纯电动公交时刻表和车辆排班计划整体优化

研究单线路的纯电动公交车辆运营时刻表和车辆排班计划的整体优化方法,以发车间隔平滑、使用车辆数少和充电费用低为目标建立多目标优化模型,考虑包括不同时段发车间隔范围、可用车辆数量的限制和纯电动公交续航里程约束在内的多个约束.采用多目标粒子群算法进行求解,基于多目标优先级寻找模型的最优解集合.案例表明:和现有的运营计划相比,模型能够平滑发车间隔,减少使用车辆数,充分利用非高峰时段充电以降低充电费用.     

泵站能效累计运行时间多目标优化调度

为了获得泵站高能源效率并使各泵组累计运行时间趋于一致,分别建立了峰谷电价下泵站能源费用及泵组累计运行时间差两个目标函数,以水厂取水泵站为研究对象,建立了优化问题的约束并提出了基于粒子群优化的求解方法.仿真结果表明:所提出的多目标优化调度方法切实可行,能实现两个优化目标的平衡,且满足取水泵站优化调度需求.     

基于分层优先级队列算法的AFDX端系统

高速性、确定性、冗余度是航空电子双工交换以太网(AFDX)的技术特点.根据AFDX网络协议标准,突破整形、调度、冗余等关键技术,研究并设计了基于分层优先级队列算法的AFDX端系统.将端系统分为网络接口模块和网络协议栈两大部分进行设计,采用基于网络演算方法建立数学模型对其进行了性能分析.研究结果表明AFDX端系统可以有效保证虚链路带宽和服务质量,满足AFDX网络的顺序完整性要求,具备冗余容错性能,实现了预期的主要设计指标.     

基于遗传算法的船舶分段堆场调度研究

针对船舶分段移动计划主要依靠经验以及缺乏有效调度的现状,研究建立以分段移动度最小为目标的优化模型,综合考虑了分段在堆场中的停放位置及进、出场路径.通过遗传算法选择分段在堆场中停放位置的最优方案,并构建启发式规则确定分段在堆场中的最优进、出场路径, 从而实现对模型的求解.最后以某船厂实际数据为例,对模型在堆场调度问题中的应用进行了实例验证,结果表明, 所研究方法可求解得出较优的堆场作业计划,并实现堆场资源的高效利用.     

智能电网环境下多电动汽车协同充电优化调度算法

大量电动汽车通过居民侧家庭能源管理系统接入电网充电时,若各用户独自对充电过程进行优化,会使充电负荷集中在低电价时段,形成巨大的负荷峰值,造成变压器和线路严重超载,威胁电力系统的稳定运行。引入了一种智能电网环境下电动汽车协同充电模式,建立了最小化用户用电费用的最优充电模型,提出了一种多电动汽车协同充电优化调度算法。该算法能有效避免用户独自优化调度时出现的弊端,同时显著降低用户的充电费用。通过仿真实验验证了算法的有效性。     

基于智慧3S技术的城市工程作业车辆监控系统

为了适应城市发展的需要,亟需加强对城市工程作业车辆的可视化管理与指挥调度,提高市政工程施工的指挥调度能力,保障城市道路交通通行条件.基于智慧3S技术为市政工程车辆的监控、调度和管理提供了必要的技术手段.采用3G移动通讯技术、GPS全球卫星定位技术、GIS技术建立综合指挥中心,实现对车辆规范化和可视化指挥与调度.     

在媒体流调度中改进的DRR算法

提出了模糊控制变权法多因素决策的自适应DRR算法(VWADRR)———一种改进的亏损轮询调度算法(DRR)。算法应用在调度多个媒体数据流队列时。算法基于模糊控制理论中的多因素决策,具体使用了变权法。可以自适应输出信道的带宽和输入队列的缓存余额。变权法根据可用带宽和队列缓存余额这两个因素做出决策,动态地确定DRR中的常量QN。由于考虑了每个数据包发送的时限,降低了每个数据包的延时。使系统在大流量的情况下有效利用缓存和带宽,降低缓存耗光的可能性,同时平滑了突发。     

基于规则及多色集合的多品种订单调度方法

针对多品种订单生产企业多工序、多品种、中小批量的生产特点,以最小化订单总完工时间和平均流程时间为目标建立了订单调度模型.提出了一种按规则分配订单以及作业排序相结合的调度思想,并利用改进的非支配排序遗传算法——NSGAⅡ对问题进行求解.考虑到多品种订单的多重约束性,采用多色集合理论中的围道布尔矩阵对多品种订单中各作业加工关系作了约束化处理;同时,以双层染色体进行编码,可以有效降低染色体的空间和时间复杂度;采用置换和反转变异两种算子,缩小了算法搜索范围,避免了早熟现象.最后以典型的订单生产实例进行仿真实验,结果表明应用该算法收敛快、运算效率高,可以获得满意的Pareto解集.     

特殊钢厂炼钢-连铸调度模型

针对特殊钢厂的炼钢-连铸调度问题,建立了多目标调度模型.在模型求解过程中,对静态调度策略和动态调度策略进行了探讨.在静态调度部分,结合炼钢厂运行原则,并根据炼钢炉和连铸机作业周期的不同对应关系,对生产模式进行了分类,给出了相应的求解方法.在动态调度部分,给出了基于规则的动态调度策略以及具体的时间调整方法.最后,根据某转炉特殊钢厂的实际生产状况,在三台连铸机同时生产的情形下,对三个浇次的调度计划进行了仿真计算.通过与实际生产数据的比较,表明所采用方法的有效性.     

积分控制粒子群算法在再制造生产调度问题中的应用研究

针对不确定条件下再制造模糊加工时间的车间调度问题,建立了模糊工时调度模型,并提出了一种积分控制微粒群算法。考虑到基本粒子群算法易于早熟的缺点,通过增加控制器对粒子轨迹进行控制,在算法中引入加速度项,增强了种群多样性,提高了算法全局寻优能力。通过仿真实例验证表明,该算法在解决不确定条件下再制造生产车间调度问题方面是行之有效的。