基于变邻域搜索的电子侦察卫星动态调度问题研究

电子侦察卫星动态调度是电子侦察卫星管控的重要内容,调度方案的质量直接影响到卫星的使用效率.分析了导致动态调度的扰动因素,把不同扰动下的电子侦察卫星动态调度问题归结为一类复杂约束下的任务插入问题,并建立了问题的数学模型.提出了基于初始调度方案的变邻域搜索算法,设计了邻域结构和邻域移动算子.最后通过仿真实验验证了方法的有效性.     

一种变步长前瞻性电子侦察卫星引导调度方法

针对存在区域先验信息的电子侦察卫星引导调度问题,提出了一种变步长前瞻性引导调度机制.以卫星实时侦察信息引导后续有限步长内的卫星侦察策略,随着侦察信息的不断下传形成滚动推进的引导调度窗口;提出了一种基于贝叶斯规则的更新方法对区域状态进行预测,建立了引导调度窗口内有限前瞻步长的通用多目标规划模型,并针对模型特点设计了一种改进型多目标蚁群算法进行求解.仿真对比实验表明,该方法能够有效解决面向区域搜索的电子侦察卫星引导调度问题.     

成像卫星密集任务合成方法及其调度算法

当一般卫星面临问题规模较大且任务比较密集时,传统的调度模型会出现任务排斥,造成观测效率及观测收益都较低的现象.针对该问题,提出了基于任务合成机制的多星调度算法.首先,考虑任务之间的约束条件,建立基于均值漂移的卫星任务合成算法;然后,考虑卫星资源的固存约束、能量约束,以及观测任务之间的观测时间、观测角度等约束条件,建立了基于均值漂移的多星任务合成调度问题模型;最后,结合任务合成算法及问题特点,用改进的蚁群求解算法进行求解,并设计了Insert搜索算子来提高算法的探索能力.仿真实验验证了该任务合成方法及求解算法的效率.     

一种适用于紧急事件调度的启发式项目调度新方法

针对紧急事件调度的紧迫性特点,为了快速准确制定响应方案,建立了一种基于资源约束的启发式项目调度方法.为了确定方案执行过程中的关键任务,将该方法与关键链方法相结合确定最终的调度方案.首先,在不考虑资源约束的条件下,制定了任务的最早及最晚开始时间计算方法,用来确定项目的初始关键链;然后,利用资源受限项目调度模型,通过制定的启发式规则确定资源约束下的关键链;最后,利用根方差法确定关键链中输入缓冲区的容量.同时,以海上救援紧急作业调度为例对算法进行了测试,并将该算法与现有的多种启发式规则进行了比较.结果表明,本算法能生成更好的调度方案,更适用于紧急事件调度.     

基于约简任务资源分配图的网格依赖任务静态调度

网格资源环境的动态性和异构性对依赖任务的静态调度策略产生了极大的挑战.提出了一个能够更好地适应资源异构性,并完整支持调度、重调度的统一静态调度模型,即基于约简任务资源分配图(RT-RAG)的调度模型和调度算法.基于该模型的调度问题归结为RT-RAG的优化选取问题.实验分析表明,基于该模型的调度方法更好地适应了网格环境的动态性和异构性,使得静态调度策略与动态调度策略相比依然保持着较大的性能优势,并且也优于基于DAG任务图调度模型的AHEFT静态调度算法,特别是在资源差异较大的情况下.     

联合作战资源调度模型研究

 针对联合作战筹划过程中的不确定性资源调度问题,设计了基于资源流的反应式调度模型;针对调度过程中的时间不确定性,提出了模糊数建模方法;针对资源调度过程中的资源不确定性,提出了基于双重优先级的优势资源竞争方法,并通过遗传算法进行全局寻优,针对任务不确定性问题,设计了反应式鲁棒策略模型,并实验验证了模型的有效性。     

基于时间期限和预算效益函数的网格资源调度算法

针对具有时间和代价约束的网格资源调度问题,提出了一种基于效益函数的改进的网格任务调度算法,并采用GridSim模拟器分别对提出的调度算法和现有的DBC算法进行模拟实现.对比分析表明,改进的调度算法能得到较高的任务完成率及较好的资源负载均衡性.     

