重型卡车运输实时调度优化准则研究

分析了重型卡车自动化调度中车流规划与实时高度的相互关系，地以提高设备效率为主要目标的几种调度准则进行研究及分析评价，结合某一具体企业的实际情况，通过模拟试验证实了在优化调度准则下可以明显提高生产效率，并对影响调度效果的一些重要因素进行了分析。     

基于遗传算法的大型Flow-shop生产调度

Flow-shop调度问题具有建模复杂性、计算复杂性、动态多约束、多目标性等特点。近几年,各种演化计算方法逐渐被引入到生产调度中,特别是遗传算法的应用。为此,应用Matlab开发生产调度程序,并利用实际生产数据进行了仿真;通过相关仿真实验,验证了不同交叉算子和变异算子组合获得的最优解存在差异,获得并验证了一种较好的交叉算子和变异算子组合,其仿真调度数据验证了遗传算法用于求解大型流水车间调度的可行性和有效性。     

基于Agent的新型网格资源调度模型及策略

提出一种基于Agent的、旨在实现负载平衡的网格资源调度模型,着重描述该模型中各个模块的功能以及调度流程,并利用Agent的智能交互,进行协同合作以管理复杂的网格资源。为了充分利用资源调度中的可用资源,提高网格资源的整体利用率,提出了基于此模型的一种动态上限资源调度策略（DUBRSS）。此策略不仅充分发挥了Agent的智能性、自主性,还具有良好的扩展性,提高了资源调度的效率。     

基于神经网络的场景调度策略

虚拟场景的实时显示是虚拟现实技术的重要研究课题,优化场景的调度策略是解决实时显示的主要方法之一.根据虚拟装配的特点,建立视点状态变化的马尔可夫模型,并且使用径向基函数神经网络挖掘装配过程中视点变化的规律,提出基于神经网络的场景调度策略,利用该策略预测并提前调入装配过程中将要出现的场景.该策略可以使调度更加智能化,提高场景调度的效率,达到实时显示场景的目的.同时该调度策略也可以应用于虚拟现实的其他领域中,如虚拟场景漫游等.     

分组调度算法在工作流技术中的应用

调度是一个与企业密切相关的内容,合理的调度能够有效的提高企业的效率,提高企业的竞争力。本文通过分析工作流管理系统高层视图,将工作流管理系统抽象,在工作流管理中提出了分组调度的概念。并在此基础上对原有的先来先服务调度算法进行适当的改进,使该算法实现了分组调度的功能。     

基于匹配预测的交换调度算法

提出一种新的虚拟输出队列调度算法MiSlip．该算法在iSlip算法的3步匹配基础上，增加了预匹配过程，考虑到连续两次调度过程的相关性，通过利用前次调度过程中的有效信息，在输入和输出端口之问满足特定条件的情况下，可以准确预测本次调度的匹配结果，从而减少了本次匹配过程的迭代次数，提高了匹配准确度和iSlip算法的性能。仿真结果表明，与iSlip算法相比，在保持吞吐量和丢包率不变的情况下，MiSlip可以明显地提高迭代效率，降低调度时延。     

多集装箱码头内集卡调度方法

针对多集装箱码头内集卡调度问题设计一种新型调度方案.在满足码头集卡数量及经验需求情况下,综合考虑集卡的效率和集卡调运能耗,提出多目标混合整数规划模型,并采用匈牙利算法进行求解.通过算例分析,得出该模型下多目标函数的一组最优解,证明利用所建立的模型和算法可以在有效时间内快速找到最优的集卡调度方案,表明了该集卡调度方法的可行性.     

电网调度自动化监控报警系统的探讨

在电力系统的各个环节,自动化技术具有广泛的发展前景,是电力系统发展的方向。调度自动化系统包含的设备很多,运行情况复杂,需要利用一套监控报警系统来监视其运行是否正常,若出现故障就能及时发现并发出警告,通知维护人员进行处理。该文对电网调度自动化监控报警系统进行了研究,对其功能和架构深入剖析,重点提出了几点报警系统设置原则,说明该系统大大降低了人员的工作量,并能有效提高自动化系统的维护效率。     

分布式计算系统中的动态调度策略研究

在分析已有调度策略的基础上,针对异构分布式计算系统提出了具有良好可扩展性的全局动态分布调度策略.即,利用处理系数比较好地反映了计算系统的异构性,同时调度在各个处理机上分布执行,充分利用了系统的全局负载信息,以较小的调度开销获得较高的调度效率.     

