基于免疫遗传算法的车间天车调度仿真模型

研究了多机多任务的车间天车调度问题, 提出了一种结合免疫遗传算法的仿真模型 解决方案. 该方案建立了能反映天车实际工作环境运行特征的仿真模型, 根据天车作业 跨的工位与天车位置关系进行模型空间抽象, 用可变的天车任务优先级来解决天车运行 过程中空间约束导致的多机多任务冲突; 仿真模型用于评估各种调度方案, 免疫遗传算 法则使调度方案在不断的迭代中持续优化. 以某钢厂一主作业跨的天车调运任务问题制 定天车调度方案进行模型检验, 对求解的可行天车任务分配方案, 进行比较分析, 说明 了模型方法的有效性与工程应用的可行性.     

可重入柔性调度问题研究:模型、算法与应用

近二十年来,在企业提高生产效率和增加生产灵活性方面的内在需求推动下,一类广泛存在于半导体制造、钢铁生产、汽车制造、武器生产、化工、微生物检测、金融财务等制造和服务领域,且具有多阶段、并行机拓扑结构的柔性生产调度问题的研究和应用正得到学术界和工业界越来越多的重视.考虑到在实际生产过程中,工件在部分阶段的加工工艺路径为循环的技术要求,与实际生产过程更加贴近的可重入系统的特性被引入到柔性制造系统.鉴于可重入柔性调度问题(reentran flexible scheduling problem,REFSP)在理论上的重要性及其对于实际调度的指导性,本文综述了可重入柔性调度问题的研究进展.首先介绍了可重入柔性调度问题的基本数学模型,并基于α|β|γ表示法对已有的复杂环境下的可重入柔性调度问题进行了归类,接着对其优化求解方法进行了归纳,并梳理了其主要应用领域,最后提出了有待进一步研究的若干方向和内容,旨在推进国内在可重入柔性调度问题研究领域的理论研究和工程应用.     

基于优化资源流约束的模具多项目反应调度算法

针对模具多项目执行过程中由于任务拖期而导致的调度计划变更,提出了一种基于优化的资源流约束的反应调度算法. 首先利用基于优先规则的微粒群算法构建一个项目加权工期之和最小的初始调度计划,采用启发式算法建立并优化初始调度计划的资源流网络,并将关键链技术与资源流网络相结合,对初始调度计划进行合理的时间缓冲设置. 然后建立了以调度计划扰动费用最小为优化目标的反应调度模型,并用基于优先规则的微粒群算法进行求解. 最后,通过仿真计算分析了算法的可行性与可靠性,结果表明该反应调度算法在模具多项目动态调度中具有一定的应用价值.     

一种不确定条件下批处理过程的鲁棒调度模型

批处理过程中存在大量的不确定因素,通常表现在参数的变化上,这使得确定性的生产调度模型难以得到令决策者满意的调度结果.为了解决这一问题,文章从鲁棒优化的角度出发,给出了鲁棒调度的新定义,其核心是在调度的可行性与最优性之间寻求均衡.介绍并提出了相关的鲁棒性指标来衡量调度的鲁棒性.并依据这种思想,针对不确定需求建立了一种新的鲁棒调度模型,该模型允许在一定程度上违背某些约束,但要求对这种违背进行补偿,规定补偿行为,并将补偿成本记入优化目标,从而实现鲁棒优化.仿真结果表明,利用该模型可以得到鲁棒性更强的调度方案,并且满足一定的最优性.     

云环境下能耗优化的任务调度模型及虚拟机部署算法

云计算环境下,在满足用户服务级目标约束下,如何有效地进行资源分配调度,降低能耗,已成为不容忽略的关键问题.针对目前云计算系统服务资源分配调度问题在能耗方面的研究不足,提出一种能耗优化的资源分配调度体系架构,并基于此架构设计了一个满足实时用户SLA的能耗优化模型.该优化模型从系统级和部件级两个层次进行能耗优化.在系统级上,提出一种基于分组遗传算法最大限度降低系统空闲能耗的虚拟机部署算法,该算法将虚拟机和服务器之间的映射抽象为有约束的多维可变装箱问题;同时,在部件级上采用动态电压功率调整技术降低执行能耗,从而达到在满足用户需求的前提下,最大限度降低系统总能耗.仿真实验结果表明,该算法与同类算法相比,在相同条件下可有效降低云计算系统的能耗开销.     

Multiple model tracking algorithms based on neural network and multiple process noise soft switching

A multiple model tracking algorithm based on neural network and multiple-process noise soft-switching for maneuvering targets is presented. In this algorithm, the “current” statistical model and neural network are running in parallel. The neural network algorithm is used to modify the adaptive noise filtering algorithm based on the mean value and variance of the “current” statistical model for maneuvering targets, and then the multiple model tracking algorithm of the multiple processing switch is used to improve the precision of tracking maneuvering targets. The modified algorithm is proved to be effective by simulation.     

