基于混沌粒子群算法的高速旅客列车优化调度

列车优化调度是一个大规模、复杂的、具有非线性离散变量和多约束的多目标数学优化问题.在优化过程中,考虑了特快旅客列车中途离开时间和整个运行时间等因素.首次将粒子群优化(particle swarmoptimization,PSO)技术引入列车优化调度,克服了传统优化方法易陷入局部最优和维数灾难等弊端.通过一个工程实例验证了该算法的可行性和有效性.同时,与现存的列车优化调度方法相比,粒子群优化方法的搜索时间短而且优化结果更接近最优解.     

基于马尔可夫决策过程的MES系统动态调度方法

针对以事件为驱动的网络化制造环境下生产系统的特征,扩展马尔可夫决策过程,根据生产制造的特点进行动态生产调度方法的研究.以面向用户标准为基础,用制造系统响应时间来评价调度算法在不同规则下具有的性能特点;根据分析结果分别确定各种调度规则在预期时间内能够达到生产优化调度或满意调度的可能程度.将调度规则与实际生产相结合,设计网络化制造环境下动态调度指令单管理系统,实现制造管理的信息化.本系统可以按照用户需求实时反映生产制造信息;根据企业情况确定调度规则,生成调度决策方案,最大程度保证企业利益.     

基于事前分析方法的工作流过程模型的验证

工作流执行过程中经常会出现非正常终止的情况,对此,将事前分析方法应用于工作流过程模型的验证中,即在工作流过程实例化前进行模型的有效性分析和结构正确性验证。该方法对传统的有向网络图进行扩展并以此来描述工作流过程,确定模型的有效性;进一步将扩展有向网络图转换成工作流网模型,应用Petri网技术分析该模型的冲突结构,以确保工作流过程的逻辑合理性。     

基于MapReduce模型带准备时间的平行机调度优化

研究了一类基于MapReduce模型的平行机调度问题.每个工件包含Map和Reduce两道加工工序,Map工序可以分割为若干个子任务,并且在多台平行机上同时并行加工,Reduce工序只有在该工件的所有Map工序的子任务加工完成后才能进行,而且Reduce只能在一台机器上加工且不可中断.结合工件具有释放时间和加工准备时间等约束,以最小化最大完工时间为目标,构建了混合整数规划模型,并设计了采用差分变异策略和逐维Levy扰动机制的改进正弦余弦算法来求解该模型.最后,利用数值仿真实验与标准正弦余弦算法及遗传算法进行对比,实验结果表明,运用改进正弦余弦算法求解的结果与下界值的平均相对偏差GAP为3.02%,较标准正弦余弦算法以及遗传算法的效果提升显著,显示了该改进算法的有效性.     

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.     

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。     

近似支配的NSGA-Ⅲ算法求解柔性作业车间调度问题

针对NSGA-Ⅲ算法求解多目标柔性作业车间调度问题时存在的收敛性、局部搜索和精英存储上的不足,依次设计了近似支配原则、变邻域局部搜索和精英存储策略,进而提出了一种近似支配的NSGA-Ⅲ-AD算法.结合柔性作业车间调度问题的特点,建立了多目标优化模型,设计了种群个体的初始化方法、近似支配的选择操作和变邻域的遗传操作.在仿...     

灾变合作型协同进化遗传算法及其在Job Shop调度中的应用

合作型协同进化遗传算法是多个子种群通过协作而共同进化的新型算法,常应用于多目标、大规模的优化问题。本文在合作型协同进化遗传算法的基础上,进一步模拟自然界中的灾变现象,在原先的算法中加入灾变算子,提出灾变合作型协同进化遗传算法,以防止出现不成熟收敛现象,并用经典的函数优化问题和Job Shop车间调度问题进行仿真实验,其结果验证了改进算法的优良性能.     

基于Agent的异常处理在进销存管理系统中的应用

针对基于工作流的进销存管理系统中存在的异常问题,提出了一个基于Agent的工作流异常处理模型,建立了异常监测、分析、处理机制,采用ECA规则建立了异常规则库,利用Agent的自学习性解决系统中出现的不可预测的异常,提高了系统的灵活性和可适应性,增强了系统处理异常的能力.     

扰动累积下基于数字孪生的车间重调度

针对隐性扰动累积下车间重调度问题,搭建车间重调度决策服务,实现数字孪生驱动的扰动累积下的车间重调度。提出一种调度参数更新的方式,采用随机概率分布来描述调度参数的分布,提升调度参数的准确性;利用孪生网络搭建隐性扰动检测模型,以实时数据为输入,实现重调度的启动时刻的判定;从历史调度数据中提取用于调度知识挖掘的样本数据,利用伪孪生网络获取工序和机器的状态数据的映射关系作为调度规则,用于车间的重调度。仿真实验证明了所提数字孪生驱动的重调度模式的可行性。