面向电网人员智能调度的实景巡检算法

为提高实景巡检中绝缘子缺陷的检测精度,该文提出一种基于双路注意力通道的YOLOv5(Double squeeze and excitation-you only look once version 5,DSE-YOLOv5)算法。该算法使用K-means聚类算法优化先验框参数,提高先验框与目标的匹配度;并对YOLOv5的骨干网和特征融合网络进行改进,加强对小目标检测能力;最后使用距离交并比损失的非极大值抑制(Non-max suppression using distance intersection over union, DIoU-NMS)进行检测。试验结果表明,与传统YOLOv5相比,所提DSE-YOLOv5在对绝缘子缺陷的检测上精准率、召回率、平均精度均值都有提升,满足了电网维修人员在智能调度时对识别精准度的需求。     

六垛南闸闸下淤积现状分析

针对我国在滨海河口地区修建的挡潮闸在河口建闸后普遍存在的泥沙淤积问题,根据苏北灌溉总渠入海口六垛南闸等处的实测资料,分析该挡潮闸下潮汐引河通道冲淤特性,指出挡潮闸下引河的潮流特性、潮流挟沙特性及引河淤积的原因。认为对闸门进行科学合理的控制、有效利用上游有限的泄水量和闸下落潮水流拖淤来防淤减淤是较为简便易行且经济的措施。     

基于元胞自动机的车间天车调度仿真模型

为了解决NP难问题的车间天车调度问题,基于元胞自动机方法建立了车间天车调度仿真模型.用工位、天车、物料、作业调度规则描述天车调度系统,将工位作为模型网络的固定节点、天车为移动节点、吊运的物料为运动粒子;根据车间生产的特点设定工位、天车和物料的属性,抽象出该模型的自组织演化机制.以攀钢板坯连铸车间天车调度为对象的仿真实验表明:根据微观动力学局域作用机制和自组织演化思想建立的天车调度仿真模型方法是可行的,能有效模拟车间天车运行情况.     

基于Multi-Agent系统的预测支持系统的结构

Agent技术是人工智能和计算机科学领域内新兴的研究热点,自治Agent和多Agent系统为复杂软件系统的分析、设计和实现提供了新的思路.给出一种基于Multi-Agent系统的预测支持系统的结构,将系统设计成由多个Agent组成的多Agent系统.各个Agent有自己的功能,可以独立自主地运行,还可以协同工作完成系统整体目标.     

一种基于串行总线的智能容错飞控计算机系统

从工程技术角度出发,讨论了适用于无人驾驶飞行器的容错飞控计算机系统的实现,给出了基于串行总线的智能容错飞控计算机系统结构,将工作状态检测系统和故障预测技术应用到容错计算机系统中,可在故障发生前采取容错措施,避免故障发生和故障造成的系统失效.给出了总线接口、运算控制单元、A/D转换单元、通讯模块的结构和实现方法,指出利用CPLD和HDL语言进行电路综合具有效率高、测试方便、易修改的特点,应在实践中广泛推广.     

用遗传算法解决生产线调度Job—Shop问题

在分析国内外各种解决生产线作业调度疸方法的基础上,引出生产线调度Job-Shop问题的数学模型。针对该模型,用遗传算法对其进行优化调度。首先针对优化目标进行染色体编码,定义群体规模,然后设计适应度函数,最后通过选择、交叉、变异等操作,得到目标的全局较优解。本文针对某一工程实例,给出了此调度算法的仿真结果。     

同城即时配送问题基于多预测场景的在线调度

同城即时配送是随现代电子商务而产生的新问题,该问题呈现出极强的动态性与求解时间的紧迫性,并具有商户与顾客一对多的关系、车辆需要多次往返商户取货、货物取送有时效要求等诸多新特征,无法依赖现有研究而求解.针对这一问题,建立了基于多预测场景的在线优化调度方法,将带有预测订单的多个场景整合到路线规划过程,通过每个场景的方案计算,以及多场景方案的整合,得到了车辆赖以运行的集成方案,提高了调度方案面对未来不确定需求的适应性;所建立的调度系统在新订单进入时立即响应,在系统闲置时则采用大邻域搜索技术不断优化未完成的任务方案.最后,在具有200～300个日订单的大连市某同城即时配送公司的真实数据上,验证了在线调度方法的有效性和可行性.     

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.     

面向能耗的云工作流调度优化

云工作流调度直接决定了整个云工作流系统的性能,已成为一个重要研究内容.针对当前缺乏有效的面向能耗的云工作流调度优化方法,研究建立了面向能耗的云工作流过程模型、资源模型,提出了基于负载的能耗计算方法和面向能耗的云工作流调度优化算法.提出的方法考虑了能耗因素,在进行任务优先级计算及任务选择时不仅考虑了文件在不同虚拟机间传输的速度差异、同时考虑了虚拟机与本地共享数据库间的文件传输等因素,并从云工作流任务分配、主机负载和主机功耗关系的角度,进行能耗的计算与调度优化,更符合实际情况、使用范围更广.数值案例和仿真实验表明了提出的方法是可行的和有效的.     

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.