不确定作业时间下机场地面服务保障设备调度优化

机场地面服务延误在大型枢纽机场总延误中占有较大比重。为此,从机场地面保障设备工作时间不确定性出发,对机场地面服务保障设备调度优化问题进行了研究,以更加高效地调度地面服务设备。首先,根据国内某机场历史数据,采用对数正态分布拟合机场服务设备的作业时间;并对不同服务项目作业时间的波动性进行评估。然后,建立机场地面服务保障设备调度优化模型,以提高设备调度对于不确定作业时间的适应性;并且平衡设备工作量。最后,设计了具有不确定作业时间的设备调度遗传算法;并结合实例进行验证。结果表明:提出的不确定作业时间下的机场设备调度优化方案对设备作业时间波动性具有更高适应能力,提高机场设备利用率,缩短航班机位等待时间。

基于深度强化学习的医用设备应急调度优化技术研究

针对大型医用设备人工管理效率低、无法满足应急调度需求的问题,文中提出了基于深度强化学习算法的医用设备应急调度优化技术。使用物联网技术采集大型医用设备日常使用的各类参数,作为后续调度优化算法的样本数据。通过对医用设备调度问题的分析,采用马尔可夫决策过程作为调度优化算法的基础模型,并给出了状态空间、动作空间以及奖惩函数的定义。同时,以贪婪策略作为强化学习的动作探索策略,使用Tanh函数作为激活函数,从而提高了对非线性复杂数据的学习能力;使用DDPG算法在经验数据中获得价值估计和行为估计。经测试,文中所提出的医用设备应急调度优化算法可合理安排医用设备的使用,提高其综合利用率,与未使用应急调度算法的情况对比,检查耗时平均缩短了31.2%。

国家863课题“智能配电网优化调度关键设备研制及应用”通过鉴定

据悉，课题由国电南瑞科技股份有限公司负责，完成了分布式电源、多样性负荷管理控制技术的研究，提出了微电网能量管理和运行控制方法，研发了分布式电源管理控制、微电网调度控制、多样性负荷管理控制3套装置。同时，提出了具有动态载入和自适应判断特点的微电网协调调度技术、基于分布式电源及负荷有功／无功响应特性约束的微电网稳定控制动态调节技术和递进式动态多样性负荷管理控制策略等创新点。

基于任务级的动态电源管理设备调度策略

在嵌入式和便携式系统的低功耗设计中,动态电源管理(Dynamic Power Management,DPM)是一个非常重要的技术。然而,传统的DPM策略都仅仅建立在对目标设备的工作负载进行观测的基础上,从而带来了诸如无谓等待过程和预测错误等缺陷。本文则从任务级的角度出发提出了一种在线设备调度策略EODSA(Energy Optimal Device Scheduling Algorithm)及其改进策略IEODSA1(Improved EODSA1)、IEODSA2(Improved EODSA2)。实验结果表明,本文所提出的三种策略都具有稳定性;而且和传统DPM策略相比,EODSA、IEODSA1、IEODSA2在满足对应的假设和前提条件下都能够显著降低外设的平均功耗。