基于项目拆分决策的多模式资源投入

结合一类实际生产决策需求,提出了基于项目拆分决策的多模式资源投入调度问题,并以资源投入最小化为优化目标,建立了问题的数学模型.针对模型特点,提出了包含项目拆分算法和多模式资源投入型项目调度算法的双层优化算法,其中项目拆分算法通过将作业在不同子项目之间有效移动获得合理的拆分方案,多模式资源投入型项目调度算法通过分析不同作业对时间约束和资源约束的影响来确定优先级规则,进而得到最佳调度方案.应用PSPLIB标准算例进行数据实验,结果证明了算法的有效性和可靠性.     

基于改进优劣解距离法和价值工程的舰船备件配置

备品备件的科学配置是满足舰船装备完好性和任务成功性要求的重要条件。为了科学配置备品备件,论文分析了关键性、耗损性、供应反应时间等确定备品备件种类的影响因素,给出了备品备件配置优先级的确定方法,并将改进TOPSIS算法引入价值工程理论,提出了一种基于改进TOPSIS-VE的舰船备品备件配置优先级模型。案例分析结果表明,该模型与传统TOPSIS方法相比,能更好地体现备品备件质量管控和运行环境等因素对优先级排序的影响作用,从而使舰船备品备件的配置方案更优。     

多资源约束下串/并联生产系统的机会维护策略

以多资源约束下的串/并联生产系统为研究对象,根据系统内各个工序的资源需求优先级对工序进行排序,结合预防性维护阈值确定需要进行维护的设备以及这些设备所处的工序,在其中选取资源需求优先级最低的工序为标准,建立系统的机会维护策略;采用可靠度恢复因子描述设备维护前后可靠度的演化过程,建立以维护成本为优化目标的维护模型;通过Matlab编程对实例进行计算分析来验证模型的有效性与科学性.结果显示,该维护策略能保证多资源约束下的串/并联生产系统维护成本最优.     

基于蚁群优化算法的多级应急响应下灾后应急资源空间优化配置

灾后多地提出资源需求,在资源有限的情况下为了优先满足重灾区、最大程度覆盖并满足灾区的资源需求,提出了多级应急响应等级,对灾区资源的需求响应进行分级。建立了具有7个优化目标的应急资源空间优化配置数学模型,在模型中考虑了选址点的交通便利度和稳定度,提升了模型的实用性。模型将选址与资源配置进行了统一考虑,并提出了保守型和乐观型资源配置策略,解决了资源充足与受限情况下的优化配置问题。基于Pareto设计的信息素更新规则能够最大程度地减少对多目标优化问题先验知识的依赖,精英档案的引入增强了算法的探索性,加快了全局非劣解搜索速度。算例分析表明,本算法能够很好地处理大型复杂网络。     

基于多质量屋的质量功能配置线性优化模型研究

质量功能配置能在新产品开发设计过程中快速有效地将市场调查阶段所获取的目标顾客需求信息转换为目标新产品的具体工程技术特性。在单维质量屋规划模型的基础上提出了一个基于多个质量屋的质量功能配置线性优化模型，该模型充分利用了不同质量屋中各个组成部分的信息，能够权衡、优化质量屋中存在的各种矛盾和冲突。以某汽车企业产品开发的顾客需求和技术需求项目为案例，给出了该模型的数学实现。     

资源受限项目调度模型的施工进度管理

综合资源受限项目调度问题的研究和实际建设工程项目施工进度管理的需求,提出广义优先关系下的差分进化人工蜂群算法的资源受限项目调度模型.其中差分进化算法用于处理交叉变异问题,人工蜂群算法用于处理寻优过程的各阶段推进,并以广义优先关系串行调度产生方案获得的总工期作为适应度值确定优先级编码.根据实际工程项目的应用进一步提出由逆向反推计算关键路径、关键任务的资源及历时优化、非关键任务的资源均衡等组成的资源约束进度管理方法.在eclipse环境下用Java语言进行编程,快捷准确地获得进度和资源相关的资源约束进度计划、约束资源分布情况,以及资源与工期的优化方案.     

