铁水调度仿真系统的设计与实现

现代钢铁企业中,铁水物流过程工艺复杂、设备众多,对铁水调度进行研究具有重要的理论意义及实际应用价值。在对铁水物流过程及铁水调度问题进行描述的基础上,提出了铁水调度的仿真策略,开发了基于可视化的图形化编辑器平台的铁水调度仿真系统,介绍了仿真系统的总体框架,应用离散事件仿真方法对铁水物流过程进行了仿真,并对扰动事件的模拟与识别模型、扰动的动态调整方法进行了研究。描述了仿真系统的软件结构及功能。应用国内某大型钢铁企业生产现场的实际数据进行了仿真实验。仿真结果表明了所开发的铁水调度仿真系统的有效性,为深入研究铁水调度的智能优化算法提供了可视化的仿真实验平台,并为进一步在实际生产中应用奠定了基础。     

混合Jobshop炼钢-连铸重调度方法及其应用

炼钢-连铸生产过程中加工设备起、停时间经常会出现严重延迟,导致调度计划不可行. 目前人工调整,存在响应速度慢和调整结果不优化的问题. 对炼钢-连铸混合Jobshop重调度问题进行了分析,提出了正在作业炉次已分配设备不变的重调度方法. 并提出了求解策略,将原调度分解为两个子调度问题. 引入炉次操作状态参数β,建立了正在作业炉次的时间修正模型,构造了启发式方法进行求解.对于未作业炉次,建立了多目标非线性0-1 整数规划模型,构造了并行逆推启发式算法进行设备指派,采用线性规划求解各操作的开工时间.基于上述方法开发了动态调度软件应用于国内某大型钢铁企业,在缩短动态调度时间、减少钢水冗余等待时间方面取得了显著成效.     

梯级水库短期发电优化调度的协进化粒子群算法应用研究

针对传统优化算法在求解高维、复杂的梯级水库短期发电优化调度时多约束条件难以处理、 计算机时长、易陷入局部最优解等缺陷, 提出了基于协进化的粒子群优化算法, 并建立了相应罚因子的评价机制, 在此基础上对协进化粒子群优化算法进行了改进. 通过实际算例验证了该方法的合理性和可靠性, 从而为高维、复杂梯级水库发电优化调度提供了一种新的求解途径.     

多资源约束下改进NSGA-II算法的手术调度

针对手术调度涉及因素众多难以优化的问题, 在考虑手术台、执刀医师等资源约束,构建了以病人满意度及手 术总流程时间为目标函数的模糊调度数学模型. 针对传统的加权系数方法不能很好地解决手术多目标优 化问题,提出改进的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm II, NSGA-II),采用改进的拥挤密度排序法改善同一非劣等级内个体的排序; 提出自适应交叉和变异策略, 克服了种群早熟化,改善算法收敛速度; 采用改进精英策略保持种群多样性, 改善算法搜索性能. 最后, 将该算法应用于某三甲医院手术模糊调度中,仿真结果证明该方法的有效性和可行性.     

求解卫星地面站调度问题的演化学习型蚁群算法

随着观测需求的日益增加,越来越多的卫星和地面站加入到对地观测系统中,迫切需要采用科学手段对卫星地面站资源进行合理分配。针对卫星地面站调度问题,构建了一种演化学习型蚁群算法。实验结果表明,该算法能有效求解卫星地面站调度问题。将蚁群优化模型和知识模型进行优势互补,可极大提高演化学习型蚁群算法的效率,为现有优化方法的改进提供了一种有益借鉴。     

卫星测控资源调度CSP模型研究

对卫星测控调度问题的建模技术进行了研究,分析了问题的特点。首先对场景、需求和任务进行了形式化建模;然后针对测控调度问题中涉及的资源、时间、关系等主要约束类型进行了分析和模型描述,并按照不同类型的测控需求确定了测控调度的目标函数;最后在此基础上建立了问题的约束满足问题(constraint satisfied problem, CSP)模型,并针对模型进行了求解方法研究。     

军用飞机智能起降调度技术研究

为了削弱军用飞机实际起降时刻与计划起降时刻之间的偏差对作战带来的不利影响,探讨了智能化的军机起降调度方法。分析了军机起降过程中的时间窗口约束和尾流间隔约束,建立了军机起降调度的数学模型。设计了针对模型解的混合编码策略,并针对自然数编码部分提出了一种离散粒子群算法进行更新。通过仿真实验确定了算法的最大迭代次数,并通过与其他调度算法的对比分析,说明了模型和算法的有效性。     

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.     

IFF算法求解顺序依赖的单机总权重拖期调度问题

转换(启动)时间是工业中带有清洗、更换物料工序的生产过程所需要的, 该时间一般很大程度上依赖于紧接工序. 这种环境下的调度问题都是工件顺序依赖的. 本文研究顺序依赖的单机总权重拖期调度问题, 为NP难的组合优化问题. 针对该问题, 提出了一种迭代的过滤-扇出算法(IFF), 算法以分支树的结构形式在解空间中搜索. 在算法中, 当分支移动不能改进根节点时, 重新产生有继承性的根节点, 使得算法继续进行. 根据问题特性, 提出了带序列片段重组和参考局部搜索的分支移动策略, 获得分支节点. 对文献中的120组数据的算法测试结果表明: 对大多数实例, IFF算法的计算结果优于或不劣于DE算法和DPSO算法的计算结果, 同时改进了42个实例的最好解.     

基于区块自适应网格的全球地形快速绘制算法

在基于球面剖分的全球地形数据组织模型基础上,实现了一种视点相关的全球地形数据快速调度与可视化的算法。提出了一种基于区块纹理分辨率的自适应目标层次模型提取方法,能够快速准确地得到视点相关的正确细节模型,且算法的时间空间复杂度与全球地形模型的数据量无关。进而通过利用区块结构的一致性进行高效的外存数据调度,尽可能地减少了系统I/O带来的性能瓶颈,在实现数据重利用的同时很好地管理了内存消耗。实验表明,基于该算法可以实现全球地形的高效绘制,并且对硬件配置要求很低,具有很好的实用性。