基于自适应依赖关系的产品协同设计人员效率

目前对协同设计任务中人员效率与任务完成效果间关系的研究主要集中在定性分析上, 未能准确量化由于协同设计人员工作效率的波动给任务完成效果带来的损失. 综合协调理论中的依赖分析方法与图论中约束关系图描述协同设计人员之间的依赖逻辑关系, 并基于任务的效率目标通过多目标优化模型选择协同设计人员, 进一步构造人员效率损失函数, 从而提出一种计算协同设计完成效果损失的量化方法. 通过算例验证该算法能够较为精确的计量人员效率波动对任务完成效果的影响.     

基于改进蚁群算法的敏捷成像卫星任务调度方法

针对敏捷成像卫星观测任务调度问题, 综合考虑卫星最长连续工作时间、任务间卫星姿态调整时间、能量、容量等约束建立了任务调度模型. 考虑到密集任务间的相互影响, 着重分析了任务间卫星姿态调整时间约束, 并给出调姿时间求解方法. 提出一种改进蚁群算法对问题进行求解, 借鉴蚁群系统(ACS)和最大最小蚂蚁系统(MMAS)的思想设计寻优策略和信息素更新策略. 并结合实际约束, 引入最早、最晚可观测时间和任务优先级等因素来控制转移概率. 实验算例验证了模型和算法的有效性.     

考虑突发事故的产品协同设计任务协调效率

在对各种突发事故进行了分类基础上,提出基于事件和周期混合驱动的设计任务动态协调策略,并给出其详细处理流程;然后,以最小拖期惩罚和最小化最大完成时间为目标函数,构建考虑突发事故的产品协同设计任务协调效率模型,并采用任务设计序列和主体相融合的双层编码策略,设计了模型的自适应多目标算法求解流程;最后,以某型号手机的协同设计为例,对各突发事故相互间关系及其给产品协同设计效率造成的影响程度进行了分析.     

基于改进粒子群算法的多UCAV任务分配仿真研究

针对多无人作战飞机(UCAV)协同任务分配问题,提出了一种基于改进粒子群算法的任务分配方法.分析了影响任务分配的关键战技指标,考虑单架UCAV任务载荷限制的情况,建立了对地攻击任务背景下多UCAV协同任务分配模型.采用连续粒子群算法对问题进行求解,建立离散问题空间与连续粒子运动空间映射,通过位置饱和策略及买卖合同机制有效地解决多约束条件下粒于寻优.最后通过仿真实验,对模型和算法的有效性进行了验证.     

考虑价格折扣的三级供应链协同计划问题研究

研究了考虑价格折扣的三级供应链协同计划问题,以产品的生产成本、库存成本、调整准备成本、运输成本和原材料采购成本、订货成本、库存成本之和最小为目标,构建了考虑价格折扣的三级供应链协同计划模型,设计了该问题的知识进化算法用以求解方案.对仿真实例进行了计算,结果表明本文建立的考虑价格折扣的三级供应链协同计划模型及算法的有效性.     

通信距离受限条件下的无人机集群协同区域搜索

针对通信距离受限条件下的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)集群协同搜索任务, 考虑防相撞约束, 定制了一种能够在搜索过程中根据机间距离切换交互方法的UAV交互决策机制, 实现了动态环境中的搜索航迹规划。首先, 运用栅格化方法建立包含3种属性的环境认知地图对任务区域进行表征。其次, 考虑多种搜索任务需求, 以最大化搜索效率为目标建立UAV集群协同搜索模型。然后, 根据机间有效通信距离定义了UAV协同搜索过程中的通信状态, 设计了一种能够在通信完全有效、局部有效以及完全失效3种典型场景下切换信息交互方法的信息交互与决策机制。最后, 采用滚动时域优化方法, 实现集群各成员的自主决策与交互行为。仿真结果表明, 所提算法能够在通信距离受限条件下有效完成协同搜索任务, 在完成覆盖搜索任务时能够有效兼顾对动目标的搜索。     

多飞艇协同对地观测和数据传输调度模型与算法研究

浮空器已经发展成为空间遥感信息获取的重要平台之一.本文针对飞艇的资源特性和需求的复杂性,设计了多飞艇协同对地观测和数据传输工作体系.综合考虑多飞艇协同对地观测和数据传输任务的协调优化,将观测任务和数据传输任务视为有向图中顶点,用飞艇在执行先后序列任务的地理位置间的巡航时间来度量有向图中顶点间的距离,将问题转换为带时间窗口的多车场开放式车辆路径问题(multi depot open vehicle routing problem with time windows,MDOVRPTW),并以最大化总收益作为优化目标,构建多飞艇协同对地观测和数据传输任务调度的混合整数规划模型.提出一种文化基因算法(memetic algorithm,MA),嵌套广义阈值算法(generalized threshold algorithm,GTA)计算染色体中各飞艇总巡航时间最短的任务序列,实现对地观测和数据传输资源的优化分配.研究发现,针对不同规模的算例,并与CPLEX计算结果比较,算法能够在较短的时间内获得满意的解.     

