基于不确定性需求的船舶维修资源调度优化

针对船舶维修资源消耗的偶然性、突发性和随机性等导致的维修资源调度中所存在的问题,首先对船舶维修资源不确定性内容进行划分,基于实际船舶运营需求数据建立双层随机规划模型,从不确定性需求及不确定性船位角度对船舶航行数据进行分析,对船舶维修资源供应点选址进行优化;然后,以维修资源供给成本最小为目标构建优化模型,求解不确定性船位需求下的船舶维修资源调度方案;最后,根据实际运营船舶的航线数据,选取多个港口作为备选维修资源供应点,根据其实际航线分布以及船舶维修资源需求历史数据,对不确定性需求下的船舶维修资源调度方案进行优化,并采用免疫算法求解最终资源调度方案。结合具体案例分析的结果表明:在不确定性需求量及不确定性船位分布条件下,模型计算的成本为最小化;实际选取仓储供应点为2个,与实际船舶运营情况下的单一资源供给点成本相比减少了11.7%。可见,该优化模型具有一定的适用性。

战时维修保障资源优化调度的μPSO算法研究

将战时装备维修保障资源调度决策问题视作多任务多资源竞争与协调的多目标组合优化问题,构建出合理完善的资源调度决策模型。针对传统PSO算法搜索能力弱、易陷入局部最小等不足,提出一种在算法结构上改进的μPSO方法用于模型求解,它通过对一般粒子和当代最优粒子的不同速度、位置计算方式增强算法搜索能力;利用排斥项避免搜索进程的早熟收敛。最后通过算例证明μPSO算法对求解该类问题是可行有效的。

基于确定时间连续Petri网的航空发动机总装资源调度

为解决航空发动机总装过程中不同工艺对设备资源的竞争问题,进行了面向资源冲突的Petri网建模,将离散模型转化为确定时间连续Petri网模型。提出采用路由函数化解设备资源冲突,并对给定路由函数下系统的周期性进行了分析。为求解全局资源利用率最大的调度策略,采用粒子群优化算法优化资源路由参数,并将最优路由参数以启发函数的形式还原到离散Petri网模型调度中。案例研究表明,调度算法实现了资源的全局最优化,大大缩短了航空发动机维修周期。