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.     

基于Petri网和GASA的JSP动态分类调度研究

针对车间作业的加工受到机床、操作工人等双资源制约条件下出现多种扰动的JSP调度问题,提出了基于受控Petri网和GASA对不同扰动进行分类处理的新方法。首先通过构建带有控制器的Petri网模型使系统的运行满足期望的目标,然后基于该模型把遗传算法和模拟退火算法相结合,以最小化最大完工时间为目标,基于机床故障修复时间、工人离岗时间及取消订单包含任务的多少进行分类调度,然后根据扰动恢复后剩余任务的多少决定是否进行再次调度,避免大范围调整造成的生产不稳定状态,最大限度的维持车间的生产能力。最后通过实例验证了算法的有效性和可行性。     

网络化制造环境下生产动态调度仿真与分析

针对网络化制造环境下生产系统特点,构建异地生产协同调度框架.基于调度框架进行动态仿真计算:应用模糊理论对生产时间分布概率进行判断,确定企业内部生产调度评测参数;使用Hopfield神经网络综合决策,求出企业外协生产与内部调度之间的可行解.将调度框架应用在实际生产调度问题中,对仿真计算结果继续综合优化,能够得到好的可行调度方案.     

单机不同尺寸工件批调度问题的优化算法

研究了单机环境下不同尺寸工件的批调度问题,引入微粒群算法对制造跨度进行优化.首先给出了问题的微粒表达形式,并根据问题的离散优化特性对微粒状态的更新方法进行了改进;然后将微粒群算法和分批的启发式算法进行有效结合,改善近似解的质量.实验中对各类不同规模的算例均进行了仿真,结果表明了微粒群算法的有效性.     

基于多主体的舰载机综合保障过程建模方法

针对舰载机面向作战任务的实时动态的综合保障需求,提出了基于多主体的舰载机动态保障模型。系统分析了舰载机使用保障与维修保障的基本过程,探讨了其有限资源约束下的动态调度特征。建立了三层混合控制的多主体模型架构,保证模型具有足够的柔性与收敛速度。重点考虑保障过程中主体（Agent）间合作博弈特征以及故障等系统扰动的影响,提出了一类基于合同网的交互协商机制,以提高Agent间的协商效率,并尽可能消除重调度的影响。给出了Agent的个体抽象原则,并定义了可扩展的Agent内部结构。在此基础上,给出了舰载机动态保障的有限资源调度算法。最后以舰载机的战备完好性指标单位时间出动架次为优化目标,选取舰载机的典型任务模式对模型进行了验证。     

基于分支剔除的低轨星座实时传感器调度算法

针对低轨星座目标连续跟踪的传感器资源调度问题,通过对调度约束因素的分析,提取跟踪精度、资源松弛度和资源分配均衡因子三个优化参数,建立了传感器实时调度模型;并建立长时调度决策树,将标准代价搜索方法和分支剔除技术相结合,提出了一种基于分支剔除的实时传感器调度算法。仿真实验表明,标准代价搜索和分支剔除技术的引入明显降低了调度算法的运算量,尤其对于多目标和大步长的情况,且调度传感器跟踪目标的误差略小于短时调度方法。     

任务调度启发式信息的卫星数传ACO算法应用

针对卫星数传调度问题,建立了任务调度启发式信息体系框架,提出了基于任务开始时间、任务调度收益、任务可用资源灵活度和任务调度冲突度的启发式信息,研究了任务调度启发式信息在卫星数传蚁群优化算法中的应用。针对不同规模场景的仿真结果表明,任务调度启发式信息有助于蚁群算法求解卫星数传调度问题。     

基于虚拟现实技术的援潜救生仿真系统研究

援潜救生是一项必要而又复杂的系统工程,存在着很多不确定因素,为了对救援方案进行评估、验证,提高救援能力,应用虚拟现实技术,建立了援潜救生仿真系统。系统采用离散调度方法获取初始调度方案,通过人因工程分析、动力学及流体力学计算等反映实体的物理行为,利用人机接口与系统进行交互,验证与完善初始救援方案。构建了数据输入、场景建模与场景驱动的系统框架,并对系统的关键技术进行了详细描述。该仿真系统的实现为海上救援提供了必要的理论依据及直观的视觉表现。     

有时间窗的非满载车辆调度问题的遗传算法

有时间窗的车辆调度问题是一个典型的ＮＰ－难题,传统求解方法往往不能令人满意,本文将货运量约束和时间窗约束转化为目标约束,设计了基于自然数编码的可同时处理软、硬时间窗约束的遗传算法,实验分析获得了较好的结果。     

Primary Structural and Quantitative Analysis of Infeasible Solution to Job shop Scheduling Problem

1　IntroductionTheJobShopSchedulingProblemisawell-knownNP-hardproblem,whichattractslotsofmathematiciansallovertheworldspendingmuchtimeandenergyinthisfield.Uptonowtherearemanyefficientheuristicalgorithms,whichhadalreadybeendeveloped,buttheinfeasiblesolutioncertainlypossessesthemajorityofsearchspacewhichhasinfluencedtheefficiencyofthesealgorithms.Atthemoment,noonehasbeenfoundtobededicatingtothequantitativeanalysisoftheinfeasiblesolutionproblem.InthispaperthestructureofinfeasiblesolutiontoJSS…