考虑中断的制造型供应链协调调度模型

供应链协调调度能有效提高企业应对供应链中断的能力。以两阶段制造供应链为研究对象，研究了中断情境下具有交付时间约束的多产品类型制造供应链协调调度问题。制造商接到包含多产品类型的工件加工订单，各工件需经供应商处理为原材料工件后，交付给制造商处理为完成品，各工件均有一个独立的交付期。如果供应商单方面调整工件加工顺序，会导致制造商冲突成本的增加，需双方协商处理。以最小化供应商总拖期交付成本和最小化制造商总冲突成本为目标，基于收益共享契约协调机制，构建了考虑中断的制造型供应链协调调度模型。设计了一个融合自适应邻域搜索算子的混合自适应遗传算法。通过算例仿真，验证了所提模型与算法的有效性。     

两种常用启发式算法在车间生产调度中的应用

通过对某电池生产的各加工流程进行相关数据的测量,分别运用Palmer算法和彼得罗夫-哈姆算法对生产进行排序,并计算出了经排序后产品的加工周期。通过比较发现,选择彼得罗夫—哈姆算法进行排产,能达到提高设备利用率、缩短产品加工周期的目标。     

基于随机机器故障的柔性作业车间动态调度

为了有效快速地应对生产过程中出现的随机机器故障,构建了一个故障机器可恢复的动态柔性作业车间调度模型,采用事件和周期混合驱动的方式,设计了一个组合重调度策略.在组合重调度策略中,将改进的二叉树右移重调度与完全重调度进行组合,引入序位偏差和完工时间偏差为重调度评价指标,对重调度方法进行选择,并且在精英选择遗传算法(elite selection genetic algo-rithm,ESGA)基础上,对精英选择策略进行改进,以防止陷入局部最优.试验算例仿真结果表明,动态调度算法对随机机器故障下的柔性作业车间动态调度是有效的.     

改进蚱蜢算法在电动汽车充换电站调度中的应用

电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解，但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷，因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制，提高算法效率;引入正余弦搜索机制，加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对粒子进行随机扰动，防止种群陷入局部最优;采用非线性收敛策略加快算法后期的收敛速度.实验结果表明，该算法在电动汽车充换电站调度优化问题上，性能优于原始蚱蜢算法以及其他现有群智能算法.     

三门峡水库电站运行调度的优化研究

三门峡水库泥沙淤积严重，使其枢纽的各项技术指标经常变化，为其调度运行带来极大困难。为此，充分考虑三门峡水电站运行过程中的各种约束条件，分别采用动态规划和遗传算法给出了电站优化调度模型，建立了该电站的运行调度系统。经过水库1991年—2000年实际来水和控制运行的月报资料的模拟验证，结果表明，该系统可平均增加发电量约12．9％，使电站能更合理地进行管理调度。而且，通过对随机模拟的长序列入库月径流过程的模拟调度，建议了三门峡水电站具体的管理调度运行方式。     

城市物流中多目标配送模型

提出了VRP问题的多目标数学模型，基于此数学模型，概括了一种新的遗传算法来解决带有时间窗的车辆优化配送问题提出的部分自适应遗传算法采用PFIH来产生初始解，克服了遗传算法参数设置主观的弊病，运用了自我进化的思想来改进遗传算法中涉及的参数设定最终，通过试验得出了比较满意的结果，证明了该算法的可用性。     

多源物化视图更新的一种流水线并行算法

如何对于定义在多个数据源上的物化视图进行有效更新一直是人们研究的热点，为此提出了许多可行的算法，但是针对并行环境下这方面的讨论很少见，流水线技术是并行处理中一项非常重要的并行技术，本文给出一种多CPU环境下采用流水线思想进行视图更新的算法及相应的性能分析。     

FPGA在数字频率合成器设计中的应用

采用直接数字频率合成技术是直接合成所需要波形的一种新的频率合成技术。随着新型FPGA芯片不断出现,为电路设计者提供了多种选择。如果用高性能的FPGA器件来设计符合自己需要的DDS电路,就是一个很好的解决方法。     

单通道通讯模式异步流水线控制器

为了实现异步电路在实际应用中的低功耗、高性能特性,提出了一种基于单通道通讯协议的高速异步流水线控制单元和一种使用Muller C单元的高鲁棒性的QDI(quasidelay insensitive)异步流水线控制单元。第1种异步流水线控制单元采用独立的正反向响应电路,使得比近期提出的超高速异步流水线控制单元GasP电路的正向响应减小了50%的信号翻转。该电路使用TSMC 0.25μm CMOS工艺实现,HSPICE模拟结果表明与GasP电路相比正向响应时间减少38.1%,可以工作在2.2 GHz;第2种控制器与流行的QDI异步控制器STFB(single-track full-buffer)电路相比,以较少的面积代价,实现了时序验证上的极大简化。