企业项目化管理中战略层次的项目组合选择模型

针对企业项目化管理中战略层次的项目组合选择决策问题,通过战略领域划分来确定不同项目组合的列表及企业项目整体资源的分配。建立了项目期望收益与项目风险的综合评价指标体系,并用模糊综合评价法求得项目期望收益值与风险系数。对项目中的人力资源进行了简单量化,在此基础上考虑组合风险、资金、人力资源及项目间的相互关系等多项约束,运用整数规划方法构建项目组合优选模型。     

油田开发投资项目整体优化方法

针对油区分公司与总公司的管理体制,将投资项目划分为油区分公司和总公司整体优化两级进行。在分公司项目优化基础上,建立总公司整体优化模型,为解决总公司进行多油区资金的最佳配置提供科学实用的优化方法。模型还根据企业或行业所处的经济发展阶段和实际特点,在追求科学优化的同时,通过效用调整,将决策者对某些油区给予的特殊考虑规范到优化模型中,使投资项目优化方法不仅科学、合理而且有效、实用。     

基于拍卖的网络切片虚拟资源分配算法研究

网络切片可以针对不同应用场景的网络速率、时延、可靠性等需求,根据业务对网络功能、安全性等需求构建虚拟的逻辑网络,该技术是5G的关键技术之一。针对网络切片多样化的QoS需求,提出了一种以最大化收益为目标的虚拟资源分配优化算法。该算法针对各个切片业务需求的差异性以及当前用户状态定义切片优先级,并以价格代替信誉因子,确定网络切片需求资源的拍卖报价,并根据可回收的资源量动态地更新和确定价格基准,再将资源优化分配问题转换成为拍卖问题,结合价格更新算法以及资源分配算法并进行求解,为各个业务切片分配资源。仿真结果表明,所提出的资源分配算法可以在满足切片多样化的QoS需求的同时有效提升用户业务体验满意度。     

基于任务的舰载机可修复备件多级库存模型

针对舰载机可修复备件配置问题,提出了基于使命任务的备件多级配置优化模型。首先,对舰载机的任务进行了概要分析;其次,以任务需求为牵引,将作战任务转换为舰载机使用任务,进而转换为装备系统的综合保障要求、保障系统级要求和保障资源要求,确定备件配置要求;然后,以备件配置要求为约束,基于Vari-Metric多等级、多层级库存优化理论和边际优化方法,给出了舰载机备件配置优化模型;最后,结合舰载机保障实际,进行了应用实例分析。     

基于电力物联网的边缘计算任务卸载优化

为了解决传统卸载模型仅涉及用户设备和边缘计算资源,而在云端资源利用上存在局限性的问题,通过有效利用计算任务时延、能耗及计算资源配置,提出了基于深度强化学习算法的计算任务卸载策略和资源配置优化算法,建立了边云协同的时延、能耗及能效模型,研究了用户设备数量、任务量、任务优先级等对时延、能耗及能效的影响。结果表明：边缘计算服务器资源配置为30 GHz较为合理;高级计算任务优先处理策略和计算资源优化分配,使得时延、能耗均较低;所提出的优化算法在时延、能耗及能效方面均优于其他3个对比算法,表明针对不同用户设备数量和计算任务量场景,所提出的优化算法和建立的模型能够更有效的实现基于电力物联网的计算任务卸载策略和资源配置优化。     

多核处理器中基于MapReduce的哈希划分优化

针对传统的并行哈希划分算法不能高效地利用多核处理器的并行资源,且不能较好处理有倾斜的输入数据的问题,提出了一种在多核处理器中基于MapReduce的哈希划分算法,并且提出了存储结构优化、多步划分优化、数据倾斜优化3种优化策略。该算法将输入数据分成若干块后提交给各个线程并行处理,并选择合适的策略避免写冲突,使其能够高效地利用多核处理器的并行资源。文中提出的哈希表能够提高cache效率,从而提升算法的整体性能。引入MapReduce模型可使多步哈希划分在Map过程和Reduce过程中分别进行;数据倾斜优化策略能使算法适应有倾斜的输入数据,且具有较好的效果。实验结果表明:在多核处理器中,文中提出的算法能够适应各种分布的输入数据,并且使哈希划分的整体性能得到提升。     

区域网络化制造资源优化配置的遗传算法模型

对传统算法模型在解决优化配置问题上的缺陷进行分析和研究, 提出一个基于并行遗传算法的资源优化配置算法模型, 考虑到网络化制造系统中资源的特殊性, 编码方式采用二进制编码, 并行模型为粗粒度并行模型. 该模型不但可以在产品全生命周期中的每个环节选1个或多个企业参加, 而且不会遗漏任何一个可行的优化配置方案. 此外, 对该模型的可行性和优越性进行了论证, 给出基于该模型的原型系统运行界面, 通过具体实例验证了该模型的有效性.     

