基于改进蚁群算法的运输调度规划

在运输调度等组合优化问题的最优路线的搜索中,传统蚁群算法ACA(Ant Colony Algorithm)存在搜索时间长、收敛速度慢、易陷于局部最优解等缺点。为了克服这些缺点提出了一种改进的蚁群算法,该算法将遗传算法和蚁群算法结合起来,在蚁群算法的每一次迭代过程中,首先采用自适应策略控制它的收敛速度,然后使用变异操作来确定解值,从而提高它的搜索性能。再结合建立的运输调度性能指标,利用遗传算法、蚁群算法和改进蚁群算法3种方法分别进行运输规划,通过比较其时间花费和运输费用,验证了改进蚁群算法的有效性。实践证明,改进后的蚁群算法基本上克服了传统算法自身的不足,提高了算法性能。

井下掘进机行进纠偏调度规划与控制研究

根据井下掘进机行进特点制定机身纠偏路径规划,建立掘进机履带式行走位姿偏差模型;以履带移动线速度和转向角速度作为路径跟踪控制输入量,基于滑模控制器理论设计控制律以确保位姿偏差的收敛性;利用李雅普诺夫稳定原则证明了路径跟踪控制的稳定性;以某结构尺寸的掘进机为对象,对多种典型偏航情况进行了机身的纠偏调度仿真。结果表明,基于位姿偏差的路径跟踪控制能在有限的调度周期内实现机身纠偏,掘进机的纠偏路径规划和路径跟踪调度方案整体合理可行,可为深入研究煤巷自动掘进提供良好基础。

递阶控制结构下CIMS控制器的调度规划法

本文给出了一种CIMS递阶控制结构中单元与车间协调决策过程的单元决策方法。

基于强化学习的TTE网络调度规划方法设计与实现

为了给时间触发以太网中的事件触发类消息合理地提供时隙、获得更均衡的消息调度时刻,该文提出了基于Q学习的调度规划算法,将消息调度在时间轴上的求解转化为在三维空间上的多宝箱探索问题,实现基于强化学习的网络调度规划算法求解调度时刻表。针对提出的算法进行了仿真实验,并对实验结果进行分析验证,与传统的基于可满足性模理论(SMT)的调度规划算法相比,基于Q学习的调度算法对TTE网络负载均衡性的优化显著超越SMT算法,能更合理地分配网络资源。

多类对象非线性流水线的无冲突调度规划

本文提出一种为多类型对象服务的非线性流水系统的调度规划方法。该方法给出冲突矩阵表示对象流入流水线的限制，通过启发式搜索寻找面向目标优化的调度策略。获得的调度策略能满足服务过程无冲突无阻塞的要求。

卫星自主与协同任务调度规划综述

如何利用有限的星上资源执行复杂繁重的空间任务长期以来备受关注,随着卫星载荷能力不断提升,响应时间要求不断缩短,卫星自主与协同任务调度规划研究的重要性逐渐增大.本文从单星任务调度规划为起点,对单星地面离线任务调度规划、单星星上在线任务调度规划、单星星地一体化自主任务调度规划研究现状进行梳理与分析,然后延展至多星领域,综述了多星地面离线协同任务调度规划、多星星上在线协同任务调度规划、多星星地一体协同任务调度规划研究现状.最后,对卫星自主与协同任务调度规划研究进行了总结与展望.

论日照港防抗台期间港作锚泊船风险动态预评估和调度规划系统

为了有效地加强防抗台期间日照港内港作锚泊船的安全风险管控,建立完善的抗台期间日照港内港作锚泊船安全风险评估与论证机制,文中根据对日照各港区港内港作锚泊船抗走锚风力极限的计算,提出了日照各港区港内港作锚泊船风险等级的标准,进一步探讨了日照港防抗台期间港内各港作锚泊船在不同风力条件下的锚泊风险等级,并初步给出了日照港防抗台期间各港作锚泊船防抗台人员的撤离时机和预警标准。在此基础上,提出了进一步研发“日照港防抗台期间港作锚泊船风险动态预评估和调度规划系统”的设计方案。系统除具有台风北上时预先评估日照各港区港内港作锚泊船锚泊风险的功能,还可根据预设的预警标准,判断各港作锚泊船是否需要撤离防抗台人员并确定最佳撤离时机。

