基于MILP模型和QPSO算法的绿色物流调度方法

针对物流网络中绿色且经济的物流调度问题,提出一种基于混合整数线性规划(MILP)模型和量子粒子群优化(QPSO)算法的物流调度方法 .首先,根据实际情况设定物流网络中的各种元素属性,如制造商、分销商和经销商的能力以及运输方式.然后,构建一个综合考虑交付时间最小化和碳排放量最小化的目标函数,并根据网络属性约束构建一个物流调度的MILP模型.最后,通过一种QPSO算法来求解该MILP模型.在一个汽车销售物流网络上的实验结果表明,提出的方法能够很好地均衡交付时间和碳排放量.     

关于做好电网运行中电力调度工作的思考

电力调度为电力企业经营运行与处理各项事故的协调者与指挥者,在确保电网经济安全以及高质量运行等方面,有着十分重要的影响。电力调度工作的开展质量会直接影响电网的实际运作质量,因此,为保障电力调度工作在安全生产中不产生错误操作的行为及调度事故等,应对其进行积极思考,以确保整个运作过程的安全性以及可靠性。     

基于机会约束的手术计划随机模型与算法

本文研究多服务台手术计划调度问题,考虑手术时间的不确定性,提出手术室加班时间的机会约束,以一定的概率保证病人的手术时间不超过手术室的开放时间,建立随机优化机会约束手术计划调度模型,确定手术室的开放和分配决策.基于手术时间离散的概率情景,引入0-1变量转化机会约束,得到了0-1整数线性规划的等价模型.为了提高模型的求解效率,提出两类有效不等式,并设计最长路径算法分离第二类有效不等式,利用分支切割方法进行模型求解.算例分析,基于北京某医院的实际数据,验证算法的有效性,确定最优的手术计划调度方案,有效地优化配置手术室资源.     

集装箱码头ALV调度与堆场位置分配集成优化模型

针对自动化集装箱码头水平搬运作业和堆场作业,提出一种集成调度优化方法,以最小化最大完工时间为目标,同时考虑船舶装、卸作业,建立自动升降车(automated lifting vehicles,ALV)调度与堆场位置分配集成优化模型,提出求解模型的优化算法,设计基于遗传算法的启发式算法,利用算例对模型与算法的有效性进行了验证.计算结果表明,提出的启发式算法可以提高运算效率,能够在很短的时间内对大规模算例求出高质量的解.另外,集成优化模型同时考虑码头多个作业环节,有利于提高自动化集装箱码头的装卸作业效率.     

含区间参数的战场资源动态调度模型及算法

战场资源调度是作战指挥领域研究的热点.首先描述了战场资源调度问题,分析了战场资源动态调度需求,在此基础上建立了包含区间参数的战场资源动态调度模型.然后设计了三种不同的贪心策略,分别为基本贪心策略、双重贪心策略和一致贪心策略,提出了模型求解的混合贪心算法.最后结合联合作战算例进行了仿真验证,结果表明本文方法可行优越,能应用于不确定性的战场环境中.     

基于Agent的集卡调度建模与仿真研究

日益大型化的集装箱船舶对集装箱码头的生产调度提出了较以往更加严格的要求.集装箱码头中的集卡调度是否合理对于提高整个码头的装卸效率具有重要意义.利用agent和哈佛体系结构对集卡动态调度进行建模,以AnyLogic仿真平台为实现工具,基于数据库中实际的生产数据,融合黑板系统和消息通讯形成多agent之间的协同机制,引入操作系统中的资源分配算法调度集卡.最后仿真了具体的港口生产实例,其结果优于以往文献的仿真结果,充分验证了上述建模仿真思想的可行性和可信性.     

面向多目标的自适应动态概率粒子群优化算法

将基于动态概率搜索的粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法应用于多目标作业车间调度问题(Flexibleiob shop scheduling problem,FJSP),提出一种新算法.算法在搜索初期利用粒子近邻的平均最优代替传统的单个最优引导搜索,后期用Gaussian动态概率搜索来提高算法的局部开挖能力.然后,引入Pareto优的概念,采用精英集来存放非劣解,提出一种新的适应度值分配方法.此外,在算法中还引入了一种自适应的变异算子来增强解的多样性.最后,用新算法对多组FJSP实例进行测试,并与其他几种方法进行比较,结果表明提出的算法具有较好的搜索性能,是求解多目标FJSP的一种可行方法.     

间歇生产中过程调度的建模与分析

过程调度在间歇生产过程中起着非常重要的作用。针对过程调度的特点,我们建立了UIS中间存储策略下的间歇过程调度的混合整数规划(MILP)模型和时间Petri网模型,并分别采用Lindo和Hpsim1_1仿真工具对模型进行仿真实现。结果表明,对小规模问题,两种模型都能较好地解决,但前者约束多且描述复杂,而后者以图形化的工具描述单元间的逻辑关系,更适合调度系统的性能分析。     

An improved branch-and-bound algorithm to minimize the weighted flowtime on identical parallel machines with family setup times

This article investigates identical parallel machines scheduling with family setup times. The objective function being the weighted sum of completion times, the problem is known to be strongly NP-hard. We propose a constructive heuristic algorithm and three complementary lower bounds. Two of these bounds proceed by elimination of setup times or by distributing each of them to jobs of the corresponding family, while the third one is based on a lagrangian relaxation. The bounds and the heuristic are incorporated into a branch-and-bound algorithm. Experimental results obtained outperform those of the methods presented in previous works, in term of size of solved problems.     

相控阵雷达自适应调度的仿真方法研究

综合考虑时间、能量、计算机资源以及雷达硬件等约束条件,研究了自适应调度的仿真实现方法.以调度间隔为基础,运用合理优先级设定和时间窗方法达到对时间的充分利用;将其他约束条件建模为递归形式,通过对约束条件的周期性检验调整调度安排,获得满足要求的雷达事件执行序列.给出了算法具体的实现步骤,仿真结果表明该方法可以完成对各项雷达申请事件的合理调度,保证较高的成功被调度率和时间利用率.