机场飞行区航空器与除冰车协同优化调度方法

针对现行“先到先服务”的机场除冰车调度方式效率不高的问题。以最小化除冰车行驶总距离和航空器等待总时间为目标函数,构建机位除冰车辆和航空器协同调度模型,并提出一种改进的遗传算法对模型进行求解。采用西安机场某天142条航班数据进行仿真实验,并与随机调度算法和贪心算法进行比较。结果表明,改进的遗传算法相较于随机调度算法和贪心算法分别节约15.23%和7.81%的行驶总距离,且航空器等待除冰时间大幅度减少。证明了所提算法在指导除冰车作业方面的优越性。     

基于光伏发电量预测的含氢储能微网分段优化调度

针对多储能微网如何高效、经济运行,搭建了基于光伏发电的含氢储能、蓄电池储能的微网系统,采用一种日前预测调度与日内实时调度相结合的分段调度策略。在日前预测调度阶段,采用基于麻雀搜索算法优化支持向量机模型提高对日前的光伏发电量和负荷预测的精度,以微网最小使用成本为目标,考虑系统运行的可靠性,采用改进粒子群算法制定微网的日前最优调度策略。在日内调度阶段,考虑氢储能系统的响应延迟特性,以蓄电池为灵活补充元件,制定实时调整微网运行策略,消除预测误差带来的影响。最后,结合实际算例分析,验证了分段优化调度的可行性。结果表明,提出的方法能够有效预测数据,减少微网调度的响应时间,提高系统运行的经济性和稳定性。     

基于MST-改进PSO的电-气-热综合能源系统负荷恢复策略

以往故障恢复的研究大多集中在配电网方面且恢复目标仅为单一的负荷恢复量,未考虑资源成本以及能源消耗的 环境保护成本等。对此,本文提出了一种多侧协调优化的多目标负荷恢复策略,该方法不仅实现了网络的重构、较高等级负荷的优先恢复,还实现了系统运行成本最优。在系统发生故障后,分两阶段进行恢复：首先,使用最小生成树对系统结构进行改造,实现系统网络的重构,形成可恢复负荷的最终区域;然后,综合考虑源侧资源购买成本、用户侧切负荷补偿成本以及碳排放环保成本等,构建优化目标函数,使用改进粒子群算法对其进行求解,得到最终恢复方案。通过33节点配电网、14节点气网和6节点热网测试系统仿真,验证了该负荷恢复策略的有效性。     

随机故障下单机鲁棒调度算法的遗传编程方法

研究了随机故障环境下具有预测能力的单机鲁棒调度方法.通过插入空闲时段的方法吸收随机故障的扰动,进而对带空闲时段的鲁棒调度启发式,采用基于双子树结构编码的遗传编程体系加以学习.实验表明 所进化的启发式算法的拖期性能明显优于现有启发式,并通过适量插入空闲时段保持了较好的预测性能.这些算法由自适应的组合排序规则和空闲时段计算程序有机构成,并可较好地移植到其他不确定环境中.因此,所提出的遗传编程方法是不确定调度环境下相当有效的机器学习方法.     

一种分布式实时事务调度新策略研究

针对目前分布式系统中存在的问题,详细分析了分布式系统和并发控制协议对实时事务调度策略的影响,鉴于目前真正的分布式实时事务调度策略尚处于探索发展阶段,现提出一种分布式最少剩余时间优先的调度策略,通过实践结果证明,该调度策略比传统调度策略更适用于分布式实时数据库环境中。     

基于有限带宽的NCS模糊动态反馈调度算法研究

带宽受限是影响网络控制系统正常运行的一个重要因素。将模糊控制理论引入反馈控制实时调度框架体系。提出了基于有限带宽分配的模糊动态反馈调度算法。该算法综合考虑了系统中各控制回路的控制偏差和偏差变化率。通过动态调节各控制回路的优先级,在满足系统的实时性要求的同时,能使网络具有较好的服务质量。仿真结果证明了所设计的算法要优于EDF算法,能够更有效的提高网络控制系统的控制质量。     

处理机调度算法的研究

处理机是计算机系统中的最重要资源,如何提高处理机的利用率是软件开发人员面临的主要问题。处理机利用率是受多方面因素影响的,其中处理机调度方式是主要因素。本文主要介绍各种常见的处理机调度算法,通过实例总结这些算法的原理及适用范围。     

SSA:一种面向CQF模型的TSN资源调度算法

时间敏感网络(time sensitive networking,TSN)的目标是在工业控制和5G领域为时间敏感流提供低延迟、低抖动的确定性传输服务.资源调度是保证TSN服务质量的关键技术之一.为此,TSN标准中提出循环队列转发模型(cyclic queuing and forwarding,CQF),但是缺乏相应的资源调度算法对多流进行合理的资源分配以避免传输冲突.由于时间敏感流量具有周期性、特征预知的特点,主要从时间维度研究如何将CQF模型中的队列资源合理分配给多条数据流.将该问题抽象为多约束条件下的资源规划最大化问题,提出基于起始时隙分配的轻量级资源调度算法(start-slot assignment based scheduling algorithm,SSA).SSA通过对端系统上发送时隙进行调节,在满足约束条件的前提下最大化对队列资源的使用,避免了端到端逐跳的时隙分配.实验结果表明,与不控制时隙的直接调度方式相比,该算法能够将成功调度的流数目平均提高41.84%.     

TFT-LCD制造cell阶段多目标绿色调度问题研究

针对薄膜晶体管液晶显示器(TFT-LCD)制造cell阶段的多目标绿色调度问题,构建了最小化最大完工时间、总能耗和总生产成本为目标的优化模型。采用基于机器和工序的两段式编码,使用在步长因子前加入动态系数的改进布谷鸟搜索算法,结合双元锦标赛和动态淘汰制,根据聚集距离法筛选Pareto最优解来获得Pareto最优解集,对TFT-LCD制造cell阶段多目标绿色调度问题进行求解。结果表明,改进布谷鸟搜索算法优于标准布谷鸟搜索算法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法,可以提高TFT-LCD制造cell阶段多目标绿色调度问题的求解效率和质量。     

考虑周期性维护与工时恶化的单机调度研究

机械加工的"个性化定制"和"多品种小批量生产"需求与日俱增,生产的高度灵活性和设备维护的必要性给调度工作带来了巨大挑战,实际生产伴随的工时恶化效应使得调度问题更加复杂。为了解决周期性维护策略下考虑工时恶化的单机调度和维护决策问题,利用分段线性函数对工时恶化进行描述,分别基于固定周期维护与柔性周期维护的特点,以最小化最大拖期成本和维护成本为目标建立模型,通过数值实验和调参分析,确定了维护决策的关键和非关键因素。结果表明:柔性周期维护没有批次空闲,目标函数值随β/α比值的增大呈阶梯增长状,能实现成本的"自适应"调节,较固定周期维护有显著优势。构建生产与维护的联合调度模型,可实现维护策略的优劣对比和生产与维护的联合决策,降低企业生产和维护的运营成本。