甩挂运输车辆调度模型及节约算法设计

采用整数规划方法建立了带时间约束的甩挂运输车辆调度模型。由于该问题的复杂性,在实际问题中若采用精确算法往往不能实现求解,因此提出了增加新策略的调整节约算法。仿真结果和实际案例运算表明,该算法是很有效的,比原来的传统运输方式更优,可以满足较大规模的甩挂运输车辆调度问题。     

一种适用于紧急事件调度的启发式项目调度新方法

针对紧急事件调度的紧迫性特点,为了快速准确制定响应方案,建立了一种基于资源约束的启发式项目调度方法.为了确定方案执行过程中的关键任务,将该方法与关键链方法相结合确定最终的调度方案.首先,在不考虑资源约束的条件下,制定了任务的最早及最晚开始时间计算方法,用来确定项目的初始关键链;然后,利用资源受限项目调度模型,通过制定的启发式规则确定资源约束下的关键链;最后,利用根方差法确定关键链中输入缓冲区的容量.同时,以海上救援紧急作业调度为例对算法进行了测试,并将该算法与现有的多种启发式规则进行了比较.结果表明,本算法能生成更好的调度方案,更适用于紧急事件调度.     

一种有效的交通流预测法在城市电梯中的应用

一种好的电梯群控系统交通流预测方法,能够为电梯群控调度算法的进一步研究提供依据,实现电梯的优化调度.该文针对电梯系统的交通流问题,提出了将小波与基于径向基(RBF)函数的神经网络相结合的小波神经网络(WNN)预测方法,对现有电梯系统交通流进行预测,并通过仿真研究,验证该方法的可行性和有效性,为电梯群控系统的调度奠定了基础.     

水库群水电站短期调度的整数规划方法

针对水库群水电站短期调度问题,在综合考虑非线性水电转换关系、机组最小开关机时间、水流延时、库容及河道容量约束等众多因素的情况下,建立了一种混合整数规划调度模型.引入了最小开关机时间约束,以限制机组频繁启停.对非线性水电转换关系采用分段线性化方法,通过引入辅助整数变量将模型转换为线性混合整数规划问题,在此基础上采用CPLEX优化软件包求解.对包含3个水库12台机组的一个模拟系统的测试结果表明,所建模型及相关的线性化方法能灵活处理水库群水电站短期调度中的多种复杂因素.     

带队列约束的RHFS列生成调度算法

为有效提升多重入车间的生产效率,考虑实际生产中队列约束,提出了基于列生成算法的可重入混合流水车间的调度方法.首先对两阶段生产调度问题进行描述,以最小化工件总完成时间为优化目标,建立数学规划模型.针对该调度模型提出列生成算法,设计带多重决策的动态规划方法来求解工件级子问题,为更快收敛,主问题求解中采用自适应加速策略.在使用分支定界将得到的解整数化的过程中,构造列池并设计局部变异.最后,对各种不同问题规模进行了数值实验,结果表明所提出的调度算法是有效可行的.     

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.     

考虑工人疲劳和学习效应的装备制造车间动态调度

针对大型装备制造车间人机双资源调度中工人疲劳和学习效应集成优化难的问题,基于指数型疲劳表征和DeJong学习曲线,构建混合整数规划模型。根据双资源调度问题的编码特征,结合排序规则生成初始调度方案,结合移除和插入操作设计自适应大邻域搜索算法,以求解人机双资源分配、工件排序、动态调度等子问题。同时,围绕紧急插单、机器故障、工人离岗等扰动设计重调度策略,基于原有算法实现动态调度,并进行算法测试。结果表明,与求解器、规则、遗传算法等相比,所提算法找到了完工时间更短的调度方案,且在紧急插单、机器故障、工人离岗等动态调度场景下,也能够给出更好的结果。所研究的装备制造车间调度问题同时考虑了工人疲劳与学习效应,对应算法可为大型装备制造排产系统开发提供参考。     

不确定因素下电子侦察卫星鲁棒性调度方法

针对卫星电子侦察过程中的各种不确定因素,提出了一种静态调度与反应式调度相结合的鲁棒性调度方法.静态调度中针对具有随机分布特性的侦察数据量,并考虑卫星的使用约束和任务约束,建立了机会约束混合整数规划模型;提出了基于罚函数的进化算法,用以解决模型的非线性与非凸特性,结合蒙特卡罗抽样的罚函数用以解决模型的随机性.反应式调度中针对新任务提交、资源失效和任务执行失败等离散不确定因素,提出了一种快速启发式任务插入算法,基于初始调度方案,有效降低调度复杂度.仿真实验表明该方法适用于解决不确定因素下电子侦察卫星调度问题.     