基于K-means算法的堆叠砝码检定顺序调度规划方法

基于K-means算法提出了用于砝码无人化检定的检定顺序调度规划方案。通过K-means算法、曼哈顿距离模型等技术,实现堆叠砝码提手检定顺序调度规划,形成专用的堆叠砝码检定顺序调度方法。实验模拟搭建不同状态3×3×2堆叠砝码验证调度算法效果,结果表明:基于K-means算法的堆叠砝码检定顺序调度规划方法可有效提高砝码检定效率,算法计算时间小于50 ms,平均单个砝码检定时间减少2.7 s。

柴河水库防洪预报调度规划方式

对柴河水库雨、水情况自动测报系统运行状况进行了分析，对洪水资料、设计洪水、可能最大降雨进行了复核。然后依据库水位和累积净雨作判据，通过调节各种设计频率洪水过程，确定柴河水库防洪预报调度规划方式及其规则。

新型储能技术进展与挑战Ⅲ:储能集成技术、安全技术和系统规划调度

新型储能日益成为中国建设新型能源体系和新型电力系统的关键技术,已成为中国经济发展的新动能。与之相应,新型储能技术的相关研究也在快速发展。开展了该领域的系列评价性综述工作,共分为电化学储能技术、物理储能与储热技术、储能集成技术、安全技术和系统规划调度3个部分,对各类新型储能技术的应用领域、最新研究进展及局限性等问题进行了全面系统的对比分析,并进一步探讨了储能集成技术、安全技术、系统规划调度等储能系统相关领域面临的挑战及发展趋势。第3部分为新型储能技术进展与挑战,重点对储能集成技术、安全技术和系统规划调度中的高压级联技术、构网型储能技术、数智化和数字孪生技术、分布式温度监测技术、浸没式液冷技术、高效的优化算法等技术进展进行综合分析与讨论。

改进蜉蝣算法求解工艺规划与调度集成问题

针对工艺规划与调度集成问题(IPPS),基于AND/OR析取图和“组合”的概念以最小化最大完工时间为优化目标建立数学模型;设计一种整数编码方案,该方案无需预先为工件生成加工路径,可同时处理工艺规划与调度问题,由于初始解对算法的寻优能力的影响,在种群初始化时考虑机器的负荷以提高初始种群的质量;解码时采用插空的方法生成活跃调度,以缩短工件整体的加工时间;离散蜉蝣算法实现求解IPPS,采用Metropolis准则接收较差的解,引入自适应因子提高算法的收敛速度,设计局部搜索算法提高算法的精度。最后通过大规模基准算例进行实验并与其他算法对比分析,验证该算法有较好寻优性能。

家庭护理人员协同调度与路径规划研究

随着我国老龄人口数量的不断增长以及家庭护理观念的普及,用户日渐青睐居家接受个性化的家庭护理服务。然而护理服务资源在不同区域、机构的配置程度存在差异,单一机构难以满足用户快速增长的多样化、个性化需求。为缓解护理服务资源供需不均衡情况,将协同服务思想引入家庭护理,提出家庭护理人员协同调度与路径规划问题,考虑多个护理中心协同服务同一客户的不同需求。在现有护理资源不变的条件下,通过对资源统筹优化,提高护理资源利用率,使得护理人员的调度方案更加灵活合理,在满足客户需求的前提下达到降低护理中心运营成本的目的。为了研究该问题,首先建立了以护理人员启用、行驶、正常工作、加班工作总成本最小,包含客户需求、护理人员工作时长等约束的家庭护理人员协同调度的数学规划模型;其次,考虑护理人员和客户需求所具备的特性,根据贪心、随机、自适应思想,结合贪心随机启发式和迭代局部搜索等多种方法设计了具有自适应反馈机制的混合贪心随机自适应搜索算法;最后,基于标准算例的仿真实验测试评估所设计算法的性能。实验结果表明:设计的算法相比优化软件GUROBI和标准GRASP能够更加高效、高质量地求解家庭护理人员协同调度与路径规划问题;同时引入协同思想能够大幅缩减运营成本并提高护理人员利用率。

