卫星地面站资源调度优化模型及启发式算法

针对涉及合理确定各地面站各类设备的数量及其分布,对设备进行最优调度,提高地面系统资源利用率等卫星地面站资源优化问题,建立了一种非线性泛函优化模型,并根据实际,在适当假设的基础上建立了系统的0-1规划模型。为了求解模型,提出基于地面站资源冲突消解策略,提出了一种启发式调度算法。利用该算法,研究了一个5站10星问题的调度方案,并与人工经验调度方案进行了比较。结果表明,采用这种启发式调度算法,卫星获得服务的时间增加,平均每天服务总圈数没有明显下降,说明该算法是有效的。     

战场抢修多需求点多资源二层优化调度模型

在战时协同维修保障过程中,针对各维修任务间经常发生维修资源短缺及资源冲突的问题,在分析连续消耗条件下战场抢修资源调度的特点及决策目标的基础上,建立了在抢修开始时间最早的条件下支援点数目最少的战场抢修多需求点多资源二层优化调度模型,并给出了算法和优化调度方案.算例分析结果表明了模型的合理性和算法的有效性.     

一类含时间窗口的多资源动态调度问题的建模与求解方法

摘要内容含时间窗口的多资源调度，是一个包括资源分配和时间窗口分配的两阶段优化过程。资源在初始调度方案执行过程中可能会出现故障，而使初始方案不能继续执行，需要对初始方案进行调整。本文针对这种情况，分析了该问题中的主要约条件，建立了含时间窗口的多资源动态调度模型，给出了一种启发式搜索方法；并以含时间窗口的并机调度问题为例，对模型和算法进行了验证。     

资源受限单机动态调度的并行GA算法研究

研究资源受限系统动态调度问题，针对时序约束问题提出一种并行遗传算法(PGA)。给出满足排序优先次序约束的一种基因编码方法；采用不破坏优先级可行性的交叉操作，并予以证明：建立一种并行处理机制，使搜索避免出现局优现象。在技术允许情况下，单机动态调度引入抢占式加工方式，会一定程度上提高系统的性能。通过仿真试验验证，并行OA算法可兼顾优化效果和计算效率，解决单机动态调度问题。     

灾害链中多资源应急调度模型与算法

灾害事故的应急资源调度是减少生命财产损失的有效手段.针对灾害链中多资源应急调度问题, 建立了多资源多受灾点应急调度模型,设计了基于图论中网络优化和线性规划优化思想的启发式算法,并分析了算法复杂性.该算法根据应急资源在原生灾害和次生灾害中的需求对资源进行分类,对灾害链中都需要的公共应急资源, 通过对模型线性松弛解的修正,降低问题的复杂性, 减少算法的计算时间;而对原生或次生灾害中需要的应急资源, 运用领域搜索方法寻找出救点,得到满意的资源调度方案. 最后通过算例验证了算法的有效性和可行性,表明算法适合较大规模的计算, 并能满足应用中的实时性要求.     

面向需求的航天测控资源调度算法

针对如何调度测控资源以满足航天器的长期管理阶段测控需求的问题进行了研究。分析了长期管理阶段需求的特点及对调度过程的影响,建立了测控任务模型,给出了测控需求满足程度的计算方法。在此基础上,设计了面向需求的航天测控资源调度算法,能够较好地保证卫星的测控需求得到满足。通过仿真算例验证了所提算法的有效性。     

有新任务插入的多星动态调度模型与算法研究

对地观测卫星动态调度问题是一类复杂的调度问题.在对动态调度的要求进行分析的基础上,针对有新任务插入的多星动态调度问题的特点,建立了多星动态调度模型,提出了一种基于自由度规则的动态启发式求解算法.分别设计了基于最大自由度的退出启发式规则和基于自由度比例的退出启发式规则,采用深度有限搜索策略进行迭代搜索.仿真实例分析表明,基于自由度规则的动态启发式求解算法能够较好地解决有新任务插入的多星动态调度问题.     

运力受限的应急物资动态调度模型及算法

针对大规模突发事件下应急物资动态调度问题, 把灾民的损失用物资未满足度的形式进行量化, 构建以最小化灾民损失和车辆调度费用为目标的混合整数规划模型, 以对运力受限情况下的救 援车辆路径选择和应急物资分配进行综合决策. 利用分层求解策略缩小问题的求解空间, 改进 基于客户点的编码方式, 设计了针对此问题的遗传算法. 代入实验数据得出了物资集散地不同 运力下的应急物资动态调度方案, 进而确定了最优运力配置量, 与现实情况下的配送方案比较 表明此模型和算法是有效的.     

基于自适应遗传算法的战场资源动态调度模型及算法

研究了战场平台资源的动态调度问题,首先分析了该问题在动态调度过程中的约束条件,构建了以最小化使命完成时间为目标函数的数学模型,然后针对问题模型的特点,基于自适应遗传算法提出求解算法,最后结合具体算例对平台资源动态调度模型及其求解算法进行了仿真验证,仿真结果表明,求解方法可以有效应对处理任务新增和平台失效等突发事件并且具有较高的时间效率。     

基于GABSO算法的动态柔性作业车间调度问题

针对企业生产加工中的动态调度难以求解的问题,首次将头脑风暴优化算法应用于求解动态柔性作业车间调度问题.首先,建立以极小化最大完工时间为目标函数的基于机器故障的重调度模型;然后,依据动态车间调度问题的特点,将遗传算法的思想融入头脑风暴优化算法中,提出自适应的GABSO算法,在迭代过程中,动态调整组间讨论与组内讨论次数,使...     

