免疫遗传算法在车间作业调度中的应用

为了求解车间作业调度(JSP)这一典型的NP难题,提出了基于免疫遗传算法(IGA)的JSP问题求解方法.在该求解方法中,结合免疫原理和遗传算法提出了应用于JSP问题的IGA算法流程;算法采用基于工序的编码方式、自适应交叉和变异;同时为了改善交叉算子的性能提出了一种改进的基于工序编码的交叉算子.另外,采用车间作业中“最短处理时间原则”作为IGA算法的免疫疫苗,同时给出了免疫算子的设计方法.最后,通过“Muth and Thompson”基准问题的仿真实验验证了IGA算法在JSP问题求解中的有效性.     

基于指标函数的舰载机机队回收调度优化研究

由于复飞逃逸、飞行故障等因素随机发生, 传统静态调度方法难以有效解决动态随机调度问题。对此,提出一种基于飞机优先序指标函数的蒙特卡罗模拟-差分进化搜索的实时调度算法。在离线模拟回收环境下,由算法完成基于随机模型的指标函数系数优化,后由该指标函数实现对机队优先序的实时评估排序,进而完成回收在线动态调度。仿真结果表明所提算法能有效解决回收调度问题。在相同机队初始输入下, 目标值呈现较好统计特性, 其期望值能够快速收敛到一定范围, 且无复飞情况下着舰时间窗目标呈显著正态性; 不同回收机队输入对指标系数最优值的散布较小, 表明指标函数评估优先序具有较好的通用性和有效性; 模拟回收调度发现, 着舰成功率的提高将显著降低机队复飞次数, 提高回收效率。     

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.     

基于遗传算法的有向铁路空车调度的仿真研究

采用有向图来表示空车调度问题的行车方向约束,根据提出的方向函数建立了该问题的数学模型,并采用 基于精英选择模型的遗传算法解决该问题,使得空车分配在尽量满足流向约束时达到最优或近优。仿真实例验证 了该方法的有效性。     

基于光突发控制包缓存的批调度算法

在光突发交换（OBS）网络中,数据信道调度算法是提高网络性能的重要措施之一。提出了一种基于光突 发控制包（BCP）缓存的批调度算法M其主要思想是：对到达的突发控制包进行缓存M当设定的最大缓冲时间到了, 首先按照业务的优先级,再按照突发到达顺序对缓冲区中的BCP进行批调度处理,并采用LAUC-VF来调度数据 突发（DB）该算法通过缓冲较多的BCP,获得更多的突发信息,有利于优化调度DB,从而降低了突发丢失率。仿 真结果表明：该算法具有比LAUC-VF还要低的DB丢失率,并能有效支持QoS。     

鲸鱼优化相关向量机的网络控制系统变采样周期调度

针对资源受限的网络控制系统,提出一种基于鲸鱼优化相关向量机的变采样周期调度算法。通过网络监测模块获取网络带宽与数据传输时间数据,建立鲸鱼优化相关向量机的预测模型,实现对网络带宽及数据传输时间的预测。采用模糊推理计算系统各回路通信带宽的分配权重,进而结合通信带宽及数据传输时间的预测值对各闭环回路的采样周期进行计算,完成采样周期的实时调节。仿真结果表明,在资源受限条件下,所提算法保证了系统的稳定性与控制精度。     

基于CVaR的能源互补联合系统优化配置模型研究

由于风电、光电出力具有不确定性,因此会引起电网频率的较大波动,严重影响电能质量.为了保证含有新能源电力系统的稳定运行,特提出风光水储联合调度优化模型.首先,建立含新能源的电力系统优化调度数学模型,该模型追求系统机组耗量最小.在进行含新能源发电的电力系统优化调度中,可被用来调度的出力实际为满足负荷功率后,扣除新能源输出功率的那部分火电机组出力.算例结果表明,本文采取CVaR具有良好的性能;风电与光伏清洁能源机组并入系统中增加了日前调度的不确定性风险,但通过CVaR评估计算系统风险,采取有效的措施会使系统发电成本减少与碳排放量减少.     

考虑全局资源闲置成本的分布式RCMPSPTT

在考虑资源转移时间的分布式多项目调度问题中,增加考虑资源闲置成本,对于多项目共享资源的协调决策具有重要影响.基于多Agent系统建立以单项目完工时间为优化目标的局部调度模型,并采用遗传算法求解初始局部调度计划;同时考虑项目延期成本、全局资源转移成本和闲置成本,以多项目总成本为优化目标建立全局协调决策模型,设计基于贪婪转移策略的序贯博弈谈判机制协调全局资源的分配和转移,并根据协调结果调整单项目局部进度计划;以MPSPLIB问题集开展实验研究.研究结果表明:协调时考虑全局资源闲置成本能更好的协调全局资源的分配和转移;与无博弈随机分配和转移的协调机制相比,基于贪婪转移策略的序贯博弈谈判机制可以有效地降低多项目总成本.     

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.