两阶段流水车间成组调度问题的迭代贪婪算法

针对两阶段流水车间成组调度问题，在同时考虑序列不相关准备时间和阶段间双向运输时间约束的情况下，以最小化最大完工时间为目标建立了混合整数线性规划模型，结合问题特征提出一种协同进化迭代贪婪算法.算法将工件组间排序和各工件组内工件间排序两个子问题进行统一编码，设计了不同的启发式规则产生问题的初始解，并提出一种协同导向迭代贪婪规则对两个子问题进行联合优化，进而给出了问题的三个下界以评估算法的性能.通过不同规模的数据实验和与对比算法的比较分析，验证了所提算法的高效性和稳健性.     

基于任务分配的多飞行器协同航迹规划

在综合考虑飞行器编队的飞行代价和作战效果的基础上, 研究了基于任务分配的多飞行器协同航迹规划方法, 构建了结合任务分配的飞行器编队协同航迹规划模型, 设计了分解式协同航迹规划算法, 可以有效地对多目标存在的情况进行综合权衡, 得到合理的任务分配和航迹规划方案. 仿真算例表明, 这种航迹规划方法不仅能保证各飞行器选择合理的协同航迹, 也使得作战任务可以获得最佳作战效果, 有效地提高编队作战的效费比.     

基于复杂网络和随机游走算法的研发项目组合风险分析

针对项目组合中的风险分析问题,本文通过构建"项目组合-风险"双层网络模型,提出了基于随机游走算法的项目组合风险定量分析方法,以更准确地预测项目组合风险.首先,本文在研发项目间依赖关系分析的基础上,构建了项目组合网络,并采用设计结构矩阵(DSM)法建立了基于复杂网络中"邻接节点"的项目间连接强度模型.然后,采用多领域矩阵建立了由风险事件推导风险因素间依赖关系的模型.进一步,通过集成项目组合中项目间依赖关系、项目与风险因素间对应关系、以及风险因素间初始的依赖关系,构建了"项目组合-风险"双层网络模型,采用随机游走算法得到稳定状态下最终的"项目-风险因素"域映射矩阵(DMM)和风险因素DSM.最后,以某研发项目组合为例,采用随机游走算法进行项目组合风险的精准预测,并采用PageRank方法对风险因素进行排序,验证了本文提出模型和方法的有效性.     

资源约束条件下任务调度算法研究

如何解决资源约束条件下的任务调度问题，保证在资源使用存在冲突情况下, 多个任务高效执行, 其中合理的任务调度和资源冲突消解是影响任务执行效果的关键因素。基于工作流图模型提出了一套资源约束条件下任务调度的框架, 并针对调度过程中产生的资源冲突, 提出了两种任务调度算法: 一种算法通过任务关键度确定优先级, 并基于贪心策略和调整工作流图拓扑结构的方法, 在任务开始前确定任务调度方案; 另一种算法采取弹性资源调度的方式, 使产生冲突的任务优先在资源不足的条件下开始执行, 任务调度和执行交替进行。最后, 通过地震救援案例验证了相关算法可行性, 与求解资源约束条件下任务调度问题的两类典型方法中具有代表性的算法进行对比实验, 分析了所提两种算法的优势与意义。仿真结果表明，所提算法具有适用地震救援资源紧缺特点的优势。     

考虑合成机制的多星应急任务调度

以应急任务优先调度为原则,保证观测总收益的基础上最小化对原调度序列的扰动是多星应急任务调度领域急需解决的问题。首先,分析应急任务完成时间和观测收益关系,建立考虑时间依赖性收益的数学规划模型。其次,基于遗传算法,提出考虑合成机制的多星应急任务调度算法。设计任务合成、插入和替换算子完成应急任务插入,考虑任务观测收益、序列扰动和最短观测时间设计适应度函数,设计交叉、变异、全局修复算子迭代优化调度序列。最后,通过数值实验表明设计的算法能够显著提高调度质量,适用于多星应急任务调度问题。     

