基于延迟理论的Supply Hub出库调度模型

考虑了配送准时性和配送成本之间的悖反关系,将延迟理论引入配送调度,研究了订单随机到达、准时配送的supply hub的出库调度问题.考虑订单到达时间的随机性对配送准时性的影响,设计了一个带延迟因子的滚动调度模型,建立了supply hub准时制配送的出库调度多目标规划模型.根据模型的特点,设计了求解模型的克隆免疫算法.最后,结合数值实验,对延迟调度模型和实际使用的调度模型进行了对比分析.研究结果表明,带延迟因子的调度模型相比常规调度策略.能明显降低随机性订单的配送成本.     

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。     

网络仿真软件NS2中队列调度算法的扩展

结合一个新的队列调度算法,深入全面地探讨了如何对网络仿真软件NS2(NetworkSimulator)进行扩展,特别是如何在NS2中实现复杂的队列调度算法。对在NS2中实现新算法的基本原理和过程,以及一些关键细节给出了较为详细的描述,如通过分组来携带用于调度的流状态信息,以及如何使用这些信息进行队列调度,增加对分组队列的基本操作等。最后还给出了新算法的仿真实验结果,实验结果表明新算法在公平性方面的性能良好。通过扩展NS2来验证新的网络协议和算法,大大提高了效率、降低了成本,并更具灵活性。     

一个支持多优先级延迟限定的调度机制

针对客户访问量动态变化的情况下,如何保证不同优先级客户的访问延迟限定,在Web集群服务器中,提出了一种新的基于概率的调度机制。在该机制中,依照排队论,公式化各优先级客户请求的选择概率,并通过折半搜索求出解;通过预测数据,使得选择概率能适应变化的客户访问量。模拟实验验证,在不同的客户访问量的情况下,基于概率的调度机制能有效地提供不同优先级客户的访问延迟限定。     

炼钢-连铸生产优化重调度方法

炼钢-连铸生产过程中存在扰动,致使很多时候生产不能按原调度计划进行,需要进行重调度.重调度时存在正在生产的炉次计划,因此重调度问题比静态调度问题更具有复杂性.将具有相同精炼重数的炼钢-连铸生产重调度问题归结为一个复杂的混合Flow Shop调度问题,考实际生产约束,以最小化最大完成时间为目标建立了重调度模型,采用了启发式规则和遗传算法相结合的优化方法求解.利用实际生产数据对重调度方法进行了验证和分析,结果显示了重调度方法的有效性.     

集装箱码头集成调度模型与混合优化算法

为提高集装箱码头作业中各种设备的协调性,提高整体作业效率,建立了集成调度模型,模型集成了装卸桥、集卡与龙门吊的调度问题.同时,设计了求解模型的混合优化算法,此算法集成了神经网络良好的近似估计功能与模拟退火算法有效的搜索能力.算法流程是:初始化集装箱装卸序列;基于一定的分配规则为集装箱分配作业设备;采用模拟退火算法搜索解空间,更新装卸序列.在算法过程中,用神经网络预测目标函数,并且过滤明显的劣质解.最后,通过算例分析验证了模型与算法的有效性.结果表明,混合优化算法可以提高模型求解效率,对于规模为400个集装箱的调度问题,平均偏差为7.52%,计算时间为8.9s,模型与算法可行.     

炼钢-连铸生产调度模型及启发式算法

在炼钢-连链生产工艺的约束条件下，针对多阶段均有并行机的生产环境，建立综合考虑炉次的设备指派和作业排序的混合整数线性规划（MILP）模型。在探讨炉次设备指派规则、缓解资源冲突的方法的基础上，提出面向实际应用的启发式算法。算例表明该算法行之有效的。     

AOS虚拟信道/帧分离估算的调度算法

提出了一种适用于AOS的虚拟信道/帧分离估算的调度算法.该算法根据信源的数据类型将传输时隙分成同步时隙和异步时隙,在同步时隙时采用轮询算法进行调度,在异步时隙时则首先分别估算虚拟信道的紧迫度与数据帧的紧迫度,再将二者结合起来构造新的虚拟信道传输紧迫度函数,以满足各信源数据传输的时延要求.与传统的动态优先级调度算法相比,提出的算法在各虚拟信道丢帧率和系统信道利用率保持不变的情况下,大幅度的降低了重要性较高的虚拟信道的平均调度时延、最大调度时延与缓存剩余量.实验表明,本算法的性能明显优于传统的算法,更适合空间链路的多样化数据传输.     

Job-Shop调度问题的优化模型及算法

建立了关于 Job-Shop调度问题的一般优化模型 ,将问题归结为双层规划 ,以特例形式给出了最小完工时间与提前 /拖期 Job-Shop调度批量模型 ,构造了一个有效的求解算法 ,数值实验表明了模型及算法的正确性和有效性 .     

基于文化克隆选择算法的梯级水电站联合优化调度

为求解梯级水电站联合优化调度问题,提出文化克隆选择算法（CCSA）。CCSA将克隆选择算法（CSA）嵌入文化算法（CA）框架,并根据克隆选择算法的特点,重新定义了文化算法信念空间的4种知识结构,进而利用这些知识结构指导克隆选择算法的演化过程,避免了高频变异对收敛速度的不利影响,从而提高了算法的收敛速度和搜索效率。函数仿真测试结果表明CCSA在继承CSA多样性好、不易早熟特点的基础上,收敛速度也有进一步提高。将CCSA应用于梯级水电站联合优化调度问题的求解,取得满意效果,为求解该问题提供了一种新的可行方法。

Abstract：

A novel optimization approach-cultured clone select algorithm （CCSA） was proposed to solve optimal dispatch problem of cascade hydroelectric stations.CCSA used cultural algorithm （CA） as its framework and clone select algorithm （CSA） in its population space.Considering the characteristics of CSA,CCSA redefined four knowledge structures in belief space and used these structures to guide the evolution process of CSA.By doing this,CCSA abated the adverse affect caused by high-frequency to convergence rate,thus it converged faster without destroying diversity.CCSA is first tested by several test functions,it is found that CCSA can avoid premature convergence effectively and has fast convergence rate.Then CCSA is applied to an optimal dispatch problem of cascade hydroelectric stations,the results show that it is effective and can be an alternative for this problem.     