教学调度系统的设计与实现

通过对教学调度流程、相关数据及系统功能需求进行分析和研究,设计开发了教学调度系统,这一系统在实际工作中可提高教学调度工作的效率和准确性。     

液压机控制系统的多任务可调度性研究

针对嵌入式控制系统,通过液压机控制系统的设计与仿真,提出了控制与调度协同设计方法。首先,分析液压机控制系统功能和性能需求,研究了实时系统的选择和控制任务划分对嵌入式控制系统性能的影响;接着分析固定优先级算法、单调速率算法、最短时间限优先算法及抖动控制;最后,采用Matllab/Simulink和Truetime工具箱,通过调整任务划分、模型及调度算法等,对液压机控制系统的多任务进行仿真验证。仿真结果表明：可以获得最优的调度算法、任务划分及减小的输出抖动,这证明了控制与调度协同设计方法是有效的。     

一种求解产品设计项目调度问题的启发式方法

针对产品设计项目(product design project,PDP)调度问题,考虑任务工期的随机性特点和任务的返工可能性,扩展了传统的优先规则计算方法.提出了一种启发式调度方法,采用扩展优先规则和随机串行调度生成方案,以项目交付期最小为目标构造调度方案.通过抽样得来的随机工期向量获得近优调度策略.在不同工期可变幅度下对方法进行测试,实验结果验证了该方法的有效性,并显示在任务工期的不确定程度和任务返工可能性较大时,采用随机调度方法解决PDP的调度问题可以获得更高质量的调度方案.     

微粒群优化在Job-shop调度中的应用

Job-shop调度问题是典型的NP-难问题,利用微粒群优化的全局搜索能力和高搜索效率以及模拟退火算法的局部搜索能力,发展了一种快速、且易于实现的新的混合启发式算法,并将其应用于求解标准Job-shop调度问题,计算结果以及与其他算法的比较说明,该算法是一种求解Job-shop调度问题的可行且高效的方法。     

考虑设备可靠性与能耗的平行机调度

在考虑能耗的平行机调度问题中同时考虑设备可靠性对能耗成本的影响,以最小化延迟成本和能耗成本加权和为调度目标,建立数学规划模型.设计了蚁群算法对问题进行求解,引入一种新的启发因子定义蚁群搜索过程,并通过局部搜索算法提升蚁群搜索的质量.算例实验结果表明该调度方法有效且具有较高的效率,可以降低能耗及生产总成本,具有实用价值.通过敏感性分析研究了设备可靠性离散程度、交付期松紧对于调度决策的影响,可为车间实际生产决策提供支持.     

缩短最大完工时间的船舶分段空间调度算法

针对船舶分段的空间调度,考虑船舶建造过程中的时间和空间两大资源要素,构建了时空利用率模型并以此为评价目标.运用形状相似和工艺相似策略,提出了一种缩短最大完工时间的船舶分段空间调度算法.给出了评价时间和空间等资源利用效率的指标,并利用图论的方法提供了具体空间调度的直观结果.结合船舶建造厂的实际数据进行了数据分析和实例验证,无论空间调度的质量还是效率都取得了令人满意的结果.     

油料调度保障问题的多目标优化方法

【目的】研究油料保障活动中的调度保障问题。【方法】综合多方面因素，构建了以调度效率最大化、系统调度成本最小化以及系统调度时间最小化为目标函数的多目标优化模型。【结果】利用多目标优化的主要目标法等标量化方法将问题转化为单目标优化模型，分析该模型解的性质并提出相应的遗传算法进行求解。【结论】提出的多目标优化方法能够在保障调度效率的同时获得相应较低的系统成本和相应较短的系统调度时间，可为油料调度保障问题提供决策参考。     

基于效率规则的混合作业车间调度算法应用研究

为了求解混合作业车间调度问题,本文提出一种基于效率规则的作业车间调度算法．引入工件加工的效率函数,进而以工件的效率函数值进行初排排序再调节排序,从而实现了混合作业车间快速高效优化排产．同时,运用该种算法开发了作业车间调度系统,并对实际混合作业车间调度实例进行求解验证,计算结果表明该算法具有很好的调度优化效果,可以很好地应用于混合作业车间调度．     

Hadoop平台下MapReduce模型调度算法研究

针对Hadoop默认FIFO调度算法和Fair调度算法、Capacity调度算法的不足,引入了一种基于优先权的自适应MapReduce调度算法.该算法利用作业权值为不同的Job分配不同的系统资源,同时根据各TaskTracker节点反馈回来的消息调整可执行队列的长度,以达到各节点负载平衡,提高系统的执行效率.     

智能电网与节能经济调度

在智能电网下,实行节能经济调度具有重要的环保和经济效益。它通过建立促进提高能源效率的新机制、新体制,改进发电调度方式,可以促进电力系统整体效率的不断提高,从而实现节能降耗的目标。     

提高包神铁路公司调度应急处置能力的探讨

铁路行车工作是由相互联系、相互影响的多部门、多单位组成的完整系统,而调度指挥又是铁路运输的神经中枢,直接关系到铁路的运输生产安全,运输组织效率和运输秩序的好坏.尤其是在非正常运输生产情况下,调度的应志指挥能力和处置水平,对安全生产和运输秩序的恢复起到自关重要的作用.随着包神铁路公司的不断发展,新准、塔韩铁路的建成运营,调度管辖里程的成倍增加,调度指挥手段的的不断增强,调度指挥的设备不断更新,如何实现在新的条件下的调度指挥应急能力的提升,已经是一项非常紧迫和重要的任务.本文就包神铁路公司调度应急指挥的现状进行了研究,分析了现有指挥方式在应急处理方面的不适应,并提出了对策和改进措施.