考虑碳排放和预约机制的送箱集卡多码头调度问题

考虑送箱集卡多码头调度的低碳、高效化要求,及为解决集卡不规律到达导致码头拥挤问题而提出的集卡预约集港机制,以单一外堆场调用送箱集卡数量最小及多集装箱码头调度方案碳排放总量最小为目标,构建了单堆场多码头送箱集卡调度模型.设计了改进的蚁群算法对该模型进行求解,得到按时间段划分的港外堆场多码头集卡低碳送箱方案,通过算例验证了所构建模型和算法的有效性.结果表明,考虑碳排放和预约机制的送箱集卡多码头调度方案所需集卡数量少,工作时间短,兼顾了集装箱码头集卡送箱作业低碳和高效的要求.     

国外典型河流生态流量管理实践及启示

 生态流量是河流开发与生态环境保护协调发展的关键指标和难点问题。目前,河流生态流量理论方法体系尚不完善,不足以全面指导生态流量管理实践,导致部分河流、河段的生态系统服务功能退化。虽然生态流量的理论体系和计算方法已开展了较多研究,中国学者对国外生态调度也做了回顾和梳理,但是对生态流量的管理目标仍未形成统一认识。通过梳理国外7条典型河流的生态流量管理实践,从珍稀濒危洄游性鱼类、国际重要湿地、珍稀濒危鸟类等多种生态保护目标,以及流域综合管理机制、水权交易、国际投资等政策管理的多个方面,分析了不同河流的生态流量实施过程和效果,归纳总结了7条典型河流生态流量管理实践的成功经验和不足,进而提出了对政府、管理部门、研究机构、水电企业和非政府组织等多个利益相关方在生态流量研究与管理方面的启示。     

基于粒子群算法的微电网动态经济调度

微电网的动态经济调度不仅要考虑一个调度周期内经济费用最低,还需考虑多时段设备运行之间的协调配合,使其更加符合系统的实际运行要求.建立了含有风力发电机、光伏阵列、柴油机及燃料电池等多种分布式电源且能够实现热电联产的微电网系统,研究了当微电网系统处于并网运行状态时,以微电网的运行费用和污染物处理费用的综合效益最大(总费用最低)作为目标函数,并计及可再生能源波动、负荷预测误差以及机组故障停运等不确定性因素影响的动态经济调度模型,模型采用改进的粒子群算法进行求解.通过算例讨论了微电网并网运行情况下不同的控制策略、优化目标及可靠性指标对动态经济调度的影响,为结合可再生能源的微电网动态经济调度以及提升微电网并网运行的可靠性研究提供了一种参考.     

考虑洪水预报误差的水库汛限水位动态控制风险分析

利用洪水预报信息,采用水库防洪预报调度方式能有效增加洪水资源利用率,是确定水库汛限水位动态控制域上限的主要方式之一。本文在汛限水位动态控制风险率定义的基础上,以大伙房水库为例,针对最关键的风险源—洪水预报误差,分析其分布规律及预报误差域,研究在不同洪水预报误差范围内,水库采用防洪预报调度方式进行汛限水位动态控制的风险.分析结果表明,大伙房水库利用洪水预报信息动态控制水库汛限水位,既提高了洪水资源利用率,又没有额外增加防洪风险,在实践上是可行的。     

网格工作流调度关键技术综述

网格工作流将工作流管理和网格计算结合起来提供了一种更有前景的分布式协作的工作流系统的解决方案.网格工作流调度是网格工作流管理中的一个关键问题,它直接影响网格工作流的执行成功与否和效率的高低.详细总结了网格工作流调度中的关键技术:(1)工作流设计;(2)调度体系结构;(3)调度决策机制;(4)计划模式;(5)调度策略;(6)性能评估,并对各关键技术进行了分析和探讨,其次阐述了几个典型网格工作流调度系统,且指出了网格工作流规范与调度算法存在的问题及其发展方向.     

廊坊电网调度自动化二次系统安全防护设计与实现

通过二次防护的改造,将调度自动化实施系统进行分区并与MIS网进行了物理隔离,按照横向隔离、纵向认证的原则,有效地阻止了黑客入侵及网络病毒的侵入,减少了网络事故,杜绝了可能发生的电网解列事故,从而避免了大面积停电带来的经济损失,保障了电网安全运行。     

基于数字孪生的物流配送调度优化

为了实现对物流配送过程的远程运维,达到真正的物流配送实时状态透明化,提出基于数字孪生(digital twins,DT)的物流配送调度系统.基于数字孪生基本概念,构建了物流配送数字孪生五维结构模型及数字孪生驱动下的物流配送系统整体框架.考虑到实际配送中物资常常无法按时送达,建立带有软时间窗的数学模型,并设计相应的算法内核对数学模型进行求解.最后,结合实例利用Plant Simulation仿真软件建立与现实物流配送完全映射的3D模型,借助配送过程实时数据,实现对物理空间的精确模拟和优化仿真.通过与传统物流配送优化仿真方法对比,验证了基于数字孪生的物流配送调度优化方法能够有效解决配送过程中由车况或路况出现的扰动所带来的影响,实现更优的物流配送.     

面向公交车辆优化调度的运行服务质量评测分析

将人工智能方法引入公交车辆运营调度管理,调度管理人员可根据具体运营状况,运用快速、便捷的智能调度算法,制订出符合实际情况的运营调度方案,有效提高公交车辆运营效率。利用遗传算法（genetic algorithm,GA）的智能化特征,针对北京市公交车辆运营管理问题进行了优化调度研究。仿真实验表明,利用GA的公交车辆优化调度,实现了公交车辆调度的智能化,并在基础上利用排队论推导了乘客等待时间模式,进行了优化调度结果评测分析,从而验证了利用智能调度方法能够有效地改善公交车辆运营效率的合理性和可行性。     

多车型条件下机场接送服务的协作调度优化

针对多车型机场接送服务,建立了以最少行驶总里程数为目标的协作调度模型.根据模型特点,提出用于模型求解的启发式优化算法.该方法在初步规划出基本路径后,寻找出需要一辆车单独服务的载客点,即孤立点.分别考虑了孤立点与基本路径的协作方式、剩余基本路径与已和孤立点协作的基本路径的协作方式,以及最终剩余路径之间的协作方式,由此获得了协作模式下的车辆调度方案.仿真实验证明,本文提出的协作调度模型及优化算法能有效降低机场接送服务的运营成本.     

基于预测表的容错实时调度算法

为了更精确地预测软件容错模型中的容错实时调度算法主部分可否执行，提出了基于预测袁的容错调度算法（PTBA）．该算法充分考虑了当前时间至替代部分通知时间之间的任务执行状况，以该时间段内通知时间的先后顺序精确地预测主部分的执行情况，并为待执行主部分构建预测表．当主部分不发生错误时，算法将依照预测表进行任务调度．模拟结果表明，利用PTBA可获得更多的主部分执行时间，降低了CPU消耗．PTBA适用于软件错误率较低的应用环境，特别是当任务的周期较短时，能够以较小的调度开销获得较高的调度性能．