多约束最短链路不相交路径的启发式算法

为求解多约束最短链路不相交路径（MCSDP(k)）问题,提出了一种启发式的整数规划方法：FHABIP,并给出了算法搜索方案。根据问题的整数线性约束集合具有的结构特点,利用拉格朗日乘子把整数线性约束集合中的复杂约束引入到目标函数中,导出具有约束系数矩阵是全幺模矩阵特点的整数线性规划问题,从而使这类问题能用单纯形法容易求解。MCSDP(k)在求解线性规划问题的迭代过程中很容易地被求出。算法实验结果表明该算法快速有效。     

集装箱码头的堆场管理优化问题

考虑卡车调度以及调度方案造成交通拥堵的影响下,研究堆场内部空间的分配和场桥(YC)的调度问题.将上述问题整合成一个整数线性规划模型,模型以YC及卡车的调度费用的总和最小为优化目标.设计和声搜索算法和约束满足算法求解上述模型.通过堆场空间的合理分配以及高效的调度方案,可以提高集装箱码头的运行效率,进而降低集装箱码头的运营成本.     

一种基于可行性条件的具有爬升限制的安全约束机组组合系统方法

提出了在Lagrangian松弛框架下的、基于可行解条件的求解具有爬升限制的安全约束机组组合问题的一种系统方法。对每个调度时段,将不可行机组组合的调整为可行的机组组合的问题建立为一个0-1整数线性规划问题。然后,使用分支定界方法求解之,试图在机会成本最小化下,将不可行机组组合调整为可行的机组组合。最后,求解经济分配问题。使用IEEE标准测试数据验证了算法的有效性。     

云计算和大数据环境下工作流数据感知调度

为了解决具有数据约束的工作流多标优化调度问题,提出了一种在保证业务逻辑前提下并考虑数据约束的数据感知调度算法.首先通过将工作流调度建模为一个多目标优化问题,开发了一种数据感知蚁群算法(DACO)来搜索最优调度方式,其次在该算法中将判断每个任务所需的数据量和任务之间的数据约束,感知每个业务之间的数据流,最后分治策略来搜索最优调度.实验结果表明,该算法在效率和成本效益方面优于现有的求解方法.     

集装箱码头岸桥分配与集卡调度整合问题研究

岸桥分配与集卡调度是相互联系相互影响的问题,如果要提高码头装卸效率,就必须协调好两者的调度关系。针对集装箱码头岸桥和集卡的协同调度问题,以使进口箱和出口箱的总完工时间最短为目的,考虑了集卡路径约束和岸桥实际操作情况等实际约束,构建了边装边卸的混合整数规划模型。由于模型比较复杂,因此采用了分层方法来实现两种设备的协调调度,并用改进的遗传算法来求解模型。实验表明,通过将改进算法的结果与标准化软件CPLEX所求得的最优解或下界比较,算法求得6组最优解且剩余算例平均偏差小于5%;在求解时间方面,随着岸桥、集卡和集装箱数量的增加,CPLEX求解时间跨度由1 s到1 h快速增长,而改进算法求解却仅仅需要几十秒,因此说明改进的算法可以快速有效地解决岸桥和集卡的协同调度问题。     

基于物理设计约束的模拟电路尺寸设计的优化算法GMSGA

在模拟电路自动化尺寸设计方法中,基于仿真的方法精度高但耗时巨大.考虑到物理设计的约束,基于优化的模拟电路尺寸设计问题可以看作混合整数规划问题,然而利用传统的方法解决这类问题耗时巨大.为了解决该问题,本文提出一种新的优化算法:混合高斯采样贪婪算法(GMSGA).该算法首先基于混合高斯过程采样的方法获得约束侵犯和较小的良好的起始点,随后将混合整数规划问题近似地分解为整数规划问题和连续变量优化问题分别求解,其中:整数规划问题采用了一种贪婪算法,这极大地减少了仿真次数;连续变量优化采用序列二次规划算法,用来对结果进行局部优化.为验证算法的效率和可靠性,我们利用该算法了设计一个ADC中的运算放大器和E类功放.实验结果表明:相较于其他算法,该算法在相同的仿真次数下多次实验可以得到更好的优化结果.     

