随机服务时间下的家庭护理人员调度问题研究

研究了家庭护理中的医疗服务人员调度问题,考虑了随机的客户服务时间和最迟开始服务时间约束.建立了带补偿的随机规划模型,得到了客户期望迟到惩罚成本的近似计算表达式,并分析了期望惩罚成本的性质.根据问题的特点,基于列生成算法思想建立问题的集分割最优化主问题模型和生成新列的最短路子问题模型,并设计标签算法对子问题加以求解.将列生成算法嵌入到分枝定界过程中形成分枝定价算法得到问题整数可行解.通过数值实验,验证了所提出客户期望迟到惩罚成本近似表达式和分枝定价算法的有效性.     

基于模糊时间窗的车辆调度干扰管理研究

为解决由顾客需求变动引发的物流配送干扰问题,最大化满足顾客需求并兼顾企业利益,提出基于模糊时间窗的车辆调度干扰管理方法.采用干扰管理思想对由客户需求变动引起的实时车辆调度问题进行研究,在深入分析现实中客户服务时间要求特征的基础上,把客户满意度水平定义为模糊时间窗的隶属度函数,并提出了车辆调度干扰恢复问题转换策略,构建了基于模糊时间窗的客户需求变动干扰管理救援模型,实现从顾客、驾驶员和供应商3方面对干扰影响程度的度量.为寻求最优解,设计模糊遗传算法,并改进了基于客户点的编码方式.在算法中用模糊优化程序处理问题的模糊特征,通过对客户服务时间的局部调整来确定最佳服务时间.实例结果表明了时间窗模糊化处理、扰动恢复模型及算法在应用中的有效性.     

基于时间Petri网的实时多任务调度方法研究

Petri网是一种模拟和分析的系统工具，能有效地描述并发与并行、同步与异步问题。对时间Petri网在水下航行器制导系统仿真多任务调度中的应用进行了探索和研究。首先介绍了时间Petri网的基本原理，并以水下航行器制导仿真系统为例，将水下航行器制导仿真多任务系统划分为自导子任务、控制子任务、程序弹道子任务、目标运动子任务和指挥导引子任务，在建立和分析时间Petri网模型的基础上，给出资源的束双处理器条件下的最佳调度方案。仿真结果表明，通过该方法完成的多任务调度，能使水下航行器制导仿真系统多任务协调地在双处理器计算机环境下运行，满足水下航行器制导仿真系统分析研究的需求。     

基于模拟植物生长算法的车辆调度问题

基于配送企业车辆资源的限制和客户需求时间窗的要求,在考虑外包车辆和配送入员加班的情况下,对带时间窗的车辆调度问题进行扩展研究.根据客户需求的随机性特点构建以最小化车辆配送总成本为目标的机会约束规划模型,并设计求解该问题的模拟植物生长算法.结合车辆调度具体实例,将模拟植物生长算法与遗传算法进行比较,结果表明该算法不仅可以获得最优解,而且提高了求解效率,是一种有效的方法.     

基于MBSE的动车组需求管理方法

为保证客户原始需求在动车组设计研发过程中被准确传递并满足,针对基于传统系统工程动车组设计研发中存在的需求表达存在歧义等需求管理问题,提出一种新的基于模型的系统工程(MBSE)思想需求管理方法,该方法基于Teamcenter平台,纵向分为客户需求、产品需求、系统需求以及部件需求四个层级,横向分为捕获、分析、确认、分配和验证五步活动,并以动车组空调系统为例,进行上述五步活动,建立层级化需求模型,通过设置需求属性对需求进行管理与量化.使用该方法能够建立需求与设计的追溯关系,保证需求的准确性,提高设计效率,降低研发成本.解决以往传统系统工程所带来的需求表达不清晰、查找与变更困难等问题.     

基于汇集预测的随机客户需求配送车辆调度问题

针对物流配送过程中客户需求随机出现的车辆调度问题，结合客户随机需求信息和经验数据，运用汇集预测方法，生成合理的虚拟客户出现的概率及其位置和需求量；在分析客户不满意度函数的基础上，综合考虑配送车辆调度方案的经济性和客户满意度两方面因素，提出了加权广义配送总费用最小化目标；依照车辆先真实后虚拟客户配送的原则，建立了配送车辆调度模型，设计了与局部搜索相结合的改进遗传算法。Solomon标准测试算例验证了模型与算法的有效性与适用性，结果表明，相比于现有的其他方法，本文方法制定的配送车辆调度方案不仅能有效降低物流企业的总配送成本，而且能快速响应客户需求，提高客户满意度和服务水平。     

基于HTCP-net的multi-agent调度系统建模与仿真

从企业收集、监测互联网信息的实际需求出发,提出了基于multi-agent的分布式环境扫描系统的结构模型;同时,为满足系统重复采集更新信息的特殊需要,借鉴经典的Min-min启发式调度算法,设计了循环任务最早完成时间调度算法。依据赋时层次有色Petri网(HTCP-net)的理论,应用建模、仿真工具CPN tools建立了调度系统模型。对模型进行仿真,得到任务平均等待时间和各agent等待队列平均长度,与轮转调度和最短等待队列调度模型仿真结果的比较表明,所建立的调度模型既提高了企业用户满意度,又有效满足了系统周期性重复访问网站的任务需求。     