多媒体传感器网络中服务感知的业务调度算法

作为传感器网络的高级形式，多媒体传感器网络在环境监控、安全监控以及医疗保健等诸多应用领域发挥重要作用。首先介绍一种提供区分服务的分簇传感器网络体系结构，进而提出一种服务感知的业务调度策略，使用非抢占的优先扳排队模型保障两类服务对时延的要求，以提供满足监控应用需求的QoS。理论分析和仿真试验证明了方法的有效性。较之其它典型方法，方法更适用于可提供区分服务的多媒体传感器网络。     

类用户服务器业务下的ATM交换机缓冲策略研究

本文分析了类用户－服务器业务模式下ＡＴＭ交换机几种典型缓冲系统布局形式的性能特点；对于ＬＡＮ中的交换机来说，用户－服务器模式更接近于代表业务的真实容量。而许多应用场合中的通信业务可以用类用户－服务器业务模式来表达，因此有必要研究这种业务下的ＡＴＭ交换机缓冲存储器策略；本文以计算机仿真的手段评估了四种典型缓冲结构的队列长度概率分布情况，进而得出了这种特定业务模式下的最佳缓冲存储器布局。     

基于蚁群算法的两地之间的最佳路径选择

应用蚁群算法于公路交通系统，引入“状态参数”表示天气、路质、路况等诸多不确定因素对公路交通的影响，提出两地之间满足“合理路径”的条件和包含不确定因素影响的“虚拟路径”长度新概念及其计算公式，比较计算出的各路径的“虚拟路径”长度，可从两地的诸多“合理路径”中，优选出最佳路径，实例模拟计算结果表明蚁群算法用于公路系统中的最佳路径的实时查询是有效和可行的。     

城市道路网络多交叉路口交通信号实时优化控制模型与算法

城市道路各交叉口交通信号的实时管理和控制直接影响了整个城市的交通拥挤。以武汉市武昌区各主要交叉路口的交通信号控制问题为背景，构造了交通网络中以多交叉口滞留的车辆数最少为目标的优化模型，用遗传算法对其进行了仿真数据求解，得到了实时控制的配时方案，并与固定周期固定绿信比方案进行了比较，结果表明该模型和算法对交通信号实时控制是非常有效的。     

基于混合遗传算法的物流配送车辆调度优化问题求解方法

物流配遥车辆调度优化问题是一个NP-hard问题,随着问题规模的扩大,若单纯地应用精确算法将很难获得最优解.首先对物流配送车辆调度问题进行了深入分析并建立了优化数学模型;然后,根据模型把问题的解决合理地划分为两个阶段,将遗传算法的全局搜索能力和C-W节约启发式算法的局部搜索能力有机结合,由此构造出一种混合遗传算法;最后,通过一个应用实例的分析验证了此算法寻优的有效性.     

基于混沌克隆选择算法的工艺调度优化

将工艺规划和调度集成考虑是现代制造业中的一个重要环节.然而,这种条件下的优化必须要面对过多的约束条件,大量无效解的存在导致了传统的优化算法在实现上存在着很大的困难.针对这些问题,文章提出了引入免疫克隆算子简化求解过程,减少过多无效解带来无谓的计算时间消耗,同时考虑到克隆算子工作机理,引入混沌变量加载于算法的个体复制过程中,逐步对混沌变量进行微小扰动以调节搜索范围,明显的增加了克隆算法的群体多样性.将新设计的混沌克隆算子应用到工艺规划与调度的集成优化问题中,试验结果表明,该算法工艺成效显著且稳定,说明算法有应用到类似问题上的潜力.     

基于线网结构的公交协同调度时刻表模型

为提高城市公交服务水平和效率,基于复杂网络理论对公交线网协同调度问题开展研究。通过构建公交线网协同调度换乘复杂网络,以路网换乘点换乘车辆数最大作为优化目标,从路网结构层面提出换乘点换乘权重系数,建立时刻表模型。针对模型的特点,设计了基于遗传算法的求解方法,用算例验证了模型和算法的有效性。     

基于粒子群算法的城市单交叉口信号控制

在简要介绍基本PSO算法的基础上，提出一种在速度变迁公式中增加用组内的局部最优值未指导飞行的项的改进算法，并将其运用到单交叉路口的信号控制。通过对本周期及前一个周期的车流量进行实时测量，采用一个周期的滞留车流量评估，从而确定一周期的相位配时方案，最终以路口各周期滞留车辆量的变化作为控制性能评价。采用Matlab语言编程进行实时仿真实验，仿真验证了此算法对交叉路信号控制的有效性。     

铁路编组站到发线运用的排序模型和算法

研究在铁路编组站计算机辅助调度过程中 ,如何编制到发线运用计划的关键问题 .通过分析列车占用到发线的特性 ,建立到发线运用问题的排序模型 .通过分析列车占用到发线时间区间集合的特点 ,运用构造方法给出到发线运用问题的实用算法.