基于均衡约束的ADMM-LDPC译码算法

基于交替方向乘子法(ADMM)的改进型惩罚函数LDPC译码算法能够提升译码性能,但却存在优化参数数目过多的问题.针对该问题,提出一种基于均衡约束的ADMM-LDPC译码算法.首先将码字的0-1整数约束等价转化为连续的均衡约束,使得原有的整数优化问题转化为含均衡约束的非凸问题;然后采用惩罚函数的方法将该非凸问题转化为可求解的双层凸优化问题;最后采用迭代优化算法对该问题进行求解.仿真结果表明:相较于原有算法,所提算法大幅减少了所需优化的参数数目,且在低信噪比时能实现约0.05 d B的性能提升.     

基于粒子群算法的整数规划问题的求解算法

整数规划是运筹学的一个分支,一直以来没有很好的求解算法.目前有研究人员尝试用粒子群算法求解整数规划,但都只能解决无约束整数规划问题.提出了一种求解约束整数规划的粒子群算法,能够解决有约束线性和非线性整数规划问题.     

基于滚动时域混合整数线性规划的汽车紧急避让问题求解方法

为了提高汽车高速紧急避让行驶安全性,提出一种汽车紧急避让问题求解方法.基于滚动时域混合整数线性规划(RHC-MILP),通过引入逻辑变量和连续变量的混合形式的线性约束来描述障碍物避让约束,对车辆的动态特性进行线性近似,建立离散时间模型;以整数变量描述车辆和障碍物之间的相对位置,以安全顺利避开障碍物性能指标作为代价函数,建立混合整数规划,并采用滚动时域控制策略进行求解.仿真和实车试验结果表明,该方法能够求解汽车的紧急避让问题,具有求解精度高,求解时间短的优势,并且仿真值和试验值的变化趋势基本一致,从而验证了该方法的正确性和可行性.     

基于遗传算法的电梯群控鲁棒优化模型

针对电梯群控调度过程中交通流不确定的问题,建立了鲁棒优化模型,利用遗传算法对所建模型进行求解.对于不确定线性优化问题,研究了不确定集的选择以及模型鲁棒对等式转化方法.仿真实验中,利用电梯群控虚拟仿真环境对鲁棒优化调度算法在不同交通流下进行了验证.以300人/15 min的混合交通流模式为例,鲁棒优化算法的平均候梯时间比静态分区算法降低12.77 s;平均乘梯时间比最小等待时间算法降低9.7 s;电梯启停次数比静态分区算法少8次.实验结果表明,鲁棒优化调度算法对不同交通模式具有更好的适应性,可以减小交通流不确定性的影响,提高电梯群控调度性能.     

基于改进差分进化算法的分布式发电系统调度

针对分布式发电（ DG）系统调度的经济成本和环境成本,提出了一种新的改进差分进化算法。首先对建筑物DG系统进行优化设计,在考虑建筑中电能和热能需求以及分布式发电技术特性的基础上,确定技术最优组合、容量和运营计划;其次,针对DG调度中存在的整数规划限制及非线性等式约束问题,提出了改进的差分进化算法来解决混合整数非线性规划（ MINLP）问题,对所设计的DG系统进行经济和环境成本的最小化调度,并与传统方法进行比较。结果表明,文中所提出的方法在经济性和收敛时间上都明显优于传统算法。研究结果可以应用于同时包含发电、供热、储电、储热的完善的分布式发电系统,可为分布式发电系统商业部门的运营提供参考。     

基于电梯交通实测数据的乘客O-D矩阵推算

针对简要的统计数据建立电梯交通模型的不足,提出了基于电梯交通实测数据的O-D矩阵推算方法.该方法是将极大熵原理应用于电梯交通,建立极大熵模型,并根据整数推定算法产生乘客O-D矩阵,最后给出了计算实例.