空间目标编目测量资源调度策略设计与实现

空间目标编目测量资源调度是一个复杂的系统问题。首先对测量资源调度要素进行分析,然后在对调度需求分解的基础上,给出一个基于CSP（约束满足问题）模型的随机搜索编目调度算法。该算法在目标数量多、任务数据量大、复杂度高的任务环境下,求解快速、稳定。最后对调度软件实现中的核心问题——数据结构组织方式进行了阐述,基于合理的数据结构,调度算法得以高效实现。     

面向对地成像观测任务的高空飞艇应急调度

针对应急条件下高空飞艇(HAA)对地成像观测任务调度问题进行研究,分析了问题中的主要约束条件,建立了以任务收益(TB)和巡航距离为优化目标的约束满足问题(CSP)模型。考虑飞艇侦察载荷具有侧摆观测能力,在构建视场范围约束模型和分辨率约束模型的基础上,对成像观测任务进行合成。提出了元任务与合成任务的概念,给出了任务合成的步骤与方法。将HAA应急调度问题转换为车辆路径问题(VRP),并进一步分解为任务排序主问题和路径选择子问题,分别应用改进粒子群(IPSO)算法和关键节点搜索(KNS)算法求解。详细介绍了算法中的编码、解码和移动等操作,以及采用的混沌初始化和禁忌搜索(TS)策略。通过仿真实验,对文中所提方法的有效性进行了验证。     

基于脉冲交错的数字阵列雷达任务优化调度算法

针对数字阵列雷达搜索、跟踪和成像任务的资源调度问题,提出一种数字阵列雷达(DAR)任务的优化调度算法。该算法以脉冲交错技术为基础,在对目标搜索与跟踪的同时,利用基于压缩感知的稀疏孔径认知逆合成孔径雷达(ISAR)成像方法对部分精密跟踪目标成像,并采用观测时间动态调整策略以提高雷达系统的自适应能力。仿真结果表明,与传统雷达资源调度算法相比,该算法可以将成像任务考虑到优化调度模型中并合理分配资源,实现雷达多任务并行的调度,获得更高的资源利用率与期望的成像质量。     

基于二维资源管理的多功能雷达任务调度算法

动态孔径分割技术为相控阵雷达针对不同任务灵活分配孔径资源提供了可能,而传统的资源调度方法仅基于单一孔径条件研究了时间资源的优化分配问题。针对雷达搜索、跟踪与成像任务的自适应调度问题,提出了一种基于时间-孔径二维资源管理的雷达资源调度算法。该算法建立了雷达孔径分割条件下的二维资源调度模型,确立了能量资源约束条件;利用基于压缩感知的稀疏孔径逆合成孔径雷达（ISAR）成像技术,使雷达在完成目标搜索和跟踪任务的同时实现对目标的成像;定义了调度算法性能的评价指标。在仿真实验中将该算法与另外2种算法进行对比,验证了所提算法在高度成功率、二维资源利用率与任务并行度这3种性能指标上具有优越性。     

一种启发式混合遗传算法及其在车间作业排序问题中的应用

针对一般车间作业排序问题（n/m/G/Cmax）建立了一种启发式混合遗传算法,将调度规则SPT与MWKR引入遗传搜索过程,并应用邻域搜索法作局部辅助搜索,以提高解的性能。通过与目前一些常用算法的比较表明,该算法具有良好的求解性能与运算效率。     

基于混合蚁群算法的柔性模糊车间作业调度

采用蚁群算法作为全局搜索算法,提出一种混合搜索策略,用于求解柔性模糊Job Shop调度问题.根据模糊Job Shop调度问题解的特性,提出基于     

一种新的并行测试任务调度算法

 并行测试的任务优化调度是并行测试技术的核心问题。为了解决现有调度方法耗时、实际应用范围有限以及缺少对资源冲突和系统死锁的形式化分析等问题,采用赋时有色Petri网(TCPN)建立并行测试任务调度的TCPN模型,基于TCPN模型的可达标识图利用改进蚁群算法求解最优任务调度序列。算法搜索过程中,采用多目标优化,目标函数综合了测试时间、仪器成本和负载平衡度,使得算法更符合工程应用。采用动态标注方法在搜索过程中加大可行解间的信息素差别,避免算法早熟。仿真实例证明该算法是有效的。     

基于改进差分进化算法的舰面保障作业优化

舰载机舰面保障作业调度效能是制约航母编队综合作战能力的重要因素。首先,分析了舰面保障作业流程约束和资源约束,以最小化舰面保障作业完工时间为目标函数,建立了舰面保障作业调度优化模型。其次,设计改进差分进化算法用于模型求解,算法采用基于作业开始时间改进的随机键编码方式和并行变异算子结构,以提高算法搜索效率。最后,进行了仿真试验,验证了模型和算法的有效性,并进一步研究了并行变异算子结构对算法 性能的影响。     

基于搜索空间概率模型的启发算法

针对一类典型的约束满足问题--Jobshop调度,提出了搜索空间的概率模型,并以模型中的工序开工概率、工序对机床的独立需求概率和机床累计需求3个分析要素,构造了新的启发算法.仿真结果表明该启发算法在较小的计算时间代价下,获得了FT06标准调度问题的最优解.     

