海上突发事故多物资分层应急调度模型

针对海上突发事故应急物资调度的特点,设计一套优化调度算法,构建陆上仓库—岸基储备库—事故点的多运输工具、多种应急物资分层级调度模型。融合遗传算法和蚁群算法设计相应的算法,并对调度模型进行求解。研究结果表明,提出的算法具有计算时间少,鲁棒性高以及搜索能力强的特点,能够解决多物资分层储备下应急物资调度问题。     

基于相对优先权的两层多目标生产调度模型

从制造系统工程的角度出发,指出了传统调度方法只强调整个生产系统的总体目标,而忽视组成生产加工系统各加工子系统系统的局部目标的缺点,建立一个瘘顾局部和整体的两层多目标生产调度模型。     

考虑连续消耗的多出救点、多物资的应急调度问题的研究

针对多出救点、多物资、物资连续消耗的应急调度模型,提出了一种新的考虑连续消耗的多出救点、多物资应急调度算法,该算法在依次选择出救点的过程中,综合考虑了每一个出救点满足灾区需求的能力大小和该出救点的选择对选择下一个出救点的影响,从而得到了一系列非劣候选出救点,然后让每一个候选出救点尝试参与出救,来寻找出救点最少的出救方案.并通过一个实例验证了该算法的优越性和有效性.     

基于动态优先权的进程调度算法的模拟实现

本文介绍了利用C语言模拟实现动态优先权的进程调度算法的方法,并给出相应的核心代码程序。在设计中,充分考虑了进程在执行过程中可能发生的多种情况,更好的体现了进程的就绪态、执行态、阻塞态三者之间的关系以及相互的转换。程序的运行过程清晰的体现了动态优先权的调度算法的执行过程,有利于加深对算法的理解和掌握。     

重大自然灾害下多灾害点应急物资智能调度优化

重大自然灾害频发对国家安定和人民生命安全带来威胁的同时也会造成严重的经济损失。如何在灾后将受灾点所需应急物资快速、精准运送到位受到了广泛关注。该文针对重大自然灾害事件救援特点,考虑在不确定性条件下,兼顾应急调度成本最低和调度时间最短两目标,构建面向多灾害点的应急物资智能调度模型。研究选取2021年中国河南特大暴雨灾害为典型案例,基于三角模糊数方法对不确定变量进行表示,从而将所构建的模型转变为确定性多目标应急物资智能调度模型,同时引入二维Euclid距离赋权进行模拟运算,对模型求解。进一步,利用LINGO软件计算得到各出救点至各受灾点分阶段应急物资调度方案。研究结果表明,利用该模型得到的模拟结果与现实要求接近,能够满足重大自然灾害下多灾害点应急物资调度需求,可为决策者制定有效救灾策略提供参考。     

基于融合免疫优化和遗传算法的多应急物资中心选址与调度

面对突发灾害事件时的物资调配是运输调度系统中的一个重要部分,为了更好地解决受灾点的救援问题,本文将免疫优化算法用于物流配送中心选址问题中,建立了应急物资中心选址-调度配送一体化的解决方案.在考虑该问题的约束条件和优化目标的基础上,建立了物流配送中心选址问题和多目标物资调度问题的数学模型,并综合考虑了运输过程中的距离和运...     

地震救灾初期应急物资智能调度问题的研究

为了探究大规模灾害救援初期物资不足、运输能力有限情况下的应急物资调度问题,引入需求迫切度和满意度的概念,构建了多储备点、多受灾点的多种物资的调度模型,以最大化受灾点平均满意度和最小化运输路径长度为目标,并采用双蚁群算法对模型求解。案例仿真实验表明,该模型在保障受灾点的基本物资需求,且优先供给需求迫切度高的受灾点的前提下,得到了有效的物资调度方案,为决策者制定救灾策略提供了参考。     

考虑物资需求量的应急物资调度干扰管理研究综述

应急物资调度在救援行动中起着至关重要的作用,由于应急救援过程中存在着许多的不确定因素,使得应急物资在配送过程中会受到很多不确定事件的干扰,初始配送计划也会因此受到影响.论文围绕应急物资调度干扰管理,从灾后应急现状、物资需求量预测、物资需求点分类及需求量分级和应急物资调度干扰管理等方面进行梳理和讨论,提出了现有研究中存在...     

多级多受灾点连续消耗应急物资调度优化策略

灾后应急救助十分关键,特别是多地同时受灾情况下.为此,考虑将灾民安置与物资运输一体化规划,建立连续消耗多级应急物资调配数学模型.在此基础上,以应急系统施救成本和施救不及时损失为目标函数构建优化模型,并应用遗传算法(GA)和序列线性规划(SLP)算法相结合策略对物资调配进行优化.构造四级救灾物资调配算例模拟救灾过程.数值结果表明,使用GA全局寻优结合SLP局部寻优策略相较单一优化算法能有效找到更优解.所提出的优化策略可为灾后多级多受灾点连续消耗应急物资调度提供可行方案.     

