基于改进匈牙利算法的航空企业动态调度方法研究

航空零件生产调度时,应尽量满足多目标和实时性的要求。结合某航空制造企业的实际生产情况,提出一种基于"穷尽成对比较"技术和改进匈牙利算法的动态调度方法。首先以航空零件调度时的最大完工时间、生产加工成本以及生产能耗为优化目标,构建柔性作业车间多目标动态调度数学模型;然后利用基于"穷尽成对比较"技术的权重参数调节模型对数学模型中各个目标的权重参数进行实时动态调整;最后以各个目标的加权值为总目标,采用改进匈牙利算法求得工序的最优分配结果。结果表明:与传统的动态调度方法相比,动态调度方法能够有效地提高航空企业的生产效率、减少航空企业的生产加工成本并降低对环境的污染,具有较好的综合调度性能。     

海岛独立微电网多时间尺度能量调度方法研究

海岛独立微电网是一个复杂信息物理系统,其能量调度是非线性、多约束、多时间尺度的动态性问题。针对这一问题,研究了改进自适应粒子群算法的多时间尺度优化调度模型,并给出了日前多目标调度模型和日内滚动优化修正模型。日前多目标调度基于改进自适应粒子群算法进行多目标优化,确保微电网系统的经济性和稳定性;日内滚动优化调度采取滚动优化方式修正日前调度,确保日前调度的有效性。仿真算例验证了所提方法的有效性和可行性。     

面向数字化装配生产过程的动态调度方法

针对数字化装配实际生产过程中动态扰动因素造成静态调度失效问题,建立面向数字化装配生产过程的动态调度模型。模型考虑了机器故障、人员流失和不合格产品等动态扰动对装配过程的影响,建立飞机大部件数字化装配工艺流程描述模型。在此基础上计算预调度方案,扰动产生时刻重新计算调整预调度方案。将资源利用率、平均生产率和作业平衡系数等指标作为优化目标,结合多目标优化遗传算法求解模型的Pareto最优解,得到多目标优化的装配作业调度方案。     

多星监测调度问题的建模与仿真研究

多星监测调度问题属于典型的资源受限项目调度问题,对其模型研究一直是求解该问题的难点和关键。本文首先对多星监测调度问题进行问题描述,并分析了该问题特有的约束条件及实际应用中的调度需求;其次,在综合考虑监测卫星数目尽可能多、优先级高的卫星优先监测、监测任务平均分配等3类优化目标的基础上,为该问题建立了一个组合优化模型;最后,将该模型应用于2站10星调度的仿真实例中,结论表明该模型能够为多星监测调度问题的求解提供有效的支持。     

基于区间协同拍卖策略的改进多Agent车间调度模型研究

基于合同网协议的传统多Agent方法 (Traditional Multi-Agent Way,TMAW)求解作业车间调度问题,一般以单一的完工时间为优化目标,忽略了调度多目标性的要求;同时,招投标机制下Agent之间的任务优化分配本质上是单步优化,优化区间过小导致对系统整体调度性能的提升非常有限。针对上述问题,重新规划了多Agent调度模型,提出一种区间协同拍卖的动态调度策略(Interval-Synergy-Auction Scheduling Strategy,ISASS),该策略实现了一定时间窗口内时间、成本、设备负载和能耗的全局多目标优化,并可通过设置权重系数来调节优化目标倾向,很好地规避了上述传统多Agent方法的不足。最后,通过仿真测试验证了上述策略的高效性,同时研究了不同时间窗口和权重系数对调度性能的影响,可较好地指导实际生产。     

独立离场模式下多跑道时空资源优化调度方法

为有效缓解大流量、高密度机场日益严重的交通拥堵和航班延误现状,研究了多跑道离场航班优化调度问题。首先,从生产调度领域视角,将多跑道离场调度问题抽象为典型的车间作业调度NP-Hard组合优化问题;然后,面向航空运输各方利益需求,以航班延误、跑道容量和环境污染为优化目标,综合考虑航空器尾流影响、场面滑行和跑道穿越等各类限制因素,建立了独立离场模式下多跑道时空资源优化调度模型;最后,结合多目标优化及遗传算法基本理论,设计了带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II),寻求多跑道离场调度问题的Pareto最优解。仿真实验表明,模型可对独立离场航班进行优化配置,显著降低航班延误时间和航空发动机污染物排放量,并有效提升机场跑道容量。与随机和交替调度策略相比,优化调度策略执行效果显著,其中航班延误时间分别减少了51.2%和42.7%,所提方法可显著缓解大型繁忙机场离场航班起飞延误,有效提升航空运输服务品质。     

对地观测卫星成像调度的多目标约束修正方法

 约束修正是对地观测卫星成像调度的重要组成部分,负责处理成像调度方案的约束满足与优化,是一类复杂的组合优化问题。为得到优化可行的成像调度方案,提出一种新的约束修正方法。针对约束修正问题构建时间序有向图模型,并将约束修正问题归结为点带约束成本的优化路径搜索问题;在此基础上,提出一种基于标记更新的多目标约束修正算法。实际问题的实验与分析表明：该方法能够在规定的时间内求得问题所有的多目标优化解,有效地解决了卫星成像调度的约束满足与优化问题。     

基于自适应免疫遗传的工艺与调度集成研究

针对多目标柔性工艺规划和调度集成问题,提出基于免疫遗传算法的多目标柔性工艺与调度集成求解方法。首先建立多目标柔性工艺规划和调度集成模型;引入决策者的模糊偏好信息实现对多个优化目标的决策;提出了基于自适应策略的免疫遗传算法,通过实例验证了方法的有效性,并与遗传算法和免疫遗传算法进行对比分析证明了方法的优越性。     

