面向服务仿真系统的最大可靠性容错调度算法

基于 PB 模型对面向服务的分布式仿真系统的容错调度问题进行了研究.首先,根据该类系统的特点提出了两个命题并以此为基础给出了仿真任务的调度规则;其次,分析了仿真任务的可靠性代价并给出了任务最坏反应时间的计算公式;最后,在此基础上提出了相应的算法RC-RTFT和MW-RTFT.RC-RTFT综合利用了最小可靠性代价及最小最坏反应时间两种启发式规则进行主版本任务的调度,MW-RTFT则基于最小最坏反应时间这一启发式规则进行主版本任务的调度,副版本任务的调度都是基于最小最坏反应时间启发式规则进行.算法仿真结果表明RC-RTFT算法具有较好的负载平衡特性和稳定性,且较MW-RTFT具有更小的算法复杂度.     

基于微服务架构的云制造调度仿真系统设计与开发

针对当前缺乏低耦合和高扩展的云制造调度仿真系统,无法方便地对调度算法性能进行测试的问题,以成本和完工时间最小化以及服务质量最大化为调度目标,提出一个可扩展的云制造调度模型,并在此基础上设计和开发了一个基于微服务架构的云制造调度仿真系统,实现了系统管理、资源管理、任务管理和仿真管理等功能,具有灵活自治、稳定、可扩展等特征。该仿真系统能够对调度算法的性能进行仿真、测试和优化,从而为云制造调度算法性能测试和参数优化提供了一个仿真平台。     

生产调度方法的系统研究

在市场竞争和技术进步的驱动下,制造企业不断面临新的生产调度问题。本文评述了已有的调度方法,提出了运用混合遗传算法,解决生产调度问题的方法论。我们把遗传算法与其它随机搜索方法（如模拟退火、列表寻优）、启发式规则及仿真方法结合起来,实现优化调度或满意调度。最后给出一个调度系统原型。     

半导体制造系统改进Petri网模型的建立及优化调度

为了更有效优化半导体制造系统生产资源调度,提出了基于分层着色时间Petri网模型的分时段优化调度方案.通过增强基本Petri网的描述能力和引入分层Petri网的思想,根据半导体制造系统的结构建立其改进Petri网模型-分层着色时间Petri网模型,并在模型中引入调度库所将调度算法嵌入到模型中,该模型能有效地克服基本Petri网模型规模膨胀的缺陷;同时将每一生产周期分成若干时间段,利用遗传算法来寻找各时间段内调度规则组合来优化半导体制造系统的动态性能,实现分时段优化调度,编码时, 根据机器组的利用率来选择部分机器组为瓶颈机器组,重点调度瓶颈机器组, 提高算法的搜索效率;仿真实验结果验证了该调度方案的优越性.     

一类多资源作业车间混合优化调度方法

针对多资源作业车间调度问题,结合启发式算法和遗传算法的特点,提出了混合优化调度方法,建立了多资源约束的车间优化调度模型.根据启发式算法中调度优先规则对调度目标的影响程度,设计了新的编码规则.采用正弦函数作为改进遗传算法中的自适应因子,使交叉概率和变异概率随群体的适应度自动改变,提高了运算的效率.通过实例仿真并与其他算法比较结果表明,该混合调度算法可以进行作业车间在机床、刀具等多种生产资源约束下的优化调度,并在评价指标上较其他算法更优.     

基于B-T规则与遗传算法的可重入生产系统调度

可重入生产系统调度问题属于NP难题，将遗传算法方法与调度规则结合起来用于解决可重入生产系统的调度问题。针对可重入生产系统的重入特点，建立了一类可以实现缓冲区与传统规则双重选择的缓冲区-时间(B—T)规则；然后在设备分组与分时段的基础上，提出了基于B—T规则组合的可重入生产系统调度策略，并采用遗传算法与过程仿真相结合的办法对B—T规则组合进行优化，仿真比较验证了该调度策略的有效性。     

基于仿真模型的排队规则遗传优化算法研究

排队规则是排队系统的重要组成部分, 直接关系到排队系统的运行效率. 本文以具有复杂结构的排队系统为研究对象, 构建了排队系统仿真模型; 进一步地, 考虑排队规则的多样性特征, 提出了基于排队系统仿真建模的排队规则遗传优化算法, 并进行了算法的优化设计. 基于眼科医院实际数据的分析结果表明, 与先来先服务(FCFS)排队规则相比, 本文提出的方法所得到的排队规则可以将平均住院等待人数减少1/2以上, 并可实现系统的长期稳定性. 论文工作实现了系统仿真与遗传优化算法的有效结合, 对优化复杂系统的排队规则、提高排队系统的运行效率具有积极意义.     

