考虑中断的制造型供应链协调调度模型

供应链协调调度能有效提高企业应对供应链中断的能力。以两阶段制造供应链为研究对象，研究了中断情境下具有交付时间约束的多产品类型制造供应链协调调度问题。制造商接到包含多产品类型的工件加工订单，各工件需经供应商处理为原材料工件后，交付给制造商处理为完成品，各工件均有一个独立的交付期。如果供应商单方面调整工件加工顺序，会导致制造商冲突成本的增加，需双方协商处理。以最小化供应商总拖期交付成本和最小化制造商总冲突成本为目标，基于收益共享契约协调机制，构建了考虑中断的制造型供应链协调调度模型。设计了一个融合自适应邻域搜索算子的混合自适应遗传算法。通过算例仿真，验证了所提模型与算法的有效性。     

一种基于强化学习的CDN流量调度系统设计方法

针对传统的CDN流量调度系统大多采用启发式方法或规划方法，存在维护成本高，实时性不足等缺点，提出一种基于深度强化学习的CDN流量调度系统设计框架。该框架基于马尔科夫链设计了故障告警网络来触发调度，建立了基于stacking模型的质量评估奖励函数，并在此基础上对流量调度进行定义和建模，构建了基于DQN的深度强化学习模型。最后，通过仿真实验验证了该调度框架的有效性。     

基于改进烟花算法的以太网通信链路调度方法

针对工业以太网通信链路调度延时大及效率较低的问题, 提出一种基于改进烟花算法的实时周期消息任务调度(CVFWA)方法. 以降低网络传输时延为目标, 首先, 将传统烟花算法的连续解空间映射到实时周期序列调度问题的离散解空间； 其次, 为增加种群的多样性, 在高斯变异过程中引入变异系数； 最后, 采用基于中位数锦标赛的选择策略代替欧氏距离选择策略. 仿真结果表明, 该方法能使实时周期消息序列在最短时间内完成队列调度, 有效降低了网络时延, 提高了全局搜索效率.     

基于MapReduce模型带准备时间的平行机调度优化

研究了一类基于MapReduce模型的平行机调度问题.每个工件包含Map和Reduce两道加工工序,Map工序可以分割为若干个子任务,并且在多台平行机上同时并行加工,Reduce工序只有在该工件的所有Map工序的子任务加工完成后才能进行,而且Reduce只能在一台机器上加工且不可中断.结合工件具有释放时间和加工准备时间等约束,以最小化最大完工时间为目标,构建了混合整数规划模型,并设计了采用差分变异策略和逐维Levy扰动机制的改进正弦余弦算法来求解该模型.最后,利用数值仿真实验与标准正弦余弦算法及遗传算法进行对比,实验结果表明,运用改进正弦余弦算法求解的结果与下界值的平均相对偏差GAP为3.02%,较标准正弦余弦算法以及遗传算法的效果提升显著,显示了该改进算法的有效性.     

基于机会约束的手术计划随机模型与算法

本文研究多服务台手术计划调度问题,考虑手术时间的不确定性,提出手术室加班时间的机会约束,以一定的概率保证病人的手术时间不超过手术室的开放时间,建立随机优化机会约束手术计划调度模型,确定手术室的开放和分配决策.基于手术时间离散的概率情景,引入0-1变量转化机会约束,得到了0-1整数线性规划的等价模型.为了提高模型的求解效率,提出两类有效不等式,并设计最长路径算法分离第二类有效不等式,利用分支切割方法进行模型求解.算例分析,基于北京某医院的实际数据,验证算法的有效性,确定最优的手术计划调度方案,有效地优化配置手术室资源.     

