基于生产成本的作业调度

提出了一个基于净现值的调度指标，该指标充分考虑到影响调度决策的各项费用．如在制品库存费用、机床工时费、直接工人的工资、工件提前或拖期完工造成的损失等。然后以遗传算法为工具，研究了作业调度问题，设计了一种很实用的算法。该算法采用基于工序的编码方法把调度编码成染色体，并通过遗传操作来搜索最佳染色体。解码算法根据工序在染色体中的次序和最短加工时间一紧迫度规则得到调度。仿真结果表明该方法是可行的。并有一定的优越性。     

航班进场调度的改进捕食搜索算法

为高效解决航班进场调度问题,采用以航班总延误时间最小为目标的规划模型,设计了一种改进的捕食搜索算法.区别于传统捕食搜索算法,新算法采用变化的局部搜索和全局搜索限制,从而避免陷入局部最优和解的退化.为测试新算法解决航班进场调度问题的性能,采用10架航班和双跑道数据进行仿真验证,并与传统捕食搜索算法和遗传算法进行比较.结果表明,新算法在最优解的获得率和计算时间上均优于传统捕食搜索算法和遗传算法.     

无人机飞行控制计算机余度管理软件

针对样例余度配置的无人机飞行控制计算机体系结构,提出了一种输出信息余度管理方案.设计了数据交叉链路通讯、同步、输出信息表决、成员关系计算和系统重构等算法,采用多任务方案实现了相应的余度管理软件.最后,在样例三余度飞行控制计算机上进行了余度管理算法测试,结果表明所提出的方案正确,算法功能与性能满足工程应用要求.     

多机场开放式非实时网络系统的优化管理

为了很好地解决多机场航班队列的排塞问题，在将进场容量，离场容量与机场容量作为统一整体的情况下，充分考虑了机场间的网络效应，详细研究了多机场航班队列的优化问题，建立了多机场开放式非实时流量管理的数学模型，通过选取适当的决策变量，使其为线性0－1整数规划模型，实现了中心流量集中管理，与其它算法不同，本文提出的启发式隐枚举算法能很好地解决此类问题，对某机场网络系统的仿真结果证明了所建模型，优化算法及相应软件的有效性和可靠性。     

带并行机的多阶段生产系统节能调度策略

针对多阶段生产系统中并行机各自的能源消耗存在差异的问题,进行了一种混合型文化基因算法的节能调度策略研究。首先对问题域进行描述,以最小化能源消耗量为优化目标,建立了数学模型;在此基础上提出了一种基于差分进化的文化基因混合算法求解研究问题,该算法融合了最先可获得设备规则和最小能源消耗规则,并引入贪婪算法进行局部搜索以提高算法搜索性能及收敛性能。最后,对算法进行仿真实验,结果表明该算法是有效、可行的。     

基于改进蝴蝶优化算法的无人机3-D航迹规划方法

针对基本蝴蝶优化算法（Butterfly optimization algorithm,BOA）在进行无人机（Unmanned aerial vehicle,UAV）三维航迹规划时存在的搜索速度慢、搜索精度低以及易陷入局部最优等问题，提出一种改进的蝴蝶优化算法（Improved butterfly optimization algorithm,IBOA）。在全局搜索阶段提出对数自适应惯性权重策略和动态更新调节策略，提高了算法全局搜索能力和搜索精度。同时，在局部搜索阶段，提出一种动态概率余弦选择策略，增加位置更新多样性，避免陷入局部最优。首先，为检验改进算法与基本算法的寻优性能，在部分标准多元函数上进行仿真对比。对比结果表明，改进算法对复杂函数具有较强的寻优能力，能在更短时间内找到全局最优解。然后，在二维路径规划仿真中对比了改进算法与PSO算法性能，从对比结果看，IBOA具有更优的规划效果。接着，利用山峰模拟函数对UAV三维航迹规划进行建模，将改进算法应用到航迹规划中，利用MATLAB仿真对比了不同复杂度环境下的航迹规划效果。仿真实验表明：相同实验条件下，该优化算法较BOA综合适应度值减...     

一种求解多目标柔性作业车间调度的改进粒子群算法

针对具有高维搜索空间的多目标柔性作业车间调度问题,提出了一种基于偏好的多目标粒子群优化算法(PMOPSO).该算法引入了决策者的偏好信息,用以指导算法的搜索过程,使算法在决策者感兴趣的区域进行搜索,不但缩小了算法的搜索空间,提高了算法的效率,而且一次运算只求得偏好区域内若干个折中解,避免了决策者要在众多非劣解中作出困难的选择.在该算法中,采用了新的偏好信息给定方法,即采用目标间重要关系、目标数值或目标权重大致取值范围来表示偏好信息.采用该方法,不但便于决策者给定偏好信息,而且还可以根据决策者的需求,对搜索区域的范围进行适当地调整.针对偏好信息的特点,提出了一种模拟人类社会组织"投票选举"的偏好信息处理方法,该方法直观简便并易于实现.最后,通过实例仿真,对该算法性能进行比较分析和评价,结果表明了该算法的有效性和可行性.     