一类光滑罚算法的全局收敛性

对约束优化问题给出了一类光滑罚函数,它是根据一类光滑逼近精确罚函数的光滑函数而提出来的,并基于这类罚函数给出了罚算法.在很弱的条件下,建立了光滑罚算法的一个摄动定理,由此定理得到该罚算法的全局收敛性.     

一种基于双启发式退出规则的多星实时调度算法

多星实时调度问题是目前卫星调度领域的研究热点.针对实时任务动态到达的情况,建立了多星实时调度数学规划模型.提出了基于任务紧迫度和最大比例自由度的双启发式退出规则的多星实时调度算法.仿真实验结果表明,该算法较好地平衡了调度收益和稳定性,适用于多星实时调度问题.     

云计算环境下多目标约束的虚拟资源动态调度

为了解决静态资源调度所导致的CPU利用率不高的问题,研究了多目标约束的虚拟资源动态调度方法。给出了云计算虚拟资源调度模型,设计了多目标约束的虚拟资源表示方法,采用马尔科夫链对虚拟资源的下一时刻状态进行预测,从而得到可用资源向量;最后,计算任务与可用资源向量之间的匹配向量,将任务分配给匹配向量中具有最大各维分量之和的虚拟资源进行调度,并提出了具体的采用基于马尔科夫链预测的云计算虚拟资源动态调度算法。实验结果表明：该算法能有效解决云环境下多目标约束的虚拟资源动态调度问题,具有较小的负载均衡离差和任务执行跨度,较其它方法具有较大的优越性。     

能耗限制的实时周期任务可靠性感知调度

针对动态电压调节(Dynamic Voltage Scaling,DVS)技术在实时系统能耗管理中导致系统可靠性下降的问题,提出了基于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)的静态/动态可靠性感知调度算法。该算法针对处理器频率离散可调的实时系统,利用人工蜂群算法原理在满足系统能耗约束和任务时限约束的同时尽可能地提高系统的可靠性。仿真结果表明,动态可靠性感知调度算法相比静态算法性能更优,接近负载预知的最优可靠性感知调度算法性能。     

基于不确定条件的再制造物流网络优化设计

针对废旧产品到达时间和数量、废旧产品回收与再制造产品需求平衡、废旧产品可利用率等不确定性特点,综合考虑多产品、多周期、容量限制等影响因素,将废旧产品回收数量、再制造产品需求数量、废旧产品利用率作为随机参数,以物流网络构建的总成本最小化为目标函数,建立了不确定条件下的随机机会约束规划模型,用以确定物流网络结点设施的位置、数量和物流量.设计了融合随机模拟和线性规划的混合遗传算法对模型进行直接求解,有效提高了算法的局部寻优能力.算例分析表明,基于不确定条件的随机机会约束规划模型比确定条件下模型考虑了更多的实际因素,因此能够更好地满足再制造企业物流战略决策的需要.     

基于罚函数和特征空间的子阵级自适应波束形成

基于线性约束最小方差(LCMV)准则的自适应波束形成算法在实际中得到了广泛的应用,但当其应用到子阵级时,自适应方向图主瓣变形且旁瓣升高,抗干扰性能严重下降.针对这些问题,提出一种基于罚函数和特征空间的子阵级自适应波束形成算法,引入罚函数对自适应方向图进行约束使其逼近期望的静态方向图;同时在干扰子空间约束波束响应为0,对干扰信号进行抑制.该算法在有效抑制干扰的同时,能够使主瓣保形并保持较低的旁瓣,还能获得较好的输出信干噪比.通过阵列方向图及输出信干噪比的计算机仿真验证该算法的有效性.      

