基于Q-学习的动态单机调度

针对当前基于Q-学习的Agent生产调度优化研究甚少的现状,利用Q-学习对动态单机调度问题在3种不同系统目标下的调度规则动态选择问题进行了研究.在建立Q-学习与动态单机调度问题映射机制的基础上,通过MATLAB实验仿真,对算法性能进行了评价.仿真结果表明,对于不同的系统调度目标,Q-学习能提高Agent的适应能力,达到单一调度规则无法达到的性能,适合基于Agent的动态生产调度环境.     

装卸工人调配问题新解法及其证明

阐述了现代物流技术中装卸工人调配问题、装卸工问题、限制情况下装卸工问题及其数学模型,证明了装卸工人调配问题与限制情况下装卸工问题的数学模型是等价的.通过分析装卸工人调配问题的数学性质得出该问题的一种新解法并给出其证明.新解法给出了该问题的所有最优解.     

工件加工时间的可控排序问题

讨论离散加工时间可控的排序问题P｜dis_cpt，pmtn｜ n∑j=1Cjtj＋Cmax,应用线性规划松弛方法得到其性能比为e/e-1（≈1.583）多项式时间近似算法.     

柔性夹具在数控机床上的发展与应用

以组合夹具为基础的柔性夹具是适用于不同机床、不同的产品或同一产品不同规格型号的机床夹具。柔性夹具更适用于数控机床、加工中心机床、柔性加工单元（FMC）和柔性制造系统（FMS），是现代夹具的一个主要发展方向。     

免疫遗传算法及其对资源受限工期最短问题的应用

依据免疫机理及遗传算法,设计免疫遗传算法解决项目计划管理中资源受限、工期最短问题。算法设计中,记忆池用于搜集算法进化获得的优秀个体,并使记忆池中的个体参与交叉;基于群体多样性特征,设计浓度方案调节进化群体的多样性,并用于群体更新;利用自适应变异及修补思想增强进化群体的散布性和修正非可行解。数值实验及比较表明,该算法具有很好的搜索性能,在搜索效果上较为稳定。     

带有前后约束的延误排序问题的近似算法

把工件之间不带前后约束的延误排序的后移算法移植到带有前后约束的情况, 提出一个多项式时间的近似算法. 这个算法可以快速地得到这种延误问题的近似解.     

基于免疫算法的带软时间窗车辆调度问题

在对带软时间窗车辆调度问题(VSPSTW)简要叙述的基础上建立了VSPSTW数学模型。针对VSPSTW问题,构造一种免疫算法来求解VSPSTW,并提出了一种新的抗体编码、改进的亲和力计算方法,将求解结果与遗传算法比较。结果表明:该算法对于求解VSPSTW问题具有较好的性能和更好的鲁棒性。     

批数确定的分批排序问题最优解的结构性质

研究了目标函数为总完工时间、工件恰分N批的单机分批排序问题最优解的结构性质,其中N为1与工件数之间的任意整数.分批方式为继列分批和平行分批.     

基于优化调度模型的焦炉推焦计划编制方法

针对焦炉正常和异常2种工况,提出基于优化调度模型的焦炉作业计划编制方案。在正常工况下,建立使设备总的机械行程最短、出焦延迟时间最短和检修时间足够长的优化调度模型;在异常工况下,通过将乱笺炉号、事故状态、病号炉3种情况归结为乱笺炉号的情况,建立系统实现目标不变,以恢复过程中所有小循环总费用最小为目标的异常工况下的优化调度模型。针对2种优化调度模型,分别提出正常工况下的焦炉作业计划编排方法和基于Dijkstra算法的异常工况焦炉作业计划编排方法,该方法将实际的乱笺问题转化为最短路径问题。仿真实验结果表明,采用该方法实现了推焦计划的自动编制,提高了生产效率和企业的经济效益,证明该方法是有效的。     

基于资源监控的网格调度系统

研究ChinaGrid生物信息学网格中,根据资源负载变化进行动态作业调度的方案.针对中国网格公共支撑平台(CGSP)的执行管理模块在调度作业时,没有将计算节点的动态性作为调度优化的考虑因素,在ChinaGrid生物信息学网格中实现了一个基于资源监控的作业调度系统(SSRM).SSRM利用CGSV来实时获取资源的动态信息,并报告给ChinaGrid生物信息学网格的调度模块进行调度方案的优化.实验表明,与资源监控相结合的网格调度系统可以明显地缩短一组作业的完成时间.