宽带低压电力线通讯信道冗余节点动态调度方法

常规冗余节点调度方法中,节点平均能耗较高,宽带网络覆盖受到限制,导致冗余节点无法被精准定位,影响节点调度效果。因此,设计了宽带低压电力线通讯信道冗余节点动态调度方法。构建电力线通讯信道模型,分析通讯信号的传输特性,定位通讯信道冗余节点,快速找到冗余节点位置,调整节点调度能耗,再建立冗余节点信息动态调度机制,确定节点能耗的动态变化,抑制宽带网络覆盖漏洞次数,进而实现宽带低压电力线通讯信道冗余节点的动态调度。利用仿真实验的方式,验证了该方法的节点能耗较低,冗余节点调度效果更佳,能够应用于实际生活中。

基于预测库存变化率的公共自行车动态调度方法

为提高公共自行车系统调度效率并降低调度成本,提出基于预测库存变化率的公共自行车动态调度方法。将公共自行车站点类比于库存系统,利用马尔可夫过程平稳分布的性质,预测调度时段各站点的库存变化率,进而预测调度时段末各站点库存率。考虑站点合理库存率区间,根据站点初始库存率和预测库存率,确定需要调度的站点集合。考虑调度车辆到达有调度需求站点的最晚到达时间与调度车辆装载量约束,以调度车辆总行驶距离最短为优化目标,建立优化目标为车辆总行驶距离最短的动态调度模型。利用模拟退火算法求解模型,得到优化调度方案。由于预测了调度时段内站点的库存变化率,因此,在给定的调度区域内,为了保证所有站点的库存率始终维持在合理库存率区间,调度车辆只需要在有调度需求的站点之间执行1次调度任务。以波士顿公共自行车系统为例,验证基于预测库存变化率的动态调度方法。结果表明:基于预测库存变化率的动态调度方法,在给定的各个调度区域内,最多可缩短调度车辆35.58%的行驶距离;若完成系统全部调度任务时,调度车辆总行驶距离可缩短18.53%;与基于滚动时域的动态调度方法相比,基于预测库存变化率的动态调度方法,不需要分段检测系统运行状态,避免了对调度方案的被动调整,提高了编制和执行效率。

基于节点流的流程工业生产物流调度方法及应用

流程工业生产物流动态平衡调度是典型的多工序、多目标、多约束的多机并行调度问题,难以解析建模.为此,提出了节点流控制及切换的概念,建立了生产调度模型,并采用多目标分层求解调度模型.在此基础上,提出了流程工业生产的物流平衡调度方法.实际应用表明,所提出方法提高了物流动态调度的准确性和生产效率.

基于深度强化学习的服装缝制过程实时动态调度

服装缝制生产过程易受动态事件干扰,针对订单实时到达的动态事件,以最小化最大完工周期为目标,提出基于深度强化学习的服装缝制过程实时动态调度方法。首先,建立服装缝制过程的调度优化模型,并将该问题转化为基于马尔科夫决策过程的顺序决策问题。然后,通过定义状态特征、候选动作集、奖励函数、探索与利用策略等方面,并结合DDQN算法训练深度神经网络用以描述状态-动作值,据此在决策节点选择最合适的调度规则。实验结果表明:针对牛仔裤前片缝制过程,所提出的方法相较于遗传算法,在调度目标的达成度方面略逊2.3%,但决策时间大幅减少91.4%,表明针对订单动态到达的调度问题,该方法能够实现有效地实时响应,确保了缝制生产的高效性与连续性。