机器在一段时间不可用条件下的单机调度问题

文章对机器在一段给定时间内不可用情况下部分可恢复模式的单机调度问题进行了研究,当目标函数是最小化调度长度时,首先证明了LPT规则的误差上限是α/2,并举例说明该界限是紧的;同理可证该规则对不可恢复模式调度问题的误差上限是1/2,而不是有关文献所证明的1/3,同时上例也是1/3误差上限的反例;其次提出了一个启发式算法,该算法以LPT规则得到的解作为初始解,并结合基于成对交换技术的邻域搜索对解进行改进;当目标函数是最小化加权完成时间之和时,首先证明了最优调度的一个性质,并据此提出了动态规划算法。     

考虑调整时间的作业车间调度与预防性维修集成方法

为了解决作业车间调度理论研究中两种常见但却不符合生产实际的理想假设所带来的问题,提出了一种考虑调整时间的作业车间调度与预防性维修集成方法。首先利用遗传算法得到单独考虑调整时间时的最优初始调度方案,然后依据初始调度方案中各机器的任务分配情况以及该机器的故障概率分布自适应确定其预防性维修方案,同时依据插入的预防性维修时间间隔采用右移策略对初始调度方案进行调整,最终得到优化的作业车间调度与预防性维修集成方案。通过对经典调度基准实例进行扩展来构造测试实例,进而验证所提方法的有效性。实验结果表明:单独考虑调整时间不仅能够提高车间调度性能,还能够使得依据机器的运行时间和故障概率分布得到的预防性维修方案更加合理,从而达到提高生产效率并降低预防性维修成本的目的,对于实际生产具有一定的指导意义。     

一种基于任务分解的时间均衡调度算法

网格环境下的任务调度是一个NP完全问题,它一直是网格领域研究的核心。针对计算网格中的任务放牧调度这类问题,提出了一种基于任务分解的时间均衡调度算法。该算法在调度过程中充分考虑了网格资源的特点,采用重复调度和任务分解策略,并进行了仿真实验。在任务完成时间和系统吞吐率两方面与Max-min和Max-int算法进行比较,实验结果证明该算法优于Maxmin和Max-int,是一种性能较好的任务调度算法。     

单机系统的生产调度与预防性维护的集成优化

针对单机系统,提出一种综合考虑生产调度和设备维护的联合决策模型.该模型利用目标规划的方法联合优化生产与维修部门各自的目标,决策工件的加工顺序和机器维护的方式.设计了遗传算法对模型进行优化求解,并与枚举算法相比较,证明其有效性.通过不同问题规模下联合决策与独立决策相比较的数据实验结果表明,所提出的决策模型表现优异,能有效解决生产调度与设备维护的集成优化问题.     

基于移动代理的网格作业调度模型的研究

网格计算是新一代分布式计算技术.网格作业管理是其最主要的功能之一,主要涉及网格计算环境下作业的调度和分配等问题.其中作业调度是实现高性能网格计算的基本问题,该问题已被证明为NP难题.移动代理是代理agent技术与分布式技术的综合体,根据移动代理自身特点,提出了基于移动代理的网格作业调度模型,针对网格作业调度问题提出最短执行时间MAMET(MobileAgent-based Minimum Execution Time)算法,并在研究移动代理技术特性所带来优势的基础上,利用移动代理间通信等技术实现负载平衡.最后对基于移动代理的网格作业调度模型作单机与联机的性能进行分析和比较.     

考虑成本的资源受限多项目优化调度研究

文章针对资源受限多项目优化调度问题,考虑到多项目调度过程中发生的成本,提出一种综合考虑多项目延迟成本、可更新资源闲置成本和可更新资源转场成本的多项目优化调度模型。该模型理论上实现了多项目在成本目标最小情况下的优化调度方案,设计混合蚁群算法对该模型进行求解,通过实例验证了模型的有效性,结果证明对实际调度有指导意义。     

含运输时间的柔性作业车间调度问题研究

在工厂实际生产中,零件加工的运输时间占整个加工时间的比例是很大的,这个时间在生产调度时不可忽略。为了更合理的研究柔性作业车间调度问题,将运输时间考虑进调度模型之中,并在经典遗传算法的基础上进行改进,设计了一种新的启发式规则算法,嵌入在遗传算法中,用于该问题的求解。通过计算结果的比较,证明此调度模型更符合实际生产情况。改进后的算法能够得出解的效率更高。     

人力资源调度的蚁群算法模型

针对企业人力资源管理中的生产安排、工作分配和设备布置的优化调度问题,在对蚁群算法进行总结分析的基础上,提出了求解该问题的蚁群算法模型.并对蚁群算法模型进行了改进,提高了算法的全局搜索能力.提出了基于蚁群算法的人力资源调度策略,并用数学模型对求解问题进行描述,给出了算法步骤.实例证明:改进蚁群算法能有效节省人力资源成本,为人力资源调度提供参考.     

锁定初始调度的紧急工作单机重调度问题

对单机环境下紧急工作的重调度问题进行了研究.初始调度中工作带有到达时间,目标为最小化初始工作的等待时间和;重调度目标是在初始调度锁定的情况下,将紧急工作插入初始调度,最小化紧急工作的最长等待时间.建立了RRLS(reschedulingrushjobswithloadslockedonsinglemachine)问题模型,然后证明了RRLS问题是NP难问题.根据问题性质和特点提出了有效的启发式算法,并给出了算法的时间复杂度.通过实例证明了算法的最优性条件.     

