增量模型控制压力恒定的多源供水实时调度

针对多水源供水管网系统参数多及变量间存在耦合,难以实现合理实时调度而导致水压多变等问题,提出一种基于增量模型控制压力恒定的多源供水管网系统优化调度策略. 依据用户流量参数预测建立增量模型,以分界监控点压力参数恒定为目标函数推导多水源调度策略,并调节机泵输出压力,机泵启停状态及变频机泵转速为优化决策变量. 鉴于供水系统模型的非线性和混合变量的耦合性,采用蚁群算法进行优化,引进扰动因子并修正搜索转移步长和动态挥发系数来提高全局寻优能力. 算例仿真表明,该模型和方法可快速找到优化调度的最优解,跟踪流量变化和保持监测控制节点实时压力恒定的效果好,为多水源的实时协调调度提供了好的基础.     

分布式系统中基于非合作博弈的调度算法

针对分布式系统中任务调度问题,根据分布式环境下的任务调度特性,建立了一个非合作博弈的多角色任务调度框架,在此基础上提出了一种基于纳什均衡联合调度策略的分布式强化学习算法.相比于静态调度算法,该算法需要更少的系统知识.能使调度器主动学习任务到达和执行的相关先验知识,以适应相邻调度器的分配策略,目标是使得调度器的策略趋向纳什均衡.模拟实验结果表明:所提出的算法在任务的预期时间和公平性上相对于OLB(机会主义负载均衡)、MET(最小执行时间)、MCT(最小完成时间)等同类调度算法具有更好的调度性能.     

移动近场支付产业可信服务管理平台博弈策略研究——基于双边市场理论视角

基于双边市场理论,本文构建了一个产品差异化、用户单归属条件下的移动近场支付产业可信服务管理平台定价模型,以描述平台及其用户和特约商户的效用水平:分析封闭模式和开放模式下金融机构和电信运营商平台之间的博弈策略.推导出市场主体存在最优策略集的必要条件;并提出促进移动近场支付产业发展,实现市场主体合作共赢的策略建议.     

基于合作博弈的移动支付商业模式优化研究

移动支付是近年来的热门发展方向,但是目前我国的移动支付还没有形成统一的商业模式,已有的研究没有量化各参与主体的价值贡献,导致利益分配产生冲突.研究采用博弈论方法,探讨移动支付过程中通信运营商、金融机构、第三方支付平台三方合作的商业模式,基于Shapley值法分析不同参与主体的协同效应并对价值贡献进行量化,为合作利益的分配提供依据,最后分析了移动支付三方参与主体之间不同的博奔合作机制,为构建有效的商业模式提供参考.     

基于RESTART方法的同轨多天车仿真调度

天车是重工业中不可缺少的吊运设备,天车调度对化解天车冲突,增加搬运效率具有非常重要的作用.采用RESTART(repetitive simulation trials after reaching thresholds)方法,通过仿真优化天车调度.建立了天车冲突预测模型,将天车冲突分为4种类型并分别建立了冲突处理方法.以最小化调运周期为目标,建立了天车RESTART仿真调度方法,建立了仿真调度流程,通过枚举天车分配方案寻找局部最优调度.开发了天车仿真调度系统,通过实例对以上方法进行了验证.     

基于调度效益最大化的多功能组网认知雷达资源优化调度算法

在组网认知雷达中,针对多目标多任务(如搜索、跟踪与成像等)按优先级进行资源调度时易造成目标任务丢失的问题,提出基于调度效益最大化的多功能组网认知雷达资源优化调度算法。该算法将搜索与跟踪任务的时间窗考虑到目标函数中,通过目标任务的重要性(优先级)和有效性(时间窗)两个因素的加权来表示雷达对目标任务的调度效益,根据调度效益最大准则建立并利用遗传算法求解资源调度模型。对仿真结果分析表明,该方法能够提高组网认知雷达的整体效能。     

等待时间受限的流水车间调度问题的若干性质

等待时间受限的流水车间调度问题广泛存在于高温连续作业或中间产品不稳定的流水车间生产管理过程中, 要求工件在相邻机器上的等待时间不能超过一定的上限. 针对以最小化最大完工时间为目标函数的该类问题, 研究了加工机器上的工件序列特征, 并在此基础上分析了基于排列排序进行问题求解的可行性和有效性, 为算法求解提供了理论依据.     

基于DLS和GA的作战任务-平台资源匹配方法

作战任务和平台资源的合理匹配是战役作战准备阶段的主要内容。考虑平台资源能力在作战过程中的损耗,在问题建模的过程中引入了资源能力的损耗系数,使得所建模型更加符合实际作战。提出了基于动态列表调度(dynamic list scheduling, DLS)和遗传算法（genetic algorithm, GA)的模型求解方法,使用DLS选择处理的任务,使用GA为选定任务分配平台资源,给出了该方法具体的设计思路和流程。最后结合联合作战的战役算例,验证了所提方法的优越性和适用性。     

战时装备维修任务调度的两种新算法

针对基于最大保障时间的战时维修任务调度问题,建立了以维修效益最大为目标的调度模型,并给出了两种模型求解算法。算法1以最大保障时间和维修效益作为维修任务的优先级设计参数,充分考虑了维修任务的紧迫性与价值;算法2进一步考虑维修小组的可维修装备数量,使得各小组的维修负载更加均衡。利用该方法,在满足作战单元最大保障时间的前提下,可使得装备维修效益最大,有效地解决了战时维修任务的调度问题。     

Multi-satellite observation integrated scheduling method oriented to emergency tasks and common tasks

Satellite observation scheduling plays a significant role in improving the efficiency of satellite observation systems.Although many scheduling algorithms have been proposed,emergency tasks,characterized as importance and urgency(e.g.,observation tasks orienting to the earthquake area and military conflict area),have not been taken into account yet.Therefore,it is crucial to investigate the satellite integrated scheduling methods,which focus on meeting the requirements of emergency tasks while maximizing the profit of common tasks.Firstly,a pretreatment approach is proposed,which eliminates conflicts among emergency tasks and allocates all tasks with a potential time-window to related orbits of satellites.Secondly,a mathematical model and an acyclic directed graph model are constructed.Thirdly,a hybrid ant colony optimization method mixed with iteration local search(ACO-ILS) is established to solve the problem.Moreover,to guarantee all solutions satisfying the emergency task requirement constraints,a constraint repair method is presented.Extensive experimental simulations show that the proposed integrated scheduling method is superior to two-phased scheduling methods,the performance of ACO-ILS is greatly improved in both evolution speed and solution quality by iteration local search,and ACO-ILS outperforms both genetic algorithm and simulated annealing algorithm.