基于双层规划的应急物资调度模型与算法研究

突发灾害情景下,为了提高对应急物资需求的快速响应能力,在应急物资调度实际特征和现实需求的基础上,以系统响应时间最短为上层目标,以系统总成本最小为下层目标,构建了一个双层规划模型.根据应急物资调度模型上下层之间相互关联、相互制约的特点,设计一种改进遗传算法.该算法研究了变异率对跳出早熟收敛问题的影响,并结合聚合度模型对原...     

网络控制系统二维优先级和带宽调度策略研究

研究了一种基于二维优先级和带宽调节的网络控制系统调度问题。在调度器的设计过程中,为对优先级和带宽进行协同调度,将任务的执行次序通过任务的一级优先级和任务的二级优先级决定,并在二维优先级调度机制中进一步引入二维带宽控制策略,以根据用户需求实时动态调整网络带宽,从而改善网络环境,克服了现有调度策略的不足。最后,通过仿真分析验证了调度算法的有效性。     

预调度与优先级调度的比较

实时系统的设计者经常采用优先级调度而不是考虑其他的替代方案,本文提出了一种替代方案-预调度,验证了并将其与优先级调度相比较,预调度有着不可忽视的优势。     

星载计算机系统高优先级恢复容错调度算法

为了在星载异构容错计算机上调度星载任务，在给出了星载计算机系统的容错调度模型的基础上，提出了一种星载计算机系统高优先级恢复容错调度算法（OHFSA），该算法通过引进可靠性代价量化了容错系统在维护容错调度时所需要的开销，并在调度过程中充分考虑了容错调度的实时性和低可靠性代价．同时，采用高优先级恢复机制可及时响应紧急时限下的恢复任务，从而提高了星载任务的整体实时性能．实验验证表明，OHFSA随着计算时间的增加，其所需的可靠性代价也相应增大．仿真结果表明，在任务负载不断增加的情况下，OHFSA的执行时间比目前算法减少20%～30%，特别是在恢复任务优先级比其主任务提高1个级别时，响应时间可减少近8．7%．     

基于优先级交换的高速信元调度策略的定量研究

根据流平衡稳定律和排队理论用近似求解的方法对带优先级信元调度策略进行定性分析研究，推导得出更加吻合实际的解析式，并通过仿真和数值计算进行了验证，为宽带交换机乃至路由器的设计选择实时调度策略提供了理论参考依据，同时，也对改善吞吐量，保证QoS和公平服务等具有实际指导意义。     

一种基于模糊逻辑优先级的雷达任务自适应调度算法

为适应目标环境变化情况,提出了一种基于模糊逻辑优先级的雷达任务自适应调度算法.该方法基于目标运动状态和属性通过模糊逻辑推理动态确定任务的优先级,并结合时间窗的特点采用一步回溯方法调整发生冲突的任务,保证更多高优先级的任务在其期望的时间内被调度.仿真结果表明,该调度算法在保证调度率的前提下降低了任务的调度代价.     

基于时限单调算法的混合任务实时调度算法的研究与设计

周期任务与非周期任务的混合调度是实时调度研究的一个重要方向。针对现代嵌入式实时系统的任务特性,和经典实时调度算法只调度周期任务的特点,提出一种新的静态优先级调度算法——混合任务时限单调算法(Periodic and Aperiodic Deadline Monotonic,PADM)。该方法结合时限单调(DM)算法和先来先服务(FCFS)算法,将非周期任务量化为周期任务,且非周期任务在其裕度为零时优先级最高。通过理论分析和具体实验比较,在任务集轻载情况下,PADM算法尽可能地保证周期任务的完成率和非周期任务的时限,同时所带来的额外开销小,计算复杂度低,实现方便,是一种有效的混合任务调度算法。     

基于用户评价的集群作业优先级调度

从超级计算中心建设和服务的实际需求出发,设计并实现了基于用户评价的集群作业优先级调度策略,从而为科学研究计算提供更多有效机时.从用户基本属性、行为特征以及用户作业的类别、规模、运行时长估算和容错性等几个方面对用户评价的原则进行探讨,并结合LSF作业管理系统阐述了作业优先级调度的实现和应用过程.选取用户作业时长估算和作业规模2个指标进行具体的量化和模拟实验,测试结果表明在调度策略作用下获评价较高的用户及其作业能够更优先地获得系统资源.     

一种支持实时与非实时多业务的复合优先切换策略

针对同时支持实时与非实时业务的多业务移动通信系统,提出了改进的预留信道和抢占优先相结合的切换策略,分析了非实时业务平均传输延迟、实时业务阻塞率、实时业务强制中断概率等系统性能．仿真结果表明,该策略在非实时业务的服务质量受到较小影响的情况下,通过自适应调整所采用的优先权,使实时业务强制中断概率明显减小,为移动用户提供了更好的服务质量．     

热轧调度并行处理策略的多旅行商模型

研究了钢铁企业热轧工序的生产调度问题·对于热轧调度,传统的研究和开发方法是采用串行策略:一个班次内的轧制单元计划是依次制定的·这种串行策略实质是一个贪婪程序,所以可能导致局部最优·与这个串行策略相反,从全局最优观点提出了一个并行策略:能够同时产生一个班次中的Ｍ个轧制单元计划·使用并行策略,基于实际生产约束的热轧调度问题可以作为一个多旅行商模型·为了求解这个问题,多旅行商模型变换为单旅行商模型·