FMS动态调度软件自动生成

在面向对象建模的基础上，首先给出了FMS的对象模型，着重研究了FMS动态调度软件自动生成的关键技术。在FMS调度软件的自动生成中，作者提出了运用构造调度指令表的方法，比较好地解决了FMS高度软件自动生存中系统触发唯一高度活动问题，而且将源代码自动生存的顺序，转化为调度摊在调度指令表中的顺序的生存，降低了软件自动生成的难度。文中给出了关键操作的算法，并考虑了死锁的预防，文末给出了应用实例。     

多目标混合流水车间调度问题求解算法

针对多目标不相关并行机混合流水车间调度问题，建立以最小化最大完工时间、机器总能耗和机器加工成本为目标的多目标数学模型。提出一种改进的基于分解的多目标进化算法（Improved multi-objective evolution algorithm based on decomposition,IMOEAD），采用均匀设计表生成初始权重向量，提高种群多样性，利用正态分布交叉并设计了自适应高斯变异来提高算法的全局搜索能力和局部搜索能力，在权重向量邻域中选择个体产生新解，运用非支配等级和拥挤距离更新外部档案。以反世代距离、世代距离和非支配解个数为性能指标，通过大量案例仿真，与非支配排序遗传算法Ⅱ和基于分解的多目标进化算法进行对比，结果验证了该算法的有效性。     

基于自适应模糊输出观测器的非线性系统鲁棒故障检测

针对一般非线性系统的故障检测，从工程应用的角度提出了一种基于自适应模糊输出观测器的非线性系统鲁棒故障检测方法。该方法以自适应模糊系统构造未知非线性模型的输出观测器，在充分考虑外加噪声干扰和系统误差的情况下，通过对一般反向传播学习算法进行改进，提出采用鲁棒反向传播学习算法调整观测器参数以辩识系统输出，再结合阈值故障检测策略检测系统故障。为保证算法具有较快的收敛速度，本文给出了根据模糊规则确定算法初始参数的选择方法并证明了算法的收敛性。仿真结果表明，对一般非线性系统故障检测，该方法具有有效性和实时性，以及对噪声干扰和系统误差的鲁棒性。     

任务耗时不确定的飞机过站保障车辆调度

针对多架飞机多个保障作业的保障车辆调度,考虑作业任务耗时的不确定性,构造递阶式染色体编码结构的单亲遗传算法。该算法采用保障作业编号构成控制基因染色体、车辆编号构成参数基因染色体,分别体现过站保障作业时序约束和车辆指派规则约束,使算法对问题具有良好的适用性。设计了基于车辆可调度能力空间概念的染色体解码方法;采用基于适应值的轮盘赌选择策略控制进化方向,并引入均衡算子来提高车辆资源的使用率。通过试验验证算法的有效性。结果表明,所给算法可以提高保障车辆资源的利用效率,同时减少保障花费。     

基于翼型反设计的遗传算法

遗传算法有时收敛太慢或收敛困难.在翼型反设计问题中,算法的计算效率很重要.给出了翼型的非均匀B样条曲线表示,设计了遗传操作算子,引入一种简单、易实现、高效率的随机逼近算法--Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation(SPSA)算法,将SPSA算法作为一种快速局部优化方法和遗传算法的整体搜索策略结合起来,为翼型反设计提出了一种快速高效优化算法.并用该算法分别对NACA2412和NACA0016翼型进行了反设计,取得了令人满意的结果.     

基于GA-PID参数优化的网络拥塞控制

推导了基于流体流理论的网络简化模型。基于该模型将P ID控制器应用于网络主动队列管理系统中,将遗传算法应用于P ID控制器参数优化,定义了一种新的综合调节时间、上升时间、超调量、系统误差等动静态性能指标的时域标准函数,克服了IAE,ISE标准函数中减小超调与缩短调节时间的矛盾,弥补了ISTE标准函数计算复杂的缺陷。在给定的参数空间进行组合优化搜索,迅速求得获取使性能指标优化代价函数极小化的一组P ID控制器参数。仿真结果表明,在大时滞和突发业务流的冲击情况下,该方法设计的控制器的动静态性能优于RED,P I算法。     

