车辆调度问题的分派启发式算法

对有时间窗的车辆调度问题进行了分析,提出了以分派为基础的启发式算法．算法中讨论了如何完成任务所需要的车辆数,定义了两种分派费用,设计了在分派过程中安排线路的方法,并用实例进行了验证．最后对算法的适用性及进一步应用进行了讨论．     

基于线性分派法对公交线网优化方案排序

利用线性分派法研究了公交线网优化方案的排序问题.在给出公交线网的优化原则、约束条件以及优化目标的情况下,利用函数关系将它们量化处理.在定义正负理想方案的基础上,对决策方案进行贴近度单排列,并综合所有指标求决策方案排列频率次数的情况下,建立了公交线网优化方案的线性分派模型.然后,利用匈牙利算法对模型进行了求解,得到了最佳的优化方案.最后,对模型应用的结果表明,该方法有广泛的应用前景.     

不确定云环境下基于滚动窗口的节能调度

目前,绿色云计算已经成为工业界和学术界的研究热点. 然而,以往的绿色节能调度研究忽略了虚拟机性能的不确定因素,使得调度效果与实际情况相差甚远. 本文提出一种基于滚动窗口的节能调度算法（ERRHU）,用于动态调度不确定云环境中的实时任务,同时根据系统的负载动态伸缩系统的计算资源以减少系统的能量消耗. 本文通过大量的模拟实验比较ERRHU与其他算法的性能.     

托盘共用服务联盟运行机制及利益分配

在分析托盘共用服务联盟企业的合作机制及运营情况的基础上,对托盘共用服务联盟存在的利益分配不公及操作策略较难实施问题进行研究。通过引入Raiffa解模型对联盟利益进行分配,同时基于"收益共享,风险共担,持续发展"的原则,除了考虑常规的投资额外,还基于可持续理念考虑企业承担服务成本及服务质量因素对模型进行修正。此外,为了兼顾各方风险偏重因素,基于最小二乘法计算各方风险因子权重,得到一种新的利益分配方法,新的利益分配模型更加科学、合理,有利于托盘共用服务联盟的稳定发展。     

不确定条件下舰载机动态调度仿真与优化方法

针对舰载机调度中的不确定性及动态特征,给出了基于多主体技术的舰载机动态调度仿真与优化方法。定义了不确定条件舰载机动态调度的概念模型。基于多主体技术描述了概念模型中变量与目标、约束之间的隐函数关系。为降低不确定因素中能够引发重调度的各类系统扰动（故障或新任务到达）的影响,给出了主体之间的交互协商机制。在此基础上,给出了基于合同网与遗传算法的混合优化算法以提高模型的求解能力。最后以舰载机的典型任务模式为例,测试了混合优化算法的能力,并利用敏感性分析方法对故障扰动的影响进行了描述,验证了仿真模型与优化算法的可行性。     

任务优先满足和绩效奖励的重叠联盟效用分配

效用分配是联盟形成中的一个难点问题,合理的效用划分方式有利于联盟的形成与稳定.针对重叠联盟中一个Agent可以参与多个任务的复杂情形,提出了任务优先满足的任务分派方法.当新的Agent成员加入到联盟中时,任务分派时对原有联盟成员给予绩效奖励,然后根据任务分派情况进行效用划分,最后通过实例与已有的效用分配策略进行了对比分...     

基于鲁棒反应式策略的泊位和岸桥联合调度

集装箱码头作为一个复杂的物流节点, 会受到多种不确定性因素的影响. 针对这种情况, 为保证码头作业计划能够平滑执行、提高系统的鲁棒性, 提出了一种基于鲁棒反应式策略的泊位和岸桥联合调度方法, 重点研究当不确定性因素发生时, 如何通过泊位和岸桥联合实时调度提高系统的鲁棒性. 泊位和岸桥联合实时调度策略分成两部分考虑: 即泊位实时调度和岸桥实时调度; 前者采用了ASAP (as soon as possible)的调整策略; 后者采用MAS (multi-agent system)技术, 充分利用码头的岸桥资源, 设计出了一种基于CNP (contract-network-protocol)协商机制的岸桥实时调度模型. 仿真实验表明在执行阶段采用这种泊位和岸桥联合实时调度策略相比仅采用泊位实时调度策略, 可以更有效地降低不确定因素所带来的影响, 进一步提高系统的鲁棒性.     

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.     

