程.最后通过一个卫星编队实例进行了验证.     

基于DLS和GA的作战任务-平台资源匹配方法

作战任务和平台资源的合理匹配是战役作战准备阶段的主要内容。考虑平台资源能力在作战过程中的损耗,在问题建模的过程中引入了资源能力的损耗系数,使得所建模型更加符合实际作战。提出了基于动态列表调度(dynamic list scheduling, DLS)和遗传算法（genetic algorithm, GA)的模型求解方法,使用DLS选择处理的任务,使用GA为选定任务分配平台资源,给出了该方法具体的设计思路和流程。最后结合联合作战的战役算例,验证了所提方法的优越性和适用性。     

平顺移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的多目标流水车间批量调度

对平行顺序移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的多目标流水车间批量调度问题展开研究.构建以加工制造设备总停机次数、批量工件生产周期以及搬运批量工件的总次数为决策目标的基于分层序列法的多目标决策模型,利用该模型可确定批量工件的最优加工排序方案.建立平行顺序移动模式的加工与调整时间模型,该模型是求解生产周期的基础,也是为批量工件的最优调度方案制定生产作业计划的依据.提出并设计平行顺序移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的禁忌搜索算法对问题进行求解.研究结果表明:本研究可为平顺移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的批量生产流水车间选出批量工件的最优调度方案,同时可为批量工件的加工和加工制造设备的调整制定精确的生产作业计划.     

基于混合流水作业组织的港口拖轮调度优化

在对拖轮调度问题进行分析的基础之上,将拖轮调度问题归结为一类具有多阶段共用机器特征的混合流水车间调度问题. 建立了针对多停泊基地不同作业模式下、且考虑靠泊与停泊两阶段的拖轮调度优化模型,推导了基于混合流水作业组织的港口拖轮调度优化问题的理论下界值,并设计了启发式规则与模拟退火相结合的混合算法（HSA）求解该模型. 通过运用该算法求解仿真算例,并将其结果与模型理论下界值、三种基于现行调度规则及基于Johnson 规则的调度方案进行比较. 结果表明,运用HSA求解的结果与理论下界值的平均偏差值为5.39%,且该结果远小于基于现行调度规则及Johnson规则的求解值,验证了模型与算法的高效性,可以为拖轮作业模式的选择以及调度方案的制订提供决策支持.     

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.     

切换式规则调度系统的建模与仿真

以生产调度问题为背景，研究切换式规则调度系统的建模与仿真问题．在分析规则与性能指标关系的基础上，文中首先提出了一般切换式规则调度系统的概念；接着借鉴混合动态系统的分层建模机制，详细讨论了一般切换式规则调度系统的建模框架和方法；然后结合实例给出一个具体的模型，并基于该模型进行计算机仿真，得到一些直观的结论．     

可行批调度问题及其遗传算法

对判定问题一是否存在使所有需求都可按时满足的调度一进行了研究，通过将其转化成等价的可行批调度问题，分析可行批调度的性质，把问题的解自然表示成了二进制编码的形式，在此基础上，提出了相应的遗传算法，它克服了调度研究中常用的基于排列编码的遗传算法的缺点，仿真结果验证了算法的有效性.