钢包调度仿真软件包的设计与实现

钢包的优化配备对于钢铁生产过程中的节能，降耗起着重要的作用。针对钢包调度过程的复杂性，难于建立精确数学模型的特点，从钢包调度专家经验中提取钢包选配规则，建立钢包优化配备的优先级，基于规则和优先级混合编制策略开发了钢包调度仿真软件包，讨论了其结构和功能。为方便现场调度专家随时监控钢包的行为，开发了可视化钢包动态模拟画面，利用在线数据，进行离线仿真。经某钢厂在线测试结果表明：该软件可以提高钢包计划编制的精度，减少钢包在线调整的次数，充分利用红包以达到了节能、降耗的作用，为进一步在工程上应用奠定一定的基础。     

基于VRPTW-AT模型的钢包优化调度方法

在炼钢-连铸生产过程中,钢包的优化调度对减少钢铁生产的热能消耗,提高生产效率具有重要作用.将钢包调度问题归结为任务带有时间窗、车辆带有调整时间的车辆路径问题(vehicle routing problem with time windowsand adjustment time,VRPTW-AT).根据钢包服务钢水过程的约束建立了钢包调度问题的数学模型,针对模型特点提出了分散搜索(scatter search,SS)算法.基于国内某钢铁企业生产实绩做测试案例,对SS算法的优化效果与钢厂生产的实际数据进行了对比分析,实验结果表明了模型和算法的有效性.     

时空约束下连铸车间天车调度的多目标建模与求解

针对钢厂炼钢-连铸车间天车调度的时空约束下NP难问题特点,考虑重钢包和空钢包吊运任务,以所有吊运任务等待被运输时间最短、总运输时间最短、天车之间负载时间差异最小为优化目标,按作业跨中多台天车执行吊运任务的时间空间约束、天车运行安全约束条件满足等为约束方程,建立了天车调度模型.设计了天车调度规则用于抽象表达其运行特征,即按吊运任务与天车的相对位置关系确定各天车与任务的匹配度,作为选择天车的指导;按天车状态及位置更新规则描述天车运行过程;按任务种类与预计起止时间先后确定吊运任务的优先级,作为天车运行过程中利用天车被动运输进行冲突消解的依据.设计了与模型特征相适应的改进遗传算法进行求解,采用某钢厂连铸跨的生产数据进行检验,通过与禁忌搜索法进行对比,证实了改进遗传算法的可行性和有效性,能够为生产过程中的天车调度提供指导.     

优先级动态变化的多地面站数传规划问题研究

多地面站数传规划问题是一个复杂的组合优化问题,目前的研究大都假设各个数据下传任务没有优先级,或优先级固定。考虑数据下传任务优先级动态变化特性,建立了冲突时段约束图模型,提出了基于遗传算法的多地面站数传规划算法。根据模拟的数据进行实验及分析,表明该方法能有效解决多地面站数传规划问题。     

基于ITSM的多攻击点目标优先级排序

针对多攻击点目标优先级排序问题,首先建立了基于属性测度线性加权的目标优先级排序模型;然后通过对战术重要性标绘的改进,提出了一种新的目标优先级排序算法,并将其扩展到多点攻击场景。单点攻击和多点攻击不同场景下仿真实验表明,所提算法明确反映了各属性测度与目标优先级的非线性关系,较之多属性测度线性加权法和战术重要性标绘更加适应实际战场态势需求。     

基于K-L信息距离的证据冲突特征识别与应用

证据冲突是多证据融合中各种合成方法的主要制约问题，本文引入K-L信息距离函数描述证据间的冲突特征，通过构造距离矩阵定义独立证据在整个系统的冲突程度，实现对证据冲突的系统化识别.模拟实验表明：K-L信息距离的有效冲突识别，能完善D-S理论合成规则的应用约束，对正常冲突证据合成得到优化收敛结果，对高度冲突隔离证据的特征分析提取价值信息.     