网络化制造模式下基于改进蚁群算法的供应链调度优化研究

为制定网络化制造（networked manufacturing,NM）模式下供应链合作成员间的动态调度策略,构建了由制造商、协同设计商以及客户组成的三层动态调度模型;在生产能力约束、多目标优化约束等制约因素下,采用时间函数、成本函数和延期惩罚函数三个目标函数对调度问题进行描述;使用改进蚁群算法（improved ant colony optimization algorithm,IM-ACO）,对调度路径可行解节点添加不同的信息素,并将信息素浓度约束在τ_min和τ_max之间,使得供应链客户个性化需求服务、运作时间、成本等综合收益达到最优. 实例仿真表明本文提出的动态调度优化算法求解具有较快的搜索速度、收敛性好,算法具有较好的稳定性;同时,也表明本文构建调度模型合理,可以为实际生产调度提供优化的策略.     

多集散点VRP客户需求扰动的恢复模型

针对客户既有需求(配送)又有供应(集货)的车辆路径问题(MDVRPPD)的客户需求变动而导致物流配送计划无法实现的问题,运用干扰管理的思想,从物流服务商满意度和客户满意度两个方面衡量物流配送系统的扰动程度。以最小化客户不满意度、配送成本和路径偏离程度为目标,构建干扰恢复模型。设计了求解该模型的克隆免疫算法。最后,通过仿真研究,将干扰管理优化结果与原方案重新调度结果进行对比,验证了干扰恢复模型和算法的可行性和有效性。     

考虑生鲜品新鲜度的集配策略研究

以一个提供生鲜品运输服务的速递企业为研究对象,考虑客户对生鲜品出货新鲜度要求对该企业集配策略进行研究.首先,基于生鲜品质量变质特性的数量集配策略采用随机更新理论建立生鲜产品集配模型,决策使平均期望总成本最小的集配数量.分析模型指出集配中平均期望运输成本与平均期望集配惩罚成本的内在变化规律,指出平均期望总成本关于集配数量的变化规律及企业是否采用集配策略与需求速率、固定运输成本与单位惩罚成本相关,及采用集配策略后的最优集配数量取决于需求、成本与产品环境的联合作用.发展模型求解算法,数值实验出示集配数量、保鲜成本及期望成本与企业所处的需求、成本与产品环境的关系,为生鲜产品物流速递企业制定集配策略提供借鉴.     

带软时间窗整车物流配送路径优化研究

为更好地解决整车物流配送问题,提高客户满意度,以总成本最小化为目标,构建了带软时间窗约束的整车物流车辆路径优化问题模型,进而对于该模型设计了自适应遗传算法,并用成品汽车配送案例对算法进行了验证.算例的数值结果表明,基于自适应遗传算法提出的整车物流车辆路径优化方案,可以满足分销商和客户需求,能够减少配送车辆数量、节省早到或晚到惩罚成本、提高企业的经济效益.该研究为改善整车物流配送问题提供了新的解决思路.     

考虑供应不确定性与需求非平稳性的项目调度与材料供应集成优化

在工程建设中，项目调度与材料供应是相互关联和影响的，需要集成管理这两个决策事项.本文考虑供应不确定性与需求非平稳性，以项目总工期提前/延迟奖惩、施工活动开始时间偏离惩罚以及材料库存持有成本之和最小化为目标，研究项目调度与材料供应的集成优化.其中，材料供应主要涉及安全库存设置与分拨决策.该集成优化模型形式复杂，决策变量维度高，难以采用解析方法与传统仿真优化方法进行分析与求解.为此，设计了基于代理模型的优化方法来求解该模型.该方法的核心是采用代理模型来逼近决策变量与优化目标的函数关系，以减少方案评估时的计算成本，提高优化效率.算例分析验证了基于代理模型的优化方法的有效性，并表明项目调度与材料供应集成优化相比于独立决策可以节约成本.     

基于拍卖算法的相控阵雷达任务调度方法

灵活有效的驻留时间调度算法是实现多功能相控阵雷达(phased array radar,PAR)工作性能优化和资源合理利用的基础。通过将时间作为拍卖物品,待调度任务作为竞拍者,设计了基于拍卖算法的PAR调度方案。该算法结合PAR的任务调度原则,以任务优先级原则和时间利用原则为标准,建立了拍卖者所得利润的竞拍价值函数。以期望执行时间原则为标准,给出了竞拍者的竞标期望函数。仿真结果显示,当PAR调度任务处于饱和时,所用算法的任务调度成功率和实现价值率依然较高,能够满足任务对平均时间偏移率的较低要求,并且能够保障高优先级任务的优先调度。     

复杂产品开发过程仿真与预测研究

为了更有效的对复杂产品开发过程进行预测分析,提出一种两层设计结构矩阵模型作为仿真的结构关系模型.建立了服从三角分布的时间与成本模型,采用拉丁超立方抽样法对该模型进行抽样并生成样本点.采用任务返工概率、返工影响与学习效应曲线来描述开发过程的迭代特征,对任务返工概率的变化调整、返工需求判断策略、多任务返工执行约束等问题给出了相应的仿真模拟方法.在此基础上提出了改进的产品开发过程仿真算法,并设计开发了基于Matlab的复杂产品开发过程仿真平台.最后,通过一个实例证明了该仿真平台的有效性和实用性.     