机器人制造单元集成式工艺规划与调度方法

文章针对机器人制造单元集成式工艺规划与调度(RMC-IPPS)问题,并考虑其加工次序柔性、加工柔性及工序柔性,提出了一种多层级线性编码的方法,该方法能有效地将RMC-IPPS问题的解用简单的数据结构表示,并实现对问题的整体求解。同时,针对毛坯件/半成品在单元中的转运问题,设计了一种基于贪婪思想的机器人调度策略,该策略每一步都选择当前的最优状态,使生产周期尽量不因搬运工序的存在而产生过多延滞。最后,设计出一种基于外部档案库的NSGA-Ⅱ算法(M-NSGA-Ⅱ),该算法通过外部档案库对非劣解进行二次搜索,以避免种群多样性趋于单一,并通过基准实例与实际生产应用算例对所提方法进行验证,并将改进后的算法与其它算法进行对比。结果表明,相较标准NSGA-Ⅱ算法,M-NSGA-Ⅱ算法的覆盖率为100%;相较文献中的算法,M-NSGA-Ⅱ算法具有更高的覆盖率。

基于最优规划的汽车租赁调度分析

针对汽车租赁公司不同目标下的效益最大化,运用分步分析、最优规划、直线折旧等方法,建立转运费最低的、短缺损失费和转运费最低的调度规划模型,使用Matlab7和Lingo软件,得到两个不同目标下的汽车调度方案以及各代理点的最低转运费.其次,使用会计学中的直线折旧法构建基于年度获利最大的购买规划模型,得出年度最大利润并给出了新车购置计划.最后,还对年度利润函数做了进一步讨论.

基于时间约束网络的动态规划调度算法

为解决与时间有关的规划调度问题,提出了一种基于时间约束网络的动态算法。该算法与传统的计算最短路径方法不同,它只需计算受到新增约束影响的局部网络。同时,给出了算法的最坏时间复杂性,并进行了证明。最后,以Job-Shop调度系统为例进行了仿真验证,结果表明,该算法可快速地判断约束网络的一致性,并计算每个工序的最早可能开始时间。

一种支持自主任务规划调度的航天器系统建模方法

在对航天器系统建模方法和任务规划域建模方法全面分析的基础上,提出了一种支持自主任务规划调度的航天器系统建模方法。然后,通过对完成自主交会对接的追踪航天器系统实例建模详细说明了该方法。最后在搭建的验证环境中,对构建的可执行航天器系统模型和基于该模型实现的自主任务规划调度系统进行了多次不同想定的仿真推演。验证结果说明:该方法不仅能够满足航天器自主任务规划调度的需求,而且具有很好的可重用性和可扩展性。

卫星有效载荷的规划与调度

卫星有效载荷的规划与调度要求是指卫星根据自身资源情况合理安排各个载荷的工作状态 ,在满足各种资源约束的条件下实现资源的优化配置。有效载荷的规划与调度可以归结为典型的资源受限的规划与调度问题。本文以对地观测卫星的有效载荷系统为例 ,分析了卫星的资源特点和载荷的工作特性 ,在此基础上提出了一种有效载荷规划与调度的方法。

考虑多目标的工艺规划与调度集成问题研究

针对工艺规划与调度集成问题在多目标优化方面的不足,考虑将多目标优化集成到工艺规划与调度集成问题中。以最长完工时间、加工成本及设备最大负载为优化目标,对该多目标工艺规划与调度集成问题进行建模,并提出了一种非支配排序遗传算法,鉴于加工信息的多样性,使用多层结构表示可行解,对该算法的选择及遗传操作等步骤进行了设计。最后,以实例验证了上述模型的正确性及算法的有效性。

蚁群算法在工艺规划与车间调度集成优化中的应用

为了解决工艺规划与车间调度集成(IPPS)问题,提出了一种改进的蚁群优化(ACO)算法.通过节点集、有向弧集、无向弧集,构建了一种基于图的IPPS优化模型.以零件加工时间作为启发式信息,设计蚂蚁在各节点间转移概率.通过蚂蚁访问图中不同的节点,构建对应的调度方案.根据不同阶段调度方案的最大完工时间调整各弧段信息素的挥发速度,提高了蚂蚁的搜索效率.为避免陷入局部收敛,通过重启算法和重置各弧段信息素初值,动态更新各弧段信息素量,以获得全局最优解.将该算法应用于具体的仿真实例,结果表明该算法能有效地解决工艺规划与调度集成问题,为企业生产提供借鉴.

基于约束理论的混合复杂流水线规划调度算法

针对可重入、批处理、准备时间长以及多目标混合流水生产线问题,给出了复杂生产线的一般描述,提出了一种基于约束理论的规划调度算法。整个算法框架建立在约束理论五步原则基础上,并通过目标规划的思想实现了多目标优化,为了验证算法解决复杂性的能力,通过估算瓶颈能力给出了生产线的上界以作比较。