大型矿区资源开采规划模型的建立及其应用

针对某大型金属矿区面临大规模高强度开采的工程实际,为了稳定矿区平均出矿品位,更合理地开采回收资源,提出一种可靠的多目标资源开采规划模型。在分析矿山现有资源情况的基础上,采用多目标资源开采规划模型规划矿区各个区段合理的产能以及各个中段合理开采规模。在此基础上,运用数值计算软件MATLAB计算模型结果。结果表明:制定大型矿区资源开采规划时,运用多目标资源开采规划模型能够获得有效的规划方案,采用提出的方法确定的开采规划方案符合矿山实际,具有较高的可靠性。     

基于Ring-Barrier相位的交叉口车道功能判分与信号配时协同优化模型

为了最大限度地利用交叉口的时空资源,以Ring-Barrier相位模式为基础,建立了交叉口信号配时与进口车道功能划分协同优化的数学模型.该模型是一个常规的整数非线性规划模型,目标函数是整个信号交叉口的车均延误最小,连续变量包括周期时长和各相位的绿灯时长,整数变量是交叉口各个进口处不同转向运动的车道数量.根据该模型的特点,给出了分支定界的解法.选取南京市一个交通繁忙的信号交叉口进行实地调查,采集了信号配时和车道功能划分等相关数据,并采用VISSIM仿真软件对该路口的优化效果进行评价.结果表明,相比常规的优化模型,该协同优化模型可以将交叉口的车均延误减少20.01%,周期时长缩短18.15%.     

基于蚁群优化的云任务调度策略的研究

为了解决云任务调度过程中虚拟机资源使用不合理导致任务完成时间长的问题,提出一种基于蚁群优化的任务调度算法。采用集团资产管理模式管理虚拟机资源,同时确定云任务优先级,根据任务优先级与虚拟机的实时情况确立启发因子,增强算法的搜索能力;改进信息素更新规则,提高任务求解率;建立云任务调度过程模型。通过Cloud Sim模拟仿真器实验仿真,结果表明改进算法在任务平均完成时间上比ACO算法减少了,负载均衡值上降低了。     

基于SD-MOP整合模型的城市土地资源优化配置方案研究

城市土地资源优化配置对城市社会经济的发展具有极其重要的作用。论文探讨了土地资源优化配置的相关方法,并针对城市土地资源优化配置系统的特点,提出了基于系统动力学和多目标规划整合模型(SD-MOP)的城市土地资源优化配置方案,并研究了SD-MOP整合模型的构建过程,为城市土地资源优化配置方案研究探索出了一套新的方法。     

紧急交通流信号控制优先级划分模型

针对紧急交通流优先控制对城市常态交通干扰导致的拥堵问题,提出了一种面向紧急交通流分级优先控制的优先级划分模型.基于模糊理论,建立了考虑紧急交通流优先需求强度与优先控制影响强度的紧急交通流信号控制优先级多层模糊划分模型.模型中第1层用于判断紧急交通流优先需求强度,第2层用于评估紧急交通流优先控制对背景交通流的影响强度,第3层用于确定最终的优先级别,并据此选择相应的信号优先控制策略.依据实地采集的数据,建立了微观仿真实验模型.仿真结果表明,这种多层模糊模型能够输出紧急交通流优先级别划分的满意解,使高优先级紧急交通流的行程时间下降27.5%,低优先级紧急交通流优先控制导致的车均延误下降25.9%.     

三峡库区秭归县土地资源优化配置

将多目标线性规划模型和系统动力学模型相结合,应用ＬＰ—ＳＤ方法,把株归县土地资源分为全县土地资源、农业土地资源和耕地资源３个层次,分别进行优化配置．并在可持续发展战略指导下,提出了优化配置方案和对策．     

带有模糊数的多优先级多目标优化

针对目标函数中带有模糊数的多优先级多目标优化问题，采用单侧变可行域优化方法，通过人机交互，给出了满意的优化结果．仿真实例表明，该方法既可以保证各个目标函数较好地优化，又可以保证目标函数之间的优先级要求．