面向脉冲需求的应急资源调度问题研究

在应急资源需求点和可行的出救点已经明确的情况下,提出了一种具有脉冲需求特性的应急资源调度方法.首先,将脉冲消耗应急问题的研究范围限定为各出救点可用资源完全能够满足应急资源脉冲需求的调度问题,从理论上证明了已有的应急资源满足调度需求的充要条件,并进一步给出了应急时间最早的资源调度方案.在此基础上,分别给出了脉冲需求条件下应急时间最早和应急出救点数最少的算法步骤,并应用数学归纳法进行了证明.算例结果表明,该研究方法能够有效地获得多种最优应急决策方案,为面向脉冲需求的应急资源调度问题提供决策参考.     

一种基于异构系统的实时调度算法研究

高效调度是异构系统中实现高性能计算的关键.调度问题已经被证明是NP完全问题,由于其关键性,调度问题已经被国内外研究机构广泛研究,并提出了多种算法.尽管在一些文献中提出了异构多处理器的调度算法,但是这些算法的调度成本较高,并且在较低的调度成本下无法提供高质量的调度.本文提出一种最小评分优先算法(HMSF),该算法是一种适用于异构系统的高性能、快速调度算法,通过和传统的HEFT算法和DLS算法进行试验对比发现,HMSF算法可以使调度长度更短.     

电网调度自动化未来发展趋势研究

近些年来,我国电网调度自动化取得了很大的进步。我国电网调度安全运行都是需要通过电网调度来完成。文章主要对电网调度自动化出现的诸多问题进行了分析,并提出了一些有效解决的措施,从而能够很好地保证电动调度自动化系统正常运行,希望能够产生积极的影响。     

考虑性能可靠度约束的单机调度与视情维修的集成优化模型

针对劣化状态可离线检测的单设备生产系统,考虑其在性能可靠度的约束下,进行了生产调度与视情维修的集成优化研究.以调度任务的加工序列和视情预防性维修的0-1逻辑变量作为决策变量,加工任务的总加权期望完成时间最小为优化目标,建立了随机期望值集成优化模型.在对单设备系统生产调度与视情维修联合策略分析的基础上,推导了调度任务完成后,基于设备状态的预防性维修的维修概率及其概率密度函数表达式,并给出了概率密度函数的求解方法.数值实验表明,在集成优化模型中引入系统的性能可靠度约束,可以保证设备在安全生产的前提下,得到最优的集成调度方案.     

基于蚁群算法的云计算资源调度研究

本文针对云计算中资源调度问题进行了研究,提出云计算资源调度的蚁群优化算法,在算法设计中综合考虑了在云计算环境中任务完成时间和计算成本优化问题,建立数学模型,并通过cloudsim平台进行实验仿真测试。验证表明算法模型能使总任务完成时间较短、成本较小,是一种有效的资源调度算法。     

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.     

Petri网的遗传算法在Job-Shop问题中的应用研究

提出了一种基于扩展时间Petri网（ETPN）的单亲遗传算法,并利用该算法对Job-Shop调度问题进行了求解．首先定义一种扩展时间Petri网,然后利用定义的扩展时间Petri网对Job-Shop调度问题进行建模,最后应用单亲遗传算法对模型进行优化调度．通过实例证明了该建模方法和优化算法的有效性和正确性．     

基于遗传算法的多星调度方法

多星调度是一类约束条件众多且复杂的调度问题,除了要考虑时间窗、过渡时间等约束外,还需要考虑任务的时效性约束和能量消耗约束。为此,文章建立了相应的数学模型,并设计了基于圈次进行交叉、变异的遗传算法;通过STK生成测试数据,并与蚁群算法结果对比,说明该方法能有效解决多星调度问题。     

关于具有正比权值完工时间与公共交货期偏差最小化单机调度问题的注记

讨论了工件权值与加工时间成正比、完工时间与公共交货期绝对偏差权和最小化单机调度问题(简记为PTD问题).1997年,Alidaee和Dragan证明了PTD问题LPT(LargestProcessingTime)调度最优.并给出一个简单证明;还讨论了加工时间随机的情形,指出依加工时间似然比单减得到的工件调度最优.     

考虑设备故障的Job Shop调度问题研究

在实际的企业生产加工过程中存在许多扰动因素,设备故障就是其中的典型.对于Job Shop中的设备故障问题,传统的调度方法主要是完全重调度和直接右移,但是对系统的稳定性影响较大且效率不高.基于此,文章提出了一种新的调度策略—解码右移策略.根据故障出现时间早晚、故障修复时间长短以及问题规模大小设计了8组仿真实验,并构建了偏离度和延迟度两个评价指标对该策略的有效性进行验证.实验结果表明解码右移调度策略的偏离度相比于整体右移策略降低了41.45%,相比于完全重调度策略降低了69.01%;其延迟度相比于其它两种策略有一定优势.     

新工件到达锁定初始调度的单机重调度问题

研究了新工件到达锁定初始调度的单机重调度问题.即有一组带有不同释放时间的初始工件已经按照最小化完成时间和的优化目标调度完毕,形成初始调度且已锁定,此时有一组释放时间为零的新工件到达,且需要插入初始调度进行加工,其优化目标为最小化新工件的完工时间和.文中研究了新工件的加工过程可中断和新工件的加工过程不可中断,共2类新工件到达锁定初始调度的单机重调度问题.分析了重调度问题的复杂性,针对第一类重调度问题提出了多项式算法并证明了其最优性.证明了第二类重调度问题为NP完全问题,提出了一个多项式算法,并证明了该算法的有效性和最优解的特征,解决了企业实际问题并进一步丰富了重调度理论.