基于任务聚类的多星观测调度方法

星上传感器侧摆次数有限,在卫星观测调度时进行任务聚类可以节省资源,提高观测效率.提出了动态聚类调度算法(DCSA)来解决多星多轨道圈次的观测调度问题,DCSA把聚类和调度动态结合起来,并使用模拟退火算法搜索全局最优解;分析了在满足分辨率需求前提下多任务聚类的约束条件,并对聚类任务的侧摆角度和时间窗口进行合理优化;根据任...     

面向无人机蜂群的航电云多层任务调度模型

在航空作战体系中，基于航电云的无人机（UAV）蜂群作战是提高未来无人机综合作战能力的一种新模式。针对无人机蜂群作战的航电云架构，如何将云端作战任务派发到无人机且保证作战任务完成时间是其中关键。在无人机蜂群分层分簇网络结构和模块级资源虚拟化的基础上，对传统单层平台级任务调度模型进行改进，提出了一种细化到模块级的多层任务调度模型，将作战任务从云端逐层调度到无人机功能模块上执行。利用OMNeT++对无人机蜂群多层任务调度模型以及传统的单层任务调度模型分别进行仿真，云端以攻击使命组为例构建使命组集进行分配，并对任务吞吐量、消息平均端到端延时和任务完成时间进行性能对比。仿真结果表明：与平台级单层任务调度相比，在执行任务方面，模块级多层任务调度模型将单个任务平均完成时间降低了46.2%，将使命组完成时间降低了52.1%，在保证任务吞吐量的基础上具有对复杂任务更稳定的调度能力；在网络性能方面，模块级多层任务调度模型消息端到端延时更低，延时分布更集中，提高了网络消息传输的实时性。     

基于MA技术的民航机组人员指派问题研究

为合理地指派民航飞行机组,根据机组所执行的勤务均衡理论,将机组指派分成机组生成和人员指派两部分完成.满足机组要求的飞行员生成一个飞行机组,同时将满足机型要求的机组安排到勤务中,通过多智能体(Multi-agent,MA)协同调度技术构成机组指派系统,实验证明并行调度技术在机组指派问题中能有效解决各个机组的勤务平衡问题,从而合理高效地进行机组指派.     

机场飞行区资源调度问题研究(二)：发展脉络与趋势

充分释放机场资源红利,发挥机场资源的最大效益,是空管、机场、航空公司、旅客和政府等航空运输各利益相关方的共同目标。本文聚焦机场飞行区资源调度的发展脉络与趋势问题,为飞行区资源调度问题研究系列之二。从明确资源总量、盘活资源存量、做强资源增量视角梳理飞行区资源调度的发展脉络,并对飞行区资源调度的一体化、高效化、智能化、协同化和绿色化发展趋势进行分析。研究成果旨在为机场运行管理理论与应用的可持续发展提供科学指引。     

复杂作业模式下车间生产调度的建模与优化

针对某航天制造企业的实际生产环境,分析和讨论了复杂作业模式下车间生产的调度问题,并根据实际的业务流程建立了数学模型,通过自动调度与人工调度相结合的方法对其进行优化,最后采用实例对调度结果进行了验证.事实证明,这种调度机制可以同时增强系统的灵活性和稳定性,对提高车间生产效率和管理水平有很大帮助.     

对等网络平台搜索模型

分析了无结构对等网络若干经典搜索算法的优缺点,进而提出一种兼顾查询深度与广度的平台搜索算法(PFSA:Platform Searching Algorithm).该算法在提高了网络资源利用率、保持较快搜索速度的同时维持着较低的消息冗余度;其子查询算法针对Blind Counter Rumor Mongering算法的不足加以改进,使得搜索算法可以根据不同的网络动态地调整自身参数,大大提高了算法的鲁棒性.     

复杂环境下的多无人机协同巡逻航路规划

为提高多架无人作战飞机（UCAV）存复杂环境下的协同巡逻效率,根据先验信息将环境划分为关注程度不等的未知区域、已知区域和禁飞区域,在航路规划算法中引入搜索回报函数和加权平均距离,加强对高关注度区域的巡逻力度,改善UCAV的空间分布。应用粒子群算法对航路规划模型进行了仿真,结果表明提出的协同巡逻航路规划算法有效