基于能源区块链的综合能源系统调度优化模型及其应用

综合能源服务是在能源互联网背景下产生的新型能源服务模式,在综合能源服务系统中产销主体众多,能源生产消费多元化,针对综合能源系统调度过程中存在的信息安全及损耗问题,提出基于能源区块链的综合能源服务调度优化模型。利用区块链技术的去中心化、可信任和交易透明化的特性,构建基于区块链的综合能源服务网络架构;以系统经济效益及环保效益最大化为目标建立调度优化模型,有效降低系统运营成本,使得经济效益和环保效益得到较大提升。案例分析表明：能源区块链技术能够提高综合能源系统的安全性,保证相关数据不可篡改;同时,构建的综合能源服务调度优化模型能够为综合能源系统运营管理及调度优化问题提供决策支持与理论支撑。     

可重入制造系统中可视化仿真调度的研究与应用

可重入制造系统调度问题随着半导体工业的迅速发展日益得到重视，仿真调度是解决这类问题的重要方法，可视化仿真因其仿真过程的可监控性与良好的交互性在仿真调度中得到了采用.本文将可视化仿真应用于可重入制造系统的调度，通过引入虚拟设备对这类制造系统进行了基于生产路线的可视化仿真，有效地解决了直观表达该类系统加工路径重入性的问题，提高了调度效率.     

Optimization of Empty Pallets Dispatching Based on Different Transportation Modes

In the pallet pool system, the differentiation of palletized freight volumes in different regions and seasonal transport of certain goods lead to the imbalance of pallets distribution among regions. It is necessary to improve the utilization of pallets through dispatching. The paper analyzes the factors which affect empty pallets dispatching, it includes carbon emission, transportation time and pallet type based on the pallet pool mode of enterprise alliance. On this basis, the optimization model is established with the goal of minimum total dispatching cost. Then, according to the different influences of railway and highway in transportation cost, the dispatching scheme is analyzed and the transportation mode of empty pallets dispatching is determined. Considering the characteristics of model, Cplex is used to solve it. Finally, a case is used to verify the feasibility and superiority of reasonable empty pallets dispatching in different transportation modes, and the transport characteristics of two transportation modes are analyzed. Moreover, the costs of pallets leasing and dispatching are compared.     

弹性高超声速飞行器智能控制系统设计

针对气动舵受限下的弹性高超声速飞行器控制问题, 提出一种基于神经自适应的智能控制方案。在速度子系统的设计过程中, 为了降低对模型参数的依赖程度, 应用强化学习算法在线调整比例积分微分(proportional integral derivative, PID)控制参数, 给出智能PID控制策略。对于高度子系统, 考虑气动舵的动态特性, 利用神经自适应方法对模型未知函数及不确定项进行逼近。为了处理气动舵的约束问题, 以非线性模型预测控制为优化分配模板生成大量样本数据集, 经离线训练得到深度神经网络代替求解复杂优化问题和控制分配的过程。此外, 通过引入自适应超螺旋微分器处理外部扰动, 增强了系统的鲁棒性。利用Lyapunov方法证明了所设计控制器的稳定性, 并通过仿真验证了所设计控制方案能够快速计算控制指令, 实现高精度跟踪控制。     

考虑消费者不确定偏好的广告预算分配策略

针对消费者不确定偏好的广告预算分配问题,首先,运用多属性效用函数来衡量消费者效用.其次,建立广告反应函数来刻画消费者对广告投入的反应.基于此,构建消费者购买决策模型及企业期望利润模型.最后,构建了一个两阶段的不完全信息动态博弈模型并对模型进行分析.分析结果表明,随着对消费者偏好的不确定程度的降低,对企业而言,其广告预算分配决策更有针对性,从而能够获得更大的利润;对消费者而言,只有当其偏好的产品能为企业带来较大利润时,企业的广告预算分配策略才会对消费者有利.此外,随着产品利润的增大,企业的期望利润增加.当广告预算的分配策略满足不同条件时,由于产品利润增大而给企业带来的边际利润递减或递增.     

Distributed Algorithm for Robust Resource Allocation with Polyhedral Uncertain Allocation Parameters

This paper studies a distributed robust resource allocation problem with nonsmooth objective functions under polyhedral uncertain allocation parameters. In the considered distributed robust resource allocation problem, the (nonsmooth) objective function is a sum of local convex objective functions assigned to agents in a multi-agent network. Each agent has a private feasible set and decides a local variable, and all the local variables are coupled with a global affine inequality constraint, which is subject to polyhedral uncertain parameters. With the duality theory of convex optimization, the authors derive a robust counterpart of the robust resource allocation problem. Based on the robust counterpart, the authors propose a novel distributed continuous-time algorithm, in which each agent only knows its local objective function, local uncertainty parameter, local constraint set, and its neighbors’ information. Using the stability theory of differential inclusions, the authors show that the algorithm is able to find the optimal solution under some mild conditions. Finally, the authors give an example to illustrate the efficacy of the proposed algorithm.     