基于组合优化的停机位分配模型研究

停机位分配（ASA）是机场生产调度的核心，也是一类典型的组合优化问题。针对以往研究在优化建模方面存在的问题，较全面地考察了实际ASA过程的约束条件，以旅客在机场所移动距离总和最小化作为目标函数，建立了ASA的整数规划模型，并对该模型的求解和验证技术进行了讨论。     

低轨星座传感器调度方法

针对低轨星座传感器调度问题,首先分析了影响传感器调度的因素,其次定义了传感器与目标的配对效能,以系统的总配对效能最大化为优化目标,建立了多目标传感器调度的模型。典型场景下仿真实验验证了该方法在性能上的优势。     

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。     

基于多模型的低轨星座多目标跟踪传感器资源调度

针对低轨星座多目标持续跟踪传感器资源调度问题,首先将目标跟踪任务划分为高精度任务集合和低精度任务集合,并分析了跟踪任务状态转移过程;然后,为两任务集合分别建立了基于动态优先级的优化调度模型,提出了一种基于多模型的实时传感器调度算法。不同场景下仿真实验表明,所提算法较之以跟踪精度为优化目标和以跟踪精度为门限约束的方法具有更强的适用性,尤其对于目标分布较为集中的情况,其目标丢失率大大降低,尽管个别目标的跟踪误差略有增大。     

基于遗传算法的机载武器调度优化

针对航母机载武器弹药调度存在的过程复杂、不确定性强、涉及因素多等特点,建立了现阶段机载武器弹药调度模型。通过设计编码方案,选择适应度函数,设定交叉、变异操作建立了基于遗传算法的调度优化模型,并通过 Matlab软件进行了仿真验证。结果表明,该优化过程可在一定程度上缩短调度总时间,提高调度效率。     

一种以燃耗为优化目标的航天器在轨加注作业调度

针对基于空间燃料站的多目标航天器在轨加注任务,以GEO航天器为加注对象,对"多对多"模式的航天器在轨加注作业调度问题进行研究。首先以轨道转移燃耗为优化目标,考虑时间、燃料等约束条件,建立了在轨加注作业调度问题的数学模型。模型中,通过设计优化变量,结合多圈Lambert问题中速度增量与转移时间的关系,将航天器在轨加注作业调度问题转换成整数规划问题,在此基础上,采用遗传算法对其求解。然后以14颗GEO轨道航天器作为目标航天器进行数值仿真计算,并对仿真结果进行分析,验证解的正确性以及算法的可行性,结果表明算法能够有效地解决基于空间燃料站的在轨加注调度问题。     

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。     

基于扩展Petri网的飞机装配系统设备调度方法

针对飞机装配过程中设备调度的复杂性,提出了基于扩展Petri网构建设备调度模型的新方法。结合飞机装配的实际特点,论述了模型定义过程和建立方法。该模型以面向对象Petri网表达飞机装配过程,以赋时Petri网将装配过程与辅助设备相关联,利用混合算法以时间和设备利用率为目标对模型进行优化求解。以某模型飞机中机身装配过程为例,应用该方法进行建模并求解,实例应用与分析表明该方法对实际装配设备调度具有较大的指导意义。     

多星测控调度问题综述

多星测控调度问题是指对多颗卫星和地面站之间的测控任务进行调度,是一类高约束、高计算复杂度的任务资源分配问题。本文对国内外相关领域研究情况进行了探讨,从问题的模型描述、解决算法以及最终方案优化等方面,对多星测控调度问题的研究情况进行了分析和总结。在此基础上指出多星测控调度问题的发展趋势。     

多星测控调度问题综述

多星测控调度问题是指对多颗卫星和地面站之间的测控任务进行调度,是一类高约束、高计算复杂度的任务资源分配问题。本文对国内外相关领域研究情况进行了探讨,从问题的模型描述、解决算法以及最终方案优化等方面,对多星测控调度问题的研究情况进行了分析和总结。在此基础上指出多星测控调度问题的发展趋势。     

航空舵机生产资源冲突问题的消解模型构建及应用

随着航空舵机新品项目生产订单的增加,资源冲突已成为影响生产部门订单交付的主要问题。在分析航空舵机新品项目生产资源冲突特点的基础上,借鉴Pert计划评审技术等方法,针对航空舵机新品生产计划资源冲突问题,构建资源冲突消解方法。该方法试图在资源冲突发生之前识别资源冲突,对资源冲突进行分类后运用科学方法来处理,以达到利用多项目管理的思想来合理进行生产排期管理的目标。最后,通过舵机壳体类产品生产实例,验证了资源冲突消解模型的合理性与有效性。     

微动目标跟踪成像一体化的雷达资源优化调度算法

相控阵雷达可以同时担负搜索、跟踪、识别与成像等多种雷达任务。为了提高雷达对战场环境的感知能力并减轻雷达资源分配的冲突,提出一种微动目标跟踪成像一体化的雷达资源优化调度算法。该算法建立了包含微动目标成像任务的雷达优化调度模型并利用启发式算法求解,利用跟踪脉冲与调度剩余的空闲时间资源,动态地构造感知矩阵并采用正交匹配追踪（OMP）算法对微动目标进行特征提取并成像。仿真结果表明：该算法可以实现稀疏孔径条件下的微动目标成像,并具有良好的鲁棒性,同时进一步提高了雷达系统的资源利用率。