改进Q学习算法在作业车间调度问题中的应用

为解决动态环境下作业车间调度问题,提出了一种基于改进Q学习算法和调度规则的动态调度算法。以“剩余任务紧迫程度”的概念来描述动态调度算法的状态空间;设计了以“松弛越高,惩罚越高”为宗旨的回报函数;通过引入以Softmax函数为主体的动作选择策略来改进传统的Q学习算法,使改进后的Q学习算法在前期选择不同动作的概率更加平等,同时改善了贪婪策略在学习后期还会选择次优动作的现象。仿真结果表明：该调度算法相较于改进前,性能指标平均提升约6.5%;相较于IPSO算法和PSO算法,性能指标平均提升分别约为38.3%和38.9%,调度结果明显优于使用单一调度规则以及传统优化算法等常规方法。     

有杆泵抽油系统井下工况诊断的物元分析方法

根据油田实际生产中常用的“四点”分析法,结合曲线矩理论,提取示功图图形的不变曲线矩特征值作为特征参数向量.采用可拓理论中的物元分析方法建立标准工况类型的物元模型,将特征向量的量值拓展为区间值,通过关联函数计算待诊断示功图与标准工况类型的关联度并进行归一化处理.计算结果给出待诊断样本相对于各标准工况类型的发生程度,最大的关联度表示该类型工况的发生程度最大.实例验证了所提出的方法是合理可行的,符合实际生产需要.     

一种基于无线传感器网络安全的能量优化路由算法

针对无线传感器网络节点能量利用效率、能量消耗不均衡和安全威胁而导致的网络寿命和网络功能受到影响等问题,提出了一种基于网络安全的能量优化路由算法.在网络中建立安全信任评估机制,借用物理学中势场的概念,利用节点深度、区域能量、剩余能量和安全信任值信息建立4个势场,并将它们统一成一个整合的势场.利用该势场函数确定节点数据包传输的下一跳方向,来达到对传感器网络能量利用效率、能量均衡和安全性的优化.通过仿真实验验证了算法的有效性.