机器人物流系统中在线托盘装载方法研究及其仿真

建立了机器人物流系统在线托盘装载问题中子域的概念,将托盘装载问题转化为子域装载问题,对子域装载时完全填充和部分填充的情形进行了分析总结。在此基础上,建立了包含子域约束、托盘约束、缓冲区约束的在线托盘装载问题模型以及在线箱料优选的三条优先级启发式规则,即最小子域总数、最大余域容载值、最小余域零值。最后通过算例及其仿真研究验证了模型的有效性,为机器人物流系统中在线托盘装载的工程实施提供了理论依据。     

基于技术成熟度的确信可靠性分配方法

可靠性分配是在产品设计阶段完成, 以保证系统指标满足要求的一项重要工程活动。现有基于概率测度的可靠性分配方法分配至单元的指标无法在小样本条件下进行验证。为此, 提出一种以不确定随机系统为对象、以确信可靠度为核心的可靠性分配方法。该方法以技术成熟度为工具, 实现系统的单元的类别的划分和可靠性机会成本函数的构造, 进而提出系统确信可靠度优化分配模型及其求解算法, 实现了最小成本下系统可靠性指标的合理分配。以船舶双燃料供气系统为例, 开展了确信可靠性分配工作, 验证了方法的有效性。     

对多波次目标直接分配到弹的反导火力规划方法

火力规划是反导力量作战运用的重中之重,对多波次目标的反导火力安排与分配是一个复杂的不确定多约束优化问题。在对反导火力规划问题分析的基础上,给出了弹 目分配时机、模型思路和假设。分拦截任务分配和弹-目分配两步建立了反导火力规划模型,拦截任务分配中,通过时间段分解将同时需要求解的多个问题转换为多个子时间段的一个问题;弹-目分配中,基于航路捷径、目标落点的不同,拦截弹拦截有利度计算是关键环节。模型突破以往研究目标不考虑时间约束的局限,建立起弹-目-时间对应分配关系,提供一种新的、动态的反导火力规划方法,仿真实例体现了模型较好的工程应用前景。     

基于收益管理的海运集装箱舱位分配随机规划模型

基于收益管理的思想对不确定环境下海运集装箱的舱位分配问题进行了定量研究。针对海运业的发展趋势和海运收益管理的不同特征,对所研究的问题进行了描述,建立了考虑多产品和空箱调运的海运集装箱多航段能力分配模型,基于需求的不确定性考虑,应用了稳健优化的方法对该模型进行求解。最后通过数字仿真,说明了模型和求解方法对于海运集装箱企业的收益管理问题具有应用价值。     

不确定条件下应急管理人力供应链多功能资源配置鲁棒优化问题

在紧急甚至灾难状态下,应急管理物资及人力需求都是爆发性的,为了满足应急状况的不确定需求,实现应急人力的合理管理和配置,借鉴成熟的供应链理论,强化应急管理人力供应链的协调配置能力有很大的理论及现实意义.本文简述了人力供应链的发展,重点讨论应急状态下连续性的人力服务需求.需求到来及其长度都是不确定的,多能力的专业人员应当被合理配置以优化服务.在本文中,我们提出了一个不确定条件下的网络优化模型,强调了多能力专业人员的资源分配.随机规划模型及鲁棒优化技术将被运用来处理不确定需求及网络优化,我们也将讨论其他特殊情况如服务取消,服务延长,提前结束等,我们的模型将有较为普遍的适应性.     

基于灵敏度分析的系统可靠性稳健分配优化方法

在系统可靠性分配中,考虑单元可靠度的不确定性已是可靠性分配的现实需要.为了提高系统可靠性分配优化的质量,将稳健理论引入可靠性分配中,提出基于单元可靠性灵敏度的系统可靠性稳健分配方法.将单元可靠性灵敏度溶入系统可靠性分配模型之中,建立系统可靠性稳健分配模型.在此基础上,采用粒子群-序列二次规划算法对该模型进行优化设计,该混合算法既保持了粒子群算法全局收敛的特点,又补充了序列二次规划法精确求解的能力,因此该混合算法可以快速获取全局最优解.通过对发动机曲柄连杆机构进行可靠性稳健分配设计,验证了可靠性稳健分配模型的合理性和混合算法的寻优能力.对结果分析表明,所提方法可以较好解决单元可靠度不确定时的可靠性分配问题,混合算法具有较强的全局搜索能力,分配优化结果具有较强的稳健性.