多网段控制系统实时任务的建模与调度

网络化控制系统中任务的调度影响控制系统与网络的性能。多网段控制系统中节点任务、通信任务与网关任务的调度是具有顺序、时限与网络资源约束的NP完全问题。建立了多网段控制系统控制任务的数学模型,以控制回路的采样周期与网络利用率为优化目标,采用遗传算法实现控制任务调度,优化了系统整体性能,仿真实例证实了调度模型及调度算法的有效性。     

一种新型的基于预测的卫星资源分配方法

针对传统的按需分配方式所造成的长时延问题,提出了一种新型的基于业务预测的按需分配方法。该方法通过预测业务在等待队列中的长度,将预测信息发送给网络资源控制中心,再由控制中心动态地分配带宽资源,达到服务质量的要求。在阐述了按需分配和业务预测的基本算法后,通过仿真分析了不同的业务类型采用不同的预测信息发送间隔时间的时延性能,分析中考虑了实时业务比非实时业务享有更高的优先权,并且比较了常规按需分配与基于业务预测的按需系统分配方法的时延性能。仿真结果表明利用业务预测,选择合适的预测信息发送间隔时间,能够有效地改善带宽资源分配的时延性能,相比一般的按需分配方式服务质量有了明显的提高。     

飞机动态推出控制策略仿真优化模型

机场离港运行的无序化造成滑行过程中的长时间排队等待及大量燃油浪费。为了减少燃油消耗和废气排放,在已有的动态推出控制策略基础上提出了阶梯函数控制策略(Step function,SPC)和非线性函数动态推出策略(Nonlinear function,NPC)的一般形式,以离港成本为目标,建立了基于停机位等待惩罚的动态推出控制模型,在不延误的前提下提出了一种基于网格参数优化的蒙特卡洛仿真优化算法。通过北京首都机场实际运行数据对推出过程进行仿真计算,并与无控制策略以及传统N-control策略的最优可达解进行仿真对比,结果表明:在不延误的前提下,提出的推出策略可以更加有效地降低平均滑行道滑行时间,NPC策略的离港运行成本和燃油成本可降低45.52%和54.23%,SPC虽然成本节省劣于NPC策略,但是其简单的操作方式可以为离港推出调度方式的改进提供决策支持。     

基于博弈的多目标弹药调度策略优化研究

针对作战部队弹药调度策略问题,综合考虑不同作战部队对弹药调度时间因素和安全因素需求程度的差异,通过博弈模型对多目标问题进行度量,进而结合遗传算法对弹药调度策略进行优化。仿真结果表明,本文构建的博弈模型能够更加合理地为不同环境下具有差异化需求的弹药调度策略进行优化。     

基于Voronoi图的快速成型扫描路径规划

平面轮廓边界偏置线的生成策略是螺旋扫描路径规划的关键,也是影响激光快速成型精度和效率的重要因素。文中论述了基于V orono i图理论的螺旋路径规划方法,主要内容包括:继承波阵面传播法思想的多连通域V orono i图算法;在分析内点特性的基础上提出了两个概念和两个相关定理,并以这两个定理为基础提出了处理量更小的优化内点查找算法;偏置线生成及螺旋扫描路径的生成等。对于单连通域和多连通域的问题有着一致的处理思路,算法上更易实现,并且对单、多连通域使用统一的数据存储结构,方便工程应用。     

基于免疫克隆选择算法的繁忙时刻场面航空器调度优化(英文)

为减少大型枢纽机场拥堵和航空器地面等待,以总调度时间最小为目标,提出了航空器地面滑行调度模型并应用于首都机场航班调度。模型参考经典的车间调度思想,将滑行过程中的3类特殊的场面冲突作为约束条件。针对模型NP难解的特征,设计了免疫克隆选择优化算法求解模型。通过北京国际机场仿真实验表明,相比先到先服务(First-come-first-served,FCFS)策略,本模型将一个高峰时段的航班调度时间减少了13.6min,平均每架航空器的总滑行调度时间减少45.3s,提高了跑道容量和机场运行效率。     

云制造资源的工序级多目标调度方法研究

由于云制造资源的分散性、多样性、负载率不均衡性等特点对其调度与调度粒度有更高的要求,将云制造任务分解后的工序作为调度的最小粒度,构建一种以最短制造服务时间、最低制造服务成本以及均衡负载率为多目标的云制造资源工序级调度模型,采用以粒子群、遗传相结合的混合多目标调度算法,将遗传算法中通过双层编码的染色体作为粒子群算法的粒子,双层编码方式是指以工序加工顺序作为第一层、工序对应加工资源编号为第二层,随后通过对染色体交叉变异进行粒子更新,使整个调度过程快速收敛于全局最优解。最后电梯实例证明了该算法能在较短的时间内给出最优的调度方案,从而有效地解决云制造资源多目标调度问题。