卫星与浮空器协同侦察任务规划方法

针对卫星和浮空器协同对地侦察任务规划问题,提出了一种分阶段任务规划方法,将卫星与浮空器协同任务规划分为任务聚类、任务组分配和任务排程3个相继的阶段。使用层次聚类算法进行任务聚类,通过聚类形成多个任务组;给出了任务组分配的规划模型,将任务组与平台资源进行匹配;建立了任务排程的混合整数规划模型,并使用粒子群算法进行求解,将任务最终分配到相应的平台上。仿真结果表明,所提出的方法可行且有效。     

基于试探性的卫星数传任务调度算法研究

卫星数传任务调度问题是一个非常复杂的组合优化问题,即如何合理为每个任务分配地面站资源及其服务时间以最大限度满足任务需求的问题。根据卫星数传任务的特点,首先建立了卫星数传任务框架模型,进而提出了任务执行灵活度、执行冲突度等概念,在此基础上提出了一种基于试探性的卫星数传任务调度算法。最后利用AFIT基准数据进行仿真验证,结果表明该算法是可行的。     

考虑卫星指令上注的两阶段应急任务规划

多星对地观测应急任务具有突发性和高时效性,不同于常规任务的任务规划,应急任务规划需快速响应任务需求。考虑多星应急任务规划指令上注和数据下传这两个制约应急任务规划的关键因素,设计了基于固定周期的决策统筹规划和基于测控站的局部调整规划相结合的任务规划调度策略。在满足应急任务尽早下传的条件下,提出一种两阶段算法来解决不确定到达的应急任务的动态规划问题。最后通过实验验证了所提算法解决应急任务规划的有效性。     

面向应急成像观测任务的多星协同调度方法

针对应急条件下的成像观测任务,设计了多星协同调度框架,将多星协同调度问题分解为任务排序主问题和资源匹配子问题。分析了多星协同调度中的主要约束条件,以任务收益为优化目标构建问题的约束满足模型,并应用改进粒子群优化算法进行求解。详细介绍了算法中的编码、解码、移动、变异等操作,给出算法时间复杂度的计算公式。通过仿真实验,对算法的有效性进行了验证。     

网格任务调度的有向超图划分算法

网格计算是当前一个活跃的研究领域,其中任务调度是一个重要部分.根据网格环境下任务调度及传统DAG图的特点,吸取有向超图的优点,将有向超图理论融合任务调度特征,建立了基于划分的网格任务调度有向超图模型,并在此基础上通过对网格有向超图的划分实现任务对网格资源的映射与调度,提出了一种基于有向超图划分的网格任务调度算法HPGTS.模拟仿真实验结果证明了该模型及其算法的有效性和优越性.     

基于DLS和GA的作战任务-平台资源匹配方法

作战任务和平台资源的合理匹配是战役作战准备阶段的主要内容。考虑平台资源能力在作战过程中的损耗,在问题建模的过程中引入了资源能力的损耗系数,使得所建模型更加符合实际作战。提出了基于动态列表调度(dynamic list scheduling, DLS)和遗传算法（genetic algorithm, GA)的模型求解方法,使用DLS选择处理的任务,使用GA为选定任务分配平台资源,给出了该方法具体的设计思路和流程。最后结合联合作战的战役算例,验证了所提方法的优越性和适用性。     

敏捷成像卫星密集任务聚类方法

面向应急条件下的观测需求,为提高成像任务完成效率,对敏捷成像卫星密集任务聚类问题进行研究。分析了敏捷成像卫星观测过程,给出了任务聚类的俯仰、翻滚观测摆角及任务间过渡时间约束。建立了聚类图模型,给出了模型的构建算法。设计了一种基于最大最小蚂蚁系统的聚类算法,结合聚类模型特点设计蚁群策略,并对重叠和冲突的聚类任务进行处理。实验算例验证了模型和算法的有效性。     

复杂自适应系统的MAS动态协作任务求解时序逻辑模型

借鉴组织学思想将自适应系统中的自主运行单元抽象为Agent, 把复杂自适应系统视为多Agent组织, 从时间和状态角度对复杂动态系统的行为进行描述, 提出了基于时序活动逻辑的多Agent动态协作任务求解自适应机制和构造模型; 分析了任务求解BDI Agent的信念、愿望、意图的产生过程和实现方法, 建立了协商推理的语义规则和行为规则, 给出了协作群组的选择算法. 并从任务求解Agent的心智变化角度, 描述了动态协作任务求解模型实现的六个阶段: 任务动态分配、协作意愿产生、协作群体生成、共同计划制定、协作群体行动和结果评估. 通过在MAGE等平台上实验和仿真测试, 验证了方法的可行性和有效性.