基于冲突成像概率的多星任务预调度算法

研究高效的卫星调度算法对于解决任务分配不合理问题,充分利用卫星资源收集地面信息,提高对地观测系统的效率具有重要意义.本文针对多星分布式协同调度模型的第一阶段预调度问题,考虑卫星性能指标和成像约束条件,将多星调度问题分解为单星自主调度问题.为求解该问题,本文通过计算任务的可用时间窗口之间的潜在冲突系数和实际冲突系数及能量系数,提出一种基于冲突成像概率的调度（Collision Imaging Probability Based Schedule,CIPBS）算法,根据可用时间窗口分布特点预测每个任务被每颗卫星成功调度的概率,从而设计任务分配方案,尽可能提高能被成像任务的总权重.本文设计了3种不同分布的任务场景来评估CIPBS算法的适应性和效率,实验结果表明均有10%～20%的性能提升.     

基于模糊综合评判的实际生产调度决策研究

为解决实际生产调度中的模糊不确定性决策问题,提出了基于优先级规则和模糊综合评判结合的生产调度决策方法.通过分析实际生产调度中的任务分派过程,得出任务分派时需要考虑的任务影响因素以及设备影响因素.利用影响因素的隶属函数表示各影响因素的优先程度,解决了调度过程中的不确定及偏好信息的表示问题.通过模糊综合评判计算,对任务优先级和设备的优先级进行综合计算,解决了调度过程中多模糊因素综合权衡问题.最后通过算例对该方法计算过程进行说明,并以实际车间调度应用为例分析了该方法的实用性.     

虚拟单元跨单元动态调度问题研究

针对虚拟单元生产过程中随机扰动所导致的资源冲突、虚拟单元协同生产及共享资源的特点,结合时间约束网络和图论的相关知识,对虚拟单元跨单元动态调度问题进行研究。同时考虑设备资源约束和交货期时间约束,建立具有虚拟单元特色的虚拟单元跨单元动态调度的时间约束网络模型,并运用协同优化思想,提出双层时间约束网络的单元间协同优化算法和基于度的反应式人机协同算法用于模型的求解。最后对算法进行了实例验证,结果表明,该方法可为生产计划制定人员快速调整原生产调度计划方案提供便利和一定的理论基础。     

影响装备性能的电磁环境因素GM(1,n)模型定量分析

为了对战场电磁环境影响因素进行定量分析并排序,针对小样本试验数据,提出基于GM(1,n)模型综合装备性能及其电磁环境影响因素进行建模,介绍了实现算法.为了提高GM(1,n)模型的建模精度,建立了基于背景值加权处理的GM(1,n)优化模型与算法;对某电子侦察装备的侦察概率与3个相关电磁环境影响因素的GM(1,4)建模进行了验证.结果表明,文中所提模型和算法合理有效,能定量分析电磁环境影响因素对装备侦察概率的影响主次关系.     

SCE-UA算法在水环境系统优化问题中的应用

把SCE-UA算法应用到水环境系统优化问题的求解当中,成功求解了3个典型的优化问题:二维稳态水质模型横向扩散系数及流速推求、排放口最优化处理、水工建筑物调度参数识别.结果表明:该算法不但能求解一元函数约束的优化问题,通过构造罚函数,该算法还能够成功求解有多元函数约束的优化问题.该算法不依赖导数和优化问题的具体形式,并且参数极少,求解精度高,通用性较强,可高效识别水工建筑物的调度参数,在环境系统优化中有很高的推广价值.     

基于多目标动态规划模型的水库优化调度研究

针对以灌溉为主要供水任务的水库，阐述了多目标动态水库调度模型的组成，引入罚函数将多目标单一化处理，并给出了迭代算法。实例结果表明，本文方法可以为水库优化调度提供有益的参考。     

带NCP函数的滤子SQP方法

提出了一种解约束非线性规划问题的算法,这种算法主要基于信赖域SQP方法,不需要使用罚函数作为价值函数,而是使用滤子去判断迭代点是否有效,从而解决了罚参数难选择的问题。同时还结合了NCP函数,使得最优点满足非线性互补条件。最后,从理论上分析了算法的全局收敛性,并通过数值试验说明本算法是有效的。