基于免疫算法的多目标柔性job-shop调度研究

建立了多目标柔性job-shop调度模型;然后提出了带有保优机制免疫算法,利用免疫记忆、接种疫苗等机制,在算法中保留并充分利用每代最优抗体和局部最优基因,使算法加快收敛;针对这类调度的柔性,提出基于工序设备双层抗体编码方案和基于设备能力空间的解码方案;采用多目标分级评价方法同时对时间、设备和成本等多目标进行评价和优化.最后,用Benchm ark标准问题的仿真和西安航空发动机(集团)有限公司的调度实例验证了算法、策略和调度模型的有效性和优越性.     

基于有色赋时Petri网的半导体生产线建模技术研究

在深入了解半导体制造过程的基础上,为了有效分析半导体生产线调度与控制性能,提出了有色赋时Petri网的半导体生产线建模方法。该模型,根据生产线所存在主要调度子问题及其之间的相互关系,将半导体生产线划分为投料控制模块、路径调度模块和工件调度模块,这样可以有效降低模型的复杂性和提高模型的可重用性。建立以一个拥有3个工作中心、6台设备的半导体生产线Petri网模型,并对模型进行分析。最后指出了下一步的工作目标。     

基于综合优先度的卫星数传调度算法

研究了在地面站资源有限、数传任务急剧增多的情况下,合理分配资源以有效实现卫星数传任务的调度问题.首先建立了卫星数传任务模型和调度问题模型,提出了综合优先度的概念及其各个指标,对每个指标进行了详细分析.在此基础上,提出了一种基于综合优先度的卫星数传调度算法。仿真结果表明该算法能够取得较好的调度结果.     

基于免疫遗传算法的双向车辆调度问题实现

在对双向车辆路径问题(DVSP)简要叙述的基础上建立了DVSP数学模型.针对DVRP,构造一种的免疫遗传算法来求解DVSP,提出了一种自然数编码方法、交叉算子的自适应机制.并将求解结果与其它启发式算法比较.比较结果表明,该算法对于求解DVSP问题具有较好的性能和更好的鲁棒性.     

多媒体传感器网络中服务感知的业务调度算法

作为传感器网络的高级形式，多媒体传感器网络在环境监控、安全监控以及医疗保健等诸多应用领域发挥重要作用。首先介绍一种提供区分服务的分簇传感器网络体系结构，进而提出一种服务感知的业务调度策略，使用非抢占的优先扳排队模型保障两类服务对时延的要求，以提供满足监控应用需求的QoS。理论分析和仿真试验证明了方法的有效性。较之其它典型方法，方法更适用于可提供区分服务的多媒体传感器网络。     

极小化加权总完工时间的同时加工排序问题

讨论了平行机串联工件同时加工排序问题。目标函数是极小化加权总完工时间,并假设满足每批均含有k个工件,并且每批的加工时间为该批中所有工件的加工时间之和。对平行机的情况,该问题是强NP难的。本文主要针对该问题的两种特殊情况:(1)所有工件的权相等;(2)所有工件的加工时间相等,分别给出了最优算法,分析了算法的时间复杂性,同时用数值例子作了说明。     

改进的人工鱼群算法在置换Flow Shop调度中的应用

分析了人工鱼算法(AFSA)存在的不足,在保持AFSA算法基本行为的基础上,提出了在觅食行为过程中采用基于交换列表的排序法,在随机移动行为中采用自适应的小范围移动行为的改进人工鱼群算法。根据置换Flow Shop调度问题的数学模型,给出了基于改进的人工鱼群算法的置换Flow Shop调度问题的求解策略,并详细讨论了求解步骤。仿真实验结果表明:该算法具有较强的全局搜索能力、更高的搜索效率,同时验证了该算法的可行性和有效性。     

峰值电量约束下的场桥能耗最小化问题研究

随着化石能源的大量使用带来的环境污染问题日益严峻,关注能源使用效率的集装箱港口绿色化运营研究成为近年来的热点之一.本文以集装箱堆场中需要执行预倒箱作业的场桥为研究对象,考虑场桥不同运行状态下的单位时间电量需求不同以及峰值电量实时约束,建立了以总能耗最小化为目标的多场桥调度问题的混合整数规划数学模型.继而,将关键变量利用非连续贝和连续贝两种不同的方式进行编码,将次级变量利用启发式规则进行解码,并设计了相对应的遗传算法交叉与变异方法.数值实验表明,连续贝编码方法表现更为优异;通过与Cplex在小规模算例中的比较,与粒子群算法及人工蜂群算法在大规模算例中的比较,验证了所设计遗传算法的有效性.同时,通过与传统策略的对比,表明本模型可以同时实现能耗总需求与峰值需求两方面的优化,从而可以为港口管理人员在不影响既定日常运营工作的前提下降低能源成本提供科学有效的指导.     

改进模拟植物生长算法求解汽车维修车间瓶颈工序的多目标动态调度问题

通过对瓶颈的合理调度可以有效地提升系统效率,钣喷工序是整个汽车维修服务系统的瓶颈.针对于此,结合优化调度理论,对汽车维修车间瓶颈工序调度问题的特性、模型和算法进行了研究,提出了多目标动态调度策略.从最小化目标、机器环境、加工特征和约束等方面分析了瓶颈工序调度问题的特征,建立了对应的数学模型.运用混合重调度策略和改进模拟植物生长算法实现了瓶颈工序多目标动态调度问题的求解.最后,以实例分析验证了算法的可行性和有效性.     

系统科学视角下高分辨率对地观测系统任务管控统筹优化

高分辨率对地观测系统因其高清晰度的影像产品倍受测绘、农业、林业、采矿、城市规划、国土资源等众多领域的用户青睐.在面对不同用户各种繁杂的任务需求和超过载的卫星影像订购,以及在云层遮挡等随机因素干扰下,如何通过对任务统筹管控来提升系统整体效益已成为航天领域一个崭新的管理科学问题.通过对高分辨率对地观测任务管控流程的分析,指出了星务管控的关键在于卫星任务规划和星地资源调度问题,并围绕问题基本输入要素和输出要素构建了该问题的概念模型.通过与车辆调度、车间作业调度等常见资源调度问题对比,强调了该问题的特殊性和巨复杂性,并从任务、资源、约束和优化目标四方面进行了详细论述.最后,基于系统科学观的思想提出采用统筹优化的方法来处理高分辨率对地观测系统任务管控问题,并从系统层次性、涌现性和协调性角度进行了系统分析.