基于超启发式遗传规划的动态车间调度方法

动态作业车间存在资源状态的不确定性和任务的随机性,难以寻找适用于多种复杂生产情景的通用调度规则。提出一种基于超启发式遗传规划的动态车间调度规则自动化发现方法,以最大完工时间和平均加权迟到时间为优化目标,利用机器排序规则的自动化发现,来提高不同生产情景下车间调度的动态适应性。通过对演化调度规则的语义分析,分析了GP树终端属性对不同优化目标的作用。实验结果表明,所提算法能够针对不同生产场景,生成适合的调度规则,且性能优于人工设计的基准调度规则。     

跨流域复杂水库群联合调度规则建模与求解

跨流域水库群系统结构复杂、水库数目众多,加之每个水库辅之以相应的调度规则,使得优化调度模型决策变量数目剧增,从而增加了水库群联合调度规则优化确定的难度.鉴于此,本文以供水调度图和调水控制线为联合调度规则形式,构建同时考虑跨流域调水和供水的复杂水库群联合优化调度模型,添加考虑供水调度图先验形状特征的形状约束,提出一种借鉴逐步优化算法(POA)思想的逐库优化粒子群算法(PRA-PSO).该算法(PRA-PSO)以基本粒子群算法优化原理为基础,逐步优化单个或两个水库的调度规则,以降低单次优化变量的维数,从而提高其搜索全局最优解的能力.最后,以辽宁省某大型跨流域复杂水库群联合调度为例,验证了模型的合理性和算法的有效性.     

分布式环境下多任务调度问题的分析与求解

将约束条件归纳为任务约束、链路约束和资源约束,在允许任务复制的情况下,建立了问题的约束与目标的完整数学模型;提出了一种基于任务复制的模拟人类社会中关系演化过程的簇调度算法IREA,包括前沿调度、动态分簇和分离图三个子算法.IREA采用全新的优先级规则,定义了关系数、依赖度、归并度等表示簇的优先级.通过对两个经典算例的计算,发现IREA能求出比算例所在文献算法所得解更优的解;对MJD算例,还得到了一个不同于原文献所给理论最优格局的一个新的最优格局.     

有约束指导的粗集决策表属性约简算法

粗集理论通过对原始决策表的约简获取规则知识,其核心部分是属性约简.本文在结合两种基本属性约简算法优点的基础上提出了有约束指导的属性约简算法,并给出了算法的详细步骤.该算法通过专家经验的约束指导避免了对属性之间随机组合情况的搜索,可以提高求解速度.仿真试验验证了该方法的有效性和优越性.应用该算法处理一组生产调度数据以获取调度规则,结果显示能较好的与生产实际相吻合,这进一步验证了算法的实用性.     

基于重要度评估和IMPGA的航空保障装备型谱规划

针对目前航空保障装备通用化和系列化程度低等问题,提出了基于重要度评估和改进多种群遗传算法(improved multi-population genetic algorithm,IMPGA)的型谱规划方法。该方法将专家知识体系和群体智能体系相融合,首先建立航空保障装备型谱重要度评估指标体系,然后采用结合熵权和灰色群组聚类的组合赋权模型,并将综合评估值视为型谱优先级排序实现型谱规划初步筛选,最后基于IMPGA将型谱重要度综合评估值与优化费用之比作为适应度进行各项遗传操作,在多次迭代中实现重要度综合评估值高和费用可控的型谱优化方案求解。通过型谱规划实例验证了该方法的有效性。     

模拟退火算法在压注采系统优化中的应用

压注采系统是一个包括低渗透油田开发中压裂、注水和采油三个主要环节的非线性复杂系统 ,用常规方法难以对该系统进行优化设计 ,为此提出了用模拟退火算法优化压注采系统的方法 .模拟退火算法是一种全局优化方法 ,对初始点的依赖性不强 .特别是对于本身就涉及到大型数值计算的压注采系统 ,模拟退火算法更显示出其直接寻优的优势 .研究结果表明 ,用模拟退火算法能有效地解决压注采系统的非线性全局优化问题 ,可以得出不同条件下压、注、采的最佳匹配关系 ,实现了压裂、注水和采油技术与经济的统一 ,从而为提高低渗透油田开发的整体效益提供了可靠的理论依据.     