时序约束下科学工作流的动态调度研究

随着分布计算技术的迅速发展,利用广域分布的计算资源构建并执行科学工作流,已成为当前学术界和工业界关注的热点问题.为满足用户和计算控制机制的需求,往往需定义科学工作流的时序约束.但是,由于任务处理时间具有不确定性,在运行过程中容易出现时序违反.为保证科学工作流的正确执行,迫切需要能根据实时运行状态自动实现动态调度的方法.针对已有研究方法的不足,本文提出了一种基于遗传蚁群混合算法的科学工作流动态调度优化方法.首先,建立了时序约束下的科学工作流动态调度模型,该模型综合考虑了科学工作流的时间与成本优化目标,并融合了基于概率的时序约束满足性需求;然后,采用改进的遗传蚁群混合算法实现模型求解.该算法通过设计提高种群搜索导向性及保持种群多样性的策略,从求解精度及求解速度两方面提高了求解效率.最后,通过与现有方法的多组实验对比,说明了本文算法的优越性.     

不确定服务时间下分布式鲁棒门诊预约调度和排程

研究了单服务台门诊预约调度问题,考虑了门诊服务中不确定服务时间,基于服务时间联合概率分布的支撑集和矩等部分信息,并利用平均绝对偏差刻画服务时间的相关性,最小化最坏情况下期望等待成本和加班成本,建立了分布式鲁棒优化门诊预约调度和排程模型,利用优化方法结合对偶理论,得出了模型的数学性质和易求解的等价问题,确定患者最优的预约服务时长和服务次序.最后,仿真实验结果验证了模型的可行性和有效性.     

天基信息获取任务规划模型研究

以成像侦察卫星为例研究了多卫星多任务天基信息获取任务规划技术.首先对相关现状、天基信息获取的用户需求、约束条件进行分析,其次基于约束满足理论建立数学模型,再次设计了针对该模型的遗传算法,最后通过一个仿真算例检验了相关研究成果.     

基于Petri网和GASA的JSP动态分类调度研究

针对车间作业的加工受到机床、操作工人等双资源制约条件下出现多种扰动的JSP调度问题,提出了基于受控Petri网和GASA对不同扰动进行分类处理的新方法。首先通过构建带有控制器的Petri网模型使系统的运行满足期望的目标,然后基于该模型把遗传算法和模拟退火算法相结合,以最小化最大完工时间为目标,基于机床故障修复时间、工人离岗时间及取消订单包含任务的多少进行分类调度,然后根据扰动恢复后剩余任务的多少决定是否进行再次调度,避免大范围调整造成的生产不稳定状态,最大限度的维持车间的生产能力。最后通过实例验证了算法的有效性和可行性。     

高速公路ETC仿真平台研究与设计

由于高速公路ETC系统的实时流量状况在实际研究分析过程中难以量化计算和展示，且尚无一套针对高速公路ETC环境的仿真系统来解决高速公路ETC系统运行场景优化。根据ETC数据特性设计了一套基于ETC环境的仿真系统。在仿真系统中涉及3个核心算法：ETC数据特征提取算法，为仿真平台提供生成仿真数据的特征；改进多任务调度算法，以满足仿真环境中多任务的运算能力；高速公路车流控制策略算法，为在途车流量控制提供了决策指标。实验结果表明：该系统能有效获取ETC数据特征，改进多任务调度算法相较其他算法性能更优，可实现仿真路网的整体车流量控制与优化。     

求解模糊需求车辆路径问题的两阶段变邻域禁忌搜索算法

模糊需求车辆路径问题(CVRPFD)是对带容量约束车辆路径问题(CVRP)的扩展,属于经典的NP难题,其求解与需求确定CVRP区别较大,较为复杂,具有很强的理论和现实意义.基于先预优化后重调度的思想,提出一种新的两阶段变邻域禁忌搜索算法(VNTS)对其求解:在预优化阶段,基于可信性理论构建模糊机会约束优化模型处理客户点模糊需求,设计VNTS求解预优化方案;在重调度阶段,设计随机模拟算法模拟客户点实际需求,提出一种新的点重调度策略对预优化方案进行调整.算例实验表明两阶段变邻域禁忌搜索算法是一种求解CVRPFD的有力工具,点重调度策略调整效果较佳.