基于最短时间碎片的在线生产调度算法研究

针对订单型企业的在线生产调度问题,文章通过统计每个设备上允许插入工序的时间区间,提出了基于最短时间碎片的启发式在线生产调度算法.该算法的主要思路是将工序的先后约束关系和在同一设备上的先后执行关系统一建模为无圈有向图,从而依据最短时间碎片将新订单的调度过程转化为在有向图中添加顶点和有向边的过程.仿真实验结果表明该算法可以在保证订单交付期的前提下实现排产任务,并尽可能少地变更已排产工序在设备上的相对位置;在订单频繁到达时,调度的设备利用率较高,达到了约94%;此外,算法运行较快,适用于较大规模在线生产调度问题的求解.     

求解项目调度中资源水平问题的近似算法

针对RLP与RCPSP的相似之处和自身特点，以求解PCRSP的遗传算法为基础，设计了一种求解RLP的基于分支定界策略的近似算法，搜索树的每一节点对应一个RCPSP，通过求解各节点RCPSP来求得RLP的最优调度计划，算法从具有基本资源需求水平的根节点开始，采用宽度优化顺序逐渐提高各种资源的可用量，既有利于资源的均衡利用，又可以通过定界策略有效地控制搜索树的节点数量，结合实例问题说明了基于分支定界策略的近似算法的求解过程，最后通过实例问题对该算法与遗传算法进行求解效果和时间效率的对经，分析了对比结果。     

一类安装时间受资源约束的单机成组排序问题

讨论了具有连续资源的单机成组排序问题。在这类问题中,同一组内的工件不允许分开加工,各工件组的安装时间是所消耗资源的线性非增连续函数,同一组内的工件具有同位置有关的学习效应。考虑三类问题,第一类问题的目标函数是在满足最大完工时间限制条件下,极小化资源消耗总量;第二类问题是在满足资源消耗总量限制条件下,极小化最大完工时间;第三类问题是在满足资源消耗总量限制条件下,极小化最大完工时间与资源加权消耗总量的加权线性组合。对三类问题分别给出了求解最优资源分配的方法,并通过数值例子进行了说明。     

天基预警调度方法研究

作为一种复杂多传感器跟踪任务, 天基预警过程可视作一种多维离散时间序列监控与预测问题. 预警任务具有高实时性、动态性、高低轨配合、多星协作等特点, 因而调度模型需能够优化利用预警资源完成有效预警. 本文从实际问题出发, 主要阐述两项工作: 第一, 提出基于信息增益的多目标优化预警调度模型, 第二, 阐述免疫克隆选择算法, 并给出一种分布式并行调度求解方法, 以改善调度算法的收敛速度和鲁棒性, 解决实际需要. 最后, 通过基于HLA的仿真系统, 以美国SBIRS为背景, 验证了本文调度模型和算法的有效性.     

Improved differential evolution algorithm for resource-constrained project scheduling problem

An improved differential evolution (IDE) algorithm that adopts a novel mutation strategy to speed up the convergence rate is introduced to solve the resource-constrained project scheduling problem (RCPSP) with the objective of minimizing project duration. Activities priorities for scheduling are represented by individual vectors and a serial scheme is utilized to transform the individual-represented priorities to a feasible schedule according to the precedence and resource constraints so as to be evaluated. To investigate the performance of the IDE-based approach for the RCPSP, it is compared against the meta-heuristic methods of hybrid genetic algorithm (HGA), particle swarm optimization (PSO) and several well selected heuristics. The results show that the proposed scheduling method is better than general heuristic rules and is able to obtain the same optimal result as the HGA and PSO approaches but more efficient than the two algorithms.       

ISAR成像系统的二维资源自适应调度算法

现有认知雷达成像系统的资源调度策略只从距离向(或波形设计)或者方位向一个维度进行资源调度,没有充分分配和利用雷达系统资源,为此提出了一种针对步进频率逆合成孔径雷达成像系统的二维资源自适应调度算法,来进一步提高雷达系统的工作效率。该算法在对目标特征认知的基础上,根据压缩感知原理,计算对目标二维稀疏观测所需脉冲资源,依据二维资源调度模型,自适应分配二维脉冲资源,实现对多目标的交替稀疏观测成像。最后通过仿真验证了算法的可行性并与常规算法相比在资源饱和的情况下,可以执行更多的成像任务。     

基于拉格朗日松弛的预约调度模型与算法

针对带有爽约的预约调度问题,在假定未爽约病人都在相应预约段的起始点准时到达的情况下,构建了一个以预约人数为优化变量的整数规划模型.目标函数包括服务病人收益、病人等待费用及系统超时费用.通过松弛各时间段剩余人数概率的关联约束,提出了基于拉格朗日松弛的求解算法,其松弛问题通过动态规划求解,对偶问题通过经典的次梯度法求解.数值实验表明,针对小规模的预约段数,该算法都能找到最优解;当预约段数较大时,算法找到的最好解整体上优于文献中已有的算法,从而验证了算法的有效性.     

柔性资源约束下的项目调度问题双目标优化

资源短缺通常为项目延期的重要原因之一,项目管理者往往会考虑增大资源可用量来缩短项目工期,但增加资源量会导致项目成本的上升,因此,需要进行项目工期和成本的权衡.考虑资源可用量可变,用区间变量来表示,以项目工期和成本为优化目标,建立资源可用量可变约束下的多模式项目调度问题的双目标优化模型;提出一种基于非支配排序遗传算法的双目标混合遗传算法来获取问题的帕累托最优解,在算法中设计资源可用量上界的预处理方法和可行解的成本改进过程:求解示例和随机生成的算例集,分析算法的收敛性和解的多样性,验证模型与算法的有效性.最后,开展建筑项目应用研究,通过对求解结果的分析,说明求解帕累托解集的必要性,为项目管理者确定项目调度方案提供决策依据.