切换式规则调度系统的建模与仿真

以生产调度问题为背景,研究切换式规则调度系统的建模与仿真问题．在分析规则与性能指标关系的基础上,文中首先提出了一般切换式规则调度系统的概念;接着借鉴混合动态系统的分层建模机制,详细讨论了一般切换式规则调度系统的建模框架和方法;然后结合实例给出一个具体的模型,并基于该模型进行计算机仿真,得到一些直观的结论．     

社会系统MAS分布仿真中的Agent优化调度算法

针对分布式多Agent系统在复杂社会系统仿真应用中的运算特性,设计了一个基于分布式结构的Agent调度框架并提出了Agent的动态优化调度算法.该算法综合考虑了仿真过程中仿真节点运算负载和Agent通信结构的变化,通过优化Agent的调度和分配实现各仿真节点负载的动态均衡以及多Agent系统中跨节点全局通信量的减少.仿真实验分析表明提出的算法能够有效提高此类仿真应用的运算性能以及减少仿真执行的时间.     

离散事件系统仿真技术在制造系统调度中的应用

离散事件系统仿真方法能够比较有效地解决制造系统的仿真和调度问题。近年来,在提高仿真调度的优化能力方面取得了较大进展。本文分析调度方法的原理,特点,介绍了在生产调度中的应用和最新发展。     

大型飞行器六自由度仿真建模研究

以某型号大型飞行器为背景,提出了建立大型飞行器六自由度仿真模型的一般原则和方法,综合考虑了飞行器质心运动、绕质心运动、控制系统动态特性、发动机摆动惯性、推进剂晃动、弹性振动及它们之间的铰链耦合等因素对飞行器运动的影响,重新推导了质心运动和绕质心运动数学模型,建立了全量、全干扰、三通道、大姿态条件下时变非线性六自由度仿真模型,经计算机仿真及飞行试验证明该模型是正确的,比传统的三自由度模型更加完善、精确和有效。     

一类混合动态系统的仿真方法

结合现有的连续变量动态系统及离散事件动态系统的仿真模型和仿真算法，分别给出了交互型和监控型两种混合动态系统的仿真模型及仿真算法     

GA与ST在防空导弹总体参数优化设计中的应用

遗传算法 (GA)是一种方便好用的鲁棒全局优化算法 ;逐步宽容法 (ST)是一种物理概念清晰、适合工程应用特点的多目标优化方法。将二者有机地结合起来 ,应用于防空导弹总体参数优化设计。实践证明 ,其寻优速度较之传统的优化算法大为提高 ,优化结果的最优可信度高。     

系统级能耗优化的实时电压调度方法研究

如何在满足实时性要求的前提下尽可能降低系统能耗,已成为目前实时系统设计面临的新挑战。针对动态优先级节能调度研究存储器操作的系统级能耗优化问题。通过设计线性整数规划模型提出了实现离线节能调度的SYS-SEDF算法,并分析临界频率及其计算方法,进而提出了应用于在线节能调度的SYS-CCEDF算法和SYS-LAEDF算法。实验表明,SYS-DVS系列算法可较好地降低系统级能耗。     

热动力系统流体网络及算法处理

首先介绍了国内外典型软件对热动力系统流体网络的处理，在此基础上，针对热动力系统的图形化建模系统提出了一种通用流体网络算法，然后重点讨论了该算法的图形化实现方法，从而很好地解决了流体网络算法和主程序的依赖关系     

热动力系统的可视化仿真

首先介绍了计算机可视化的由来和发展趋势，然后着重介绍了自行研究开发的一种新型热力系统可视化仿真软件开发平台。该系统充分集成各种最新的计算机技术和热动力系统建模技术，可以完成系统方案研究和系统动静态性能分析，可以进行控制系统的优化设计和实际系统的测试，并且还可以完成对复杂热力系统的仿真。     

基于Agent的集卡调度建模与仿真研究

日益大型化的集装箱船舶对集装箱码头的生产调度提出了较以往更加严格的要求.集装箱码头中的集卡调度是否合理对于提高整个码头的装卸效率具有重要意义.利用agent和哈佛体系结构对集卡动态调度进行建模,以AnyLogic仿真平台为实现工具,基于数据库中实际的生产数据,融合黑板系统和消息通讯形成多agent之间的协同机制,引入操作系统中的资源分配算法调度集卡.最后仿真了具体的港口生产实例,其结果优于以往文献的仿真结果,充分验证了上述建模仿真思想的可行性和可信性.     

基于启发式混合遗传算法的相控阵雷达最优化调度

针对相控阵雷达最优化调度,提出了结合启发式规则的混合遗传算法实现。设计了基于遗传算法的相控阵雷达调度的编码规则、初始种群产生、交叉和变异遗传算子等,定量描述了波束合并和交错跟踪的条件,并提出了五项启发式规则。最后开发了结合启发式规则的混合遗传算法相控阵雷达调度软件系统,并利用仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

利用混沌搜索全局最优解的一种混合遗传算法

首先系统分析了遗传算法与其它算法混合的几种策略 ,详细讨论了遗传算法与混沌优化算法的混合问题后 ,给出一种新的混合遗传算法。仿真结果表明 ,新算法能在很短的时间内 1 0 0 %地搜索到全局最优解