云计算环境下动态资源分配优化方法研究

云计算理论中动态资源分配优化模型研究有待完善,本文提出处理动态资源分配优化问题的群智能处理模型.通过建立博弈量 子场数学模型,探讨基于价格机制的博弈理论,进一步通过发掘群智能原型中群体行为,并发现其内在的自组织行为和合作行为 机制,从而研究模型的自治性、平衡态和稳定性.最后针对宽带网络的带宽分配问题应用实例,定义了需求偏差函数,采用需求 满意度大以及需求偏差小的优化目标验证了模型性能,研究结果表明：本文基于价格机制博弈策略的模型是有效和可行的,不仅可以满足供需双方的利益,而且提高了资源的利用率.     

行驶受扰延迟下配送车辆调度的干扰管理决策模型

针对行驶受扰延迟下配送车辆的调度问题,提出了基于多相量子粒子群算法的两阶段干扰管理决策方法.首先以最小化用户时间窗偏离度和最小化配送成本为目标,建立了问题的数学模型;然后对车辆配送发生干扰事件可能采取的干扰管理模式进行了归纳和分类,并在选定模式基础上提出了用多相量子粒子群算法进行路线选择的方法;最后在Solomon算例的基础上通过实验仿真,对所提出方法的性能进行测试,并与全局重调度方法进行对比分析,验证了本文方法不仅达到了优化目标的目的,还满足了干扰管理的实用性要求.     

LIVESTOCK PRODUCTION PLANNING UNDER ENVIRONMENTAL RISKS AND UNCERTAINTIES

1. Introduction The world food economy is increasingly being driven by a shift of diets towards livestock products. In the developing countries, consumption of meat has been growing at 5-6 percent p.a., and that of milk and dairy products at 3.3-3.5 percent p.a. in the last few decades. Much of the growth is taking place in China (Huang and Zhang et al. 2003a, Huang and Liu 2003b, Keyzer and van Veen 2004, Ma and Huang et al. 2004, Simpson and Cheng et al.1994, USDA Economic Research Se…     

动态需求的多车型车辆调度问题及云遗传算法

根据动态信息产生的时间点不同提出时间轴概念,利用时间轴将动态车辆调度问题转化为一系列的静态车辆调度问题,建立考虑车载率和油耗的综合费用为优化目标的车辆调度模型.利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性改进自适应遗传算法中交叉率和变异率设置方式,设计云自适应遗传算法对车辆调度问题进行实时再优化.最后,结合算例对模型和算法的有效性进行验证.     

面向星上的云层探测与规避算法

为避免在遥感卫星成像过程中,因云层遮挡影响光学卫星得到有效的地面目标信息,提出面向星上的云层探测和规避算法。首先利用自适应阈值分割目标和背景,并对分割后的二值图像进行标记,然后提出形状复杂度的概念并计算各连通域的形状复杂度,设定阈值后提取云层区域。建立了卫星轨道空间坐标系和规避云层的模型,推导了敏捷卫星姿态角调整公式,设计了卫星组网通过星间通讯在可见窗口观测目标的方案。通过实验与仿真得出该算法检测云层时间在168~281 ms范围内,正确率为89%,卫星数据利用率在两组轨道参数下分别提高18.15%和22.21%。基本能够将准确度和实时性指标有效结合,并缓解了遥感图像海量数据对传输通道的压力。     

磷化工企业计划模型及其算法研究

磷化工企业计划决策问题非常复杂,涉及的因素非常之多,是一个有待深入研究的领域.本文构建了磷化工企业的计划决策大型线性目标规划模型,该模型分采矿模块、选矿模块、制肥和销售以及综合目标5个模块,同时,提出了求解该模型的有界变量后分析法.实例计算表明,提出的模型和方法可靠实用,有助于企业制定一个优化的计划.     

连续恐怖袭击下反恐设施选址与资源调度优化模型及其应用

当前恐怖袭击活动由偶发的单次攻击发展为不同地域内连续发动袭击.考虑政府部门统筹反恐设施选址和应急资源调度,构建了连续恐怖袭击下反恐设施选址优化与反恐资源调度优化的斯塔克伯格博弈模型,并分析政府与恐怖分子的均衡行为.结合新疆喀什地区重要城市反恐设施网络结构的实例,数值分析得出了选址点个数、袭击次数、是否考虑反恐资源调度等因素对政府与恐怖分子最优效用的影响;最优反恐资源投入量与袭击次数和选址点个数之间的关系.研究表明:反恐资源最优投入量、反恐设施选址点个数和政府应急管理能力三者具有替代关系;政府反恐力量联合考虑反恐设施优化选址和反恐资源优化调度的实施效果更好.     

