基于关键链和混合优化算法的舰船多项目并行建造进度管理方法

针对舰船多资源约束、多项目并行建造条件下进度优化与管理能力的不足,提出了一套进度管理方法。首先,基于关键链理论给出了多资源约束下舰船多项目并行建造进度管理步骤。其次,构建了舰船多项目并行建造进度优化模型,可实现在优化并行项目总工期的过程中通过合理分配各种资源获取最佳项目实施组合。最后,设计了适合于舰船建造等大型复杂工程项目求解的混合优化算法,并通过算例验证了方法的实用性。     

基于多智能体的电力软科学智能实验室研究

针对电力软科学研究的复杂性、不确定性,总结了电力软科学研究包括的类别,采用最新的信息集成标准、CORBA规范,基于多智能体技术,应用复杂适应系统理论与智能工程理论,提出了电力软科学智能实验室建设框架和开发思路,并详细讨论了其实现方式。该体系结构采用开放式信息集成技术,方便已有软件的集成和功能扩展,可以为其它行业的软科学实验平台的研究和实现提供参考。     

任务工期随实际开工时间变化的RCPSP精确算法

针对资源受限项目调度展开讨论 .与前人研究的侧重点有所不同 ,我们考虑了项目中每个任务工期随其实际开工时间而变化、任务对可更新 (再生 )资源需求的任意分布、以及可更新 (再生 )资源的最大供给量随着时间而变化的一般情形 .作为对前人研究结果的进一步推广 ,我们利用分枝定界技术 ,以及事件驱动的时间增量方式 ,成功地获得了这种一般的项目调度问题的最优解 .     

面向生产指标优化的选矿过程调度研究

针对选矿厂生产调度过程,本文提出了一种面向生产指标优化的选矿过程调度方法,该方法在保证精矿品位的前提下,尽量减少精矿库存,最大限度地利用设备能力.讨论了基于该方法的选矿生产调度系统的结构、功能和优化策略.采用该方法的调度系统的功能除了具备普通的调度系统的设备运行调度和资源调度功能外,还包括生产指标的优化,即以生产指标、工艺指标逐层分解和设定,逐层优化控制的思想,实现了管理和控制一体化.该系统运用于某钢铁公司选矿生产,提高了生产效率.该系统的成功实施为流程行业大系统的总体优化调度开拓了一个新方法,新思路.     

Rough集理论及其应用发展

论述了Rough集理论在人工智能、认知科学等领域的应用情况,讨论了Rough集理论的发展前景及趋势．论文中较为重要的创新之处的是,基于粗糙神经网络构造了一种从虚拟的场景图像智能化地直接推测符合主观听感的音质效果参数的模型．     

基于双优先级队列的异构分布式控制系统容错调度算法

在对分布式控制系统进行分析的基础上,给出了任务模型和处理器模型.为了调度多种实时性的任务,提出了双优先级队列调度算法,用于调度每个处理器上的任务.该算法设置2个优先级队列,其中高优先级队列用于调度实时任务,低优先级队列用于调度非实时任务,高优先级队列中的任务可抢占低优先级队列中的任务.在此基础上,采用版本复制技术使系统具有容错能力,并分析了任务的容错可调度条件.基于此,采用首次适应的启发式任务分配策略,将任务分配到各个处理器上,在确保任务容错可调度的条件下使处理器负载均衡.仿真结果表明所提出的算法是有效的.     

基于虚拟延迟矢量的核心无状态分组调度框架DVRS

现有提供确定性性能保证的核心无状态分组调度策略中,可扩展性的获得通常以中间节点的速率损失为代价,从而导致数据传输突发性的增强,降低了网络资源的利用率。为了减少速率损失,提出一个核心无状态调度框架DVRS(de lay vector reference system),通过运用虚拟延迟矢量技术,在保证端到端延迟上限与V irtua lC lock算法相同的同时,将核心无状态算法的基本速率保证能力从现在的首尾点精确保证提高到逐点精确保证;并利用局部平均法满足用户对处理开销与带宽保证精度的不同需求;另外,由于核心节点操作的相似性,DVRS类算法具有较好的配置渐进性。     

一种基于强化学习的CDN流量调度系统设计方法

针对传统的CDN流量调度系统大多采用启发式方法或规划方法,存在维护成本高,实时性不足等缺点,提出一种基于深度强化学习的CDN流量调度系统设计框架.该框架基于马尔科夫链设计了故障告警网络来触发调度,建立了基于stacking模型的质量评估奖励函数,并在此基础上对流量调度进行定义和建模,构建了基于DQN的深度强化学习模型....     

硬实时环境下固定优先级调度的离线优化

RM调度算法具有简单的实现机制和较低的调度开销,被广泛应用于硬实时调度领域.然而这类算法的固定优先级特征使其在高任务负载环境下具有极高的抢占次数,从而导致了较大的系统开销,因此提出一种方法来减少RM调度的抢占次数.该方法通过离线计算任务集的最优属性来减少基于RM调度的系统在运行时的抢占次数,进而降低系统的抢占开销.仿真结果表明,该方法可以在不付出额外调度开销的前提下有效减少RM调度的抢占次数,降低实时系统的抢占开销.     

基于系统论事故分析模型的油气智慧管道系统信息物理风险辨识

为了辨识油气智慧管道系统中存在的信息安全风险,本文通过基于系统论事故分析模型(systems-theoretic accident modeling and process)的方法,对油气智慧管道系统的信息物理安全进行全面评估与分析。首先,系统综合分析了油气智慧管道涉及的设备、设施、工艺、元件,评估其安全性。其次,通过建立STAMP模型,深入分析了各层级、元件之间的反馈信息与控制动作,形成了明确的控制反馈回路,突显了元件之间的关联与控制关系。在此基础上,系统辨识出了潜在的信息风险因素,推导并构建了可能发生的系统失效场景。以天然气输气首站油气智慧管道系统为例,研究验证了基于STAMP模型的可行性和有效性。结果显示,该方法不仅直观地描述了元件之间的关联与控制关系,而且从物理层功能安全的角度全面考虑了信息风险,特别凸显了控制元件PCS(process control systems)及易受攻击的操作员站。与传统方法相比,本研究所提出的方法将信息物理安全风险因素的识别率提升至80%以上,提高了40%以上,有助于避免不必要的安全措施冗余设计,提高了安全风险管控的准确性。