求解混合流水车间调度的改进贪婪遗传算法

针对最小化最大完工时间的带有不相关并行机的混合流水车间调度问题,提出了改进贪婪遗传算法。首先,该算法染色体编码采用基于工件加工顺序的编码,解码提出了两种设备分配方案,并考虑到不同阶段加工设备配置不同对算法的影响,采用了正序解码和逆序解码加再调度并用的解码策略。其次,提出贪婪交叉算子和贪婪变异算子,这些算子不仅承担改进种群,增加种群多样性的功能,同时还具有较强的局部搜索能力。最后通过正交实验确定算法的参数设置,与已有算法对已知案例的求解结果进行了比较,说明了该算法的有效性。同时实验表明了正序和逆序解码策略的必要性以及正序或逆序解码的时机。     

同城即时配送问题基于多预测场景的在线调度

同城即时配送是随现代电子商务而产生的新问题,该问题呈现出极强的动态性与求解时间的紧迫性,并具有商户与顾客一对多的关系、车辆需要多次往返商户取货、货物取送有时效要求等诸多新特征,无法依赖现有研究而求解.针对这一问题,建立了基于多预测场景的在线优化调度方法,将带有预测订单的多个场景整合到路线规划过程,通过每个场景的方案计算,以及多场景方案的整合,得到了车辆赖以运行的集成方案,提高了调度方案面对未来不确定需求的适应性;所建立的调度系统在新订单进入时立即响应,在系统闲置时则采用大邻域搜索技术不断优化未完成的任务方案.最后,在具有200～300个日订单的大连市某同城即时配送公司的真实数据上,验证了在线调度方法的有效性和可行性.     

活动重叠对缩短资源受限项目工期有效性研究

活动重叠是项目赶工的一种常用手段,但并非所有活动的重叠执行均能有效缩短项目工期.识别和评估项目中活动重叠对缩短项目工期的有效性,避免无效的活动重叠及资源的浪费,对于解决资源受限项目调度问题具有重要的理论和现实意义.针对现有进度生成机制在处理带有活动重叠的资源受限项目调度问题上的不足,本文建立整数线性规划模型并对小规模算例进行精确求解.在对求解结果统计分析的基础上识别影响活动重叠有效性的关键因素,为项目调度中制定重叠策略提供指导.通过一个算例验证预先识别有效的活动重叠对提升启发式算法性能和优化项目调度结果具有积极作用.     

峰值电量约束下的场桥能耗最小化问题研究

随着化石能源的大量使用带来的环境污染问题日益严峻,关注能源使用效率的集装箱港口绿色化运营研究成为近年来的热点之一.本文以集装箱堆场中需要执行预倒箱作业的场桥为研究对象,考虑场桥不同运行状态下的单位时间电量需求不同以及峰值电量实时约束,建立了以总能耗最小化为目标的多场桥调度问题的混合整数规划数学模型.继而,将关键变量利用非连续贝和连续贝两种不同的方式进行编码,将次级变量利用启发式规则进行解码,并设计了相对应的遗传算法交叉与变异方法.数值实验表明,连续贝编码方法表现更为优异;通过与Cplex在小规模算例中的比较,与粒子群算法及人工蜂群算法在大规模算例中的比较,验证了所设计遗传算法的有效性.同时,通过与传统策略的对比,表明本模型可以同时实现能耗总需求与峰值需求两方面的优化,从而可以为港口管理人员在不影响既定日常运营工作的前提下降低能源成本提供科学有效的指导.     

基于CVaR的能源互补联合系统优化配置模型研究

由于风电、光电出力具有不确定性,因此会引起电网频率的较大波动,严重影响电能质量.为了保证含有新能源电力系统的稳定运行,特提出风光水储联合调度优化模型.首先,建立含新能源的电力系统优化调度数学模型,该模型追求系统机组耗量最小.在进行含新能源发电的电力系统优化调度中,可被用来调度的出力实际为满足负荷功率后,扣除新能源输出功率的那部分火电机组出力.算例结果表明,本文采取CVaR具有良好的性能;风电与光伏清洁能源机组并入系统中增加了日前调度的不确定性风险,但通过CVaR评估计算系统风险,采取有效的措施会使系统发电成本减少与碳排放量减少.