Multiple constraints-based QoS multicast routing: model and algorithms

1.INTRODUCTION Multicastserviceshavebeenusedbyvariouscontinu ousmediaapplications.Forexample,themulticast backbone(Mbone)oftheInternethasbeenusedto transportrealtimeaudio/videofornews,entertain ment,videoconferencing,anddistancelearning.The provisionofQoSguaranteesisofutmostimportance forthedevelopmentofthemulticastservices.Multi castroutinghascontinuedtobeaveryimportantre searchissueintheareasofnetworksanddistributed systems[1～4].Itattractstheinterestsofmanypeo ple. Afrequently…     

Heuristic algorithms for scheduling on uniform parallel machines with heads and tails

This paper considers the uniform parallel machine scheduling problem with unequal release dates and delivery times to minimize the maximum completion time.For this NP-hard problem,the largest sum of release date,processing time and delivery time first rule is designed to determine a certain machine for each job,and the largest difference between delivery time and release date first rule is designed to sequence the jobs scheduled on the same machine,and then a novel algorithm for the scheduling problem is built.To evaluate the performance of the proposed algorithm,a lower bound for the problem is proposed.The accuracy of the proposed algorithm is tested based on the data with problem size varying from 200 jobs to 600 jobs.The computational results indicate that the average relative error between the proposed algorithm and the lower bound is only 0.667%,therefore the solutions obtained by the proposed algorithm are very accurate.     

行驶时间延迟下配送车辆调度的干扰管理模型与算法

针对行驶时间延迟下配送车辆调度的干扰管理问题,给出了车辆调度人员实际操作中的一系列"救援模式",并将其提炼为计算机可以理解并处理的形式化知识;按照车辆调度人员的"救援路线列举→救援路线选择"两阶段的思维方式,以顾客时间窗偏离程度最小化和配送成本最小化为目标,建立了问题的数学模型及其求解算法. 通过初步的实验,确定了算法的参数配置;在Solomon提出的标准算例上对算法的鲁棒性、求解结果的质量、以及求解性能等几项指标进行了测试及与文献算法的比较;最后对算法进行了实时化的处理. 实验结果表明,本文算法不仅达到了多目标优化的效果, 而且可以满足实时应用的要求.     

考虑现实约束的模糊多准则投资组合优化模型

针对模糊环境中资产收益和换手率均为模糊变量的投资组合问题, 考虑了资产组合的基数约束、投资比例的边界约束、资产的流动性以及分散化程度约束, 建立了一个以资产组合收益、偏度最大, 同时资产组合风险、不确定性以及模糊性最小为目标的多准则投资组合优化模型. 然后, 利用加权极大-极小模糊目标规划方法将所提出的模型转化为单目标规划问题, 进而设计了一个遗传算法来对其进行求解. 最后, 通过一个实例来阐明所提出模型的实用性以及算法的有效性. 研究结果表明: 本模型能够有效地刻画不同投资者的投资意图, 所设计的算法是有效的.     

贝叶斯反馈云模型的分析与设计

将人类认知的先验性和云模型的特点结合起来,构建了贝叶斯反馈云模型.对不确定性概念的定量和定性测度在人机之间相互转化进行了分析,对云滴校验进行了详细的设计,给出了贝叶斯反馈云的统计描述.利用该模型可使协同实体对不确定概念的认识更清晰化,并且可提高协同效率.     

变动补偿的多模糊选址-路径机会约束模型及算法

针对同时具有模糊需求和模糊旅行时间,且有车辆容量、配送中心容量和时间窗约束的选址-路径问题,基于预优化和实时调整的两阶段策略,引入变动成本的概念,建立变动补偿的机会约束预优化模型.在实时调整阶段,考虑多模糊参数的联合影响,定义变动成本为因车辆剩余容量不足返回配送中心卸载的额外配送成本和因车辆实际到达时间超出客户时间窗的时间惩罚成本总和.鉴于多模糊参数影响的时间窗可信度计算复杂,且已将时间惩罚成本作为变动成本的一部分修正目标函数,去掉时间窗机会约束,设计一阶段模拟退火算法求解,贪婪聚类构建初始解,随机模拟法估算变动成本.测试算例验证了模型和算法的有效性.得出,该模型可弱化偏好值的影响,生成实时调整变动幅度小且整体最优的预优化方案,提高对不确定环境的风险抵抗力,且求解简单;该算法是求解此类问题的较好算法;研究成果为多模糊选址-路径问题提供新的求解思路.     

考虑随机离职的新产品研发项目组合多技能员工调度模型

研发人员随机离职事件对新产品研发项目组合调度具有重要影响.以多技能研发人员为调度对象,采用离散马尔可夫链描述人员离职过程,考虑人才培养战略收益、研发周期以及研发成本三个目标,建立了新产品研发项目组合调度随机多目标约束优化模型.采用自适应帕累托抽样算法求解模型,算法中采用马尔可夫蒙特卡罗抽样技术进行随机离职抽样,基于启发式串行进度生成机制计算确定性情况下目标值,采用快速非支配遗传算法(NSGAII)获取多目标期望值模型的帕累托解集.将算法和模型应用到国内某公司一种新的电气节能产品研发项目组合人员调度问题中,结果显示:随机模型较确定性模型更为贴近企业实践情况;设计的算法能够有效地求出问题的帕累托解集,收敛性能较好.研究结果可为企业进行随机离职情况下新产品研发项目组合多技能员工调度方案的制定提供有效的决策支持.