考虑属性优先性的择期手术医患双边稳定匹配模型

针对考虑属性优先性的择期手术患者和医生双边匹配问题，提出了一种新的方法.在该方法中，首先，给出考虑属性优先性的择期手术患者和医生双边匹配问题的描述和医患双边匹配的定义；考虑到患者最关注的医生属性不同和医生对手术类型的擅长程度不同，分别给出了考虑属性优先性的医患个体理性匹配方案、医患稳定阻塞对、医患稳定匹配方案的定义；进一步地，根据患者提供的属性优先性信息，计算患者关于各优先属性集的权重，进而计算患者关于医生的综合满意度；构建了获得医患稳定匹配方案的多目标优化模型，基于多目标粒子群（MOPSO）算法设计了求解该模型的启发式算法；最后，通过算例说明了本文提出方法的可行性与有效性.     

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.     

基于规则导向的柔性作业车间多目标动态调度算法

设计了一种具有柔性资源约束的多目标集成优化方法,建立了包括最小完工时间、最小生产成本、最大设备利用率、最大交货满意度和最优人工分配在内的多目标组合优化模型;为降低模型的复杂度,抑制组合优化模型的状态爆炸效应,采用规则导向的资源调度思想,通过调整规则概率使概率大的规则被优先选中,从而"推动"搜索过程向预期目标方向移动;采用改进的非支配排序遗传算法—NSGA-Ⅱ获得不同规则概率值的Pareto解集,并结合动态规划法求解最优人员分配方案;仿真对比与算例验证,本文算法可以有效解决柔性作业车间多目标调度优化问题.     

多技能资源时间窗约束下可中断项目调度的分支定界算法

资源的多技能和时间窗属性是软件开发、工程设计、设备维修等领域在人力资源调度时常考虑的关键因素,而且在很多实际项目中,任务的执行允许中断.研究一类资源具有多技能和时间窗约束的任务可中断项目调度问题,建立了相应的整数规划模型,设计了一种分支定界算法构造搜索树进行求解,搜索树的每个节点代表一个任务组合,同时为减少分支节点数,提出了两个有效的剪枝规则,并设计了节点优先规则,对各节点任务组合则采用贪婪算法来进行资源约束判断.利用改进的PSPLIB案例库设计多组计算实验,实验结果检验了优选策略的有效性,经与CPLEX模型求解和基本启发式方法的对比揭示了算法在解决这类问题上的效率和有效性,求解结果可为实际项目调度提供决策依据.     

考虑子系统执行能力的多无人机协同任务规划

任务分配是提高无人机运维效率的关键技术之一。针对子系统执行能力约束条件下的无人机蜂群协同任务分配问题, 提出一种融合拍卖机制的改进狼群算法。首先, 定义子系统能力矩阵以实现无人机异构性和任务执行能力的统一描述。其次, 对个体狼采用矩阵编码, 针对违反攻击次数的非可行解, 提出基于拍卖机制的修正策略, 以进行处理。然后, 在个体狼位置更新过程中融入遗传算法思想, 在探索阶段和围捕阶段分别进行相邻行交换操作和间隔列交叉操作, 以实现快速寻优。最后, 将第三优狼引入到狼群更新过程中, 从而增强种群的多样性。仿真实验结果表明, 所提方法能够有效求解子系统执行能力约束下无人机蜂群协同任务规划问题; 且相比于其他改进进化算法, 所提方法具有更好的寻优性与收敛速度。     

基于改进蚁群优化的多目标资源受限项目调度方法

多目标资源受限项目调度是一类典型的NP难组合优化问题,具有广泛的实际应用背景.本文提出了一种带局部搜索的改进蚁群优化算法用于求解多目标资源受限项目调度问题,优化指标为最小化项目工期和资源投资.首先,采用改进的蚁群优化算法获取Pareto解集;其次,通过基于带逻辑约束的Insert和Swap邻域搜索方法对已获得的非支配解进行局部搜索,进一步提高算法的性能;最后,基于PSPLIB国际标准测试集的数值仿真实验与现有最好的算法比较,验证了所提算法的有效性和高效性.