资源约束突变的航天器观测快速重调度优化算法

针对航天器对地观测调度中资源约束发生突变的情况,提出了一种基于蚁群算法的启发式重调度算法。首先对重调度过程中的资源约束进行分析,给出了资源约束发生变化的重调度模型。然后,结合原调度优化结果,给出重调度任务集合更新方法,对任务集合进行剪裁。最终,基于最大限度利用原调度方案信息的思想,结合任务集合更新及优先级等启发式信息,给出了一种改进的重调度优化算法。数值计算结果表明,所设计的算法可以快速有效的提高重调度过程的收益。     

基于边际-人工蜂群算法的舰载机机群出动保障人员配置-调度联合优化方法

保障人员配置和保障作业调度是舰载机机群出动保障任务决策的2项核心内容。针对复杂甲板作业约束条件下保障人员配置-调度联合优化的实际问题,首先,系统分析舰载机机群出动保障流程约束、出动时限约束、保障人员约束、保障设备约束、工位空间约束和资源供给能力约束。其次,以保障人员数量和负载方差和最小化为优化目标,建立了混合整数规划模型,进而提出了基于边际-人工蜂群（ABC）算法的两层优化决策架构。上层决策模型基于边际优化算法对保障人员配置方案进行迭代优化,下层决策模型采用改进的双向人工蜂群算法对舰载机机群出动保障任务调度进行优化。最后,通过典型算例验证了所提模型和两层优化机制的可行性与有效性。      

软件定义时间触发网络的调度算法优化

软件定义时间触发以太网（TTE）作为优化航空电子系统中消息调度的一种新模式,其动态在线调度算法必须尽力保证任何情况下所有消息的传输确定性。针对时间触发（TT）消息调度间隔小于消息帧长（小时隙）时,速率约束RC消息延迟增大、传输确定性降低的问题,对TT消息调度算法进行改进。首先,构建了TTE的系统模型,阐明了最小延迟（MID）调度算法和背靠背（B2B）调度算法的机制;然后在其基础上提出了大孔隙（MAV）调度算法,以减少（RC）消息的等待延迟;最后,利用OMNeT++实验分析这3种调度算法的性能。实验结果表明:当无小时隙TT消息时,B2B算法的消息延迟最大、MAV调度算法和MID调度算法的消息延迟接近。当有小时隙TT消息时,MAV调度算法的消息传输确定性更好,相比于MID调度算法,MAV调度算法下RC消息的传输确定性提高了87.3%。      

基于LSTM的TTE网络速率约束流量预测

时间触发以太网（TTE）中的速率约束（RC）流量为事件触发流量,在RC流量动态调度的应用场景下,若能预测未来短时间内数条RC流量到达交换节点的序列,使交换节点提前进行调度决策,以减小RC流量时延,提高网络吞吐量。对RC流量到达序列预测问题进行了研究,建立了RC流量的到达序列模型,提出了基于长短期记忆网络（LSTM）算法的RC流量预测算法。利用OMNET++工具进行TTE网络仿真,得到多组混合关键性配置下RC流量的传输数据;以此作为输入样本对预测算法进行训练和测试。实验结果显示,LSTM算法在RC流量预测问题的准确率达到了70%以上。通过对比实验说明所提算法适用于RC流量预测场景。      

多资源约束下航天多项目调度的启发式算法

为解决当前航天多型号并举研制现状下的资源约束多项目调度问题,首先建立了一个数学模型,然后根据模型的特点提出了一种启发式算法。建立的模型同时考虑多项目的总工期和各个单项目的总工期,提出的算法在考虑活动资源可剥夺以及单个活动需要多个资源的情况下,能够合理优化多项目的资源分配,缩短多项目的总工期及各项目工期。通过实例验证该方法能够有效地求解多项目调度问题,具有一定的工程应用价值。     

下肢康复机器人动力学建模约束违约抑制

U-K理论为获得约束多体系统的解析动力学方程提供了新的理念,但由于数值近似和截断误差等因素的影响,动力学方程在位置和速度层面上存在约束违约。Baumgarte约束违约稳定法（BSM）通过约束修正得到稳定的动力学方程。然而,Baumgarte参数的选择通常涉及一个试错过程,可能会出现失效的仿真结果。为此,利用经典的四阶Runge-Kutta法研究了Baumgarte参数选取问题,创建了基于BSM修正后的U-K理论的机器人系统解析动力学方程。以下肢康复机器人为研究对象仿真分析,结果表明:利用所提方法可以有效抑制约束违约,关节角度误差控制在-5×10-3（°）~5×10-3（°）范围内;关节角速度误差控制在-2×10-4~2×10-4 rad/s范围内;机器人末端执行器运行轨迹能够很好地贴近系统预定的目标。      

深空探测器动态约束规划中的外延约束过滤方法研究

随着深空探测任务的增加以及星上科学任务的日益复杂,深空探测器自主任务规划与调度技术成为研究的热点。在深空探测器任务特点与系统约束分析的基础上,将智能规划理论与约束可满足技术相结合,研究多层约束规划模型中约束的动态特征,设计了基于动态约束表的外延约束快速过滤算法,根据领域信息中活动间的冲突性特征来对新加入的活动进行分类和一致性检查。仿真结果表明:提出的算法能够有效地降低约束处理中无效的约束检查次数,降低问题处理过程中的算法回溯,提高规划效率和成功率。     

多级协同项目执行中的资源冲突检测与管理

以航空航天型号工程项目为背景,针对多级协同项目中的资源冲突问题,利用基于时间约束网络的冲突检测算法实现了多级协同项目中的资源冲突检测,该算法建立了任务关系的时间约束网络模型,给出了基于模型的线性化、实例化方法和检测判据.针对资源冲突的检测结果表达及冲突信息的管理提出多视图表达方式,建立了基于UML的信息模型.基于研究结果设计开发了项目资源管理原型系统,以某航天项目任务的管理为例进行了验证,表明了研究结果的有效性.      

基于CE-PF算法的舰载机离场调度优化问题

甲板作业调度研究是提升航母战斗力的关键技术,而其具有时间、空间与资源受限的复杂约束调度问题已被证实为NP-hard。根据舰载机出动离场调度优化问题的特点,将其抽象为零缓存区混合流水车间调度模型,建立包含飞机避碰等约束的混合整数规划模型。提出一种交叉熵与作业剖面匹配(CE-PF)算法用于问题求解,并给出了算法流程架构。交叉熵算法通过高斯采样完成启发式规则下的工件分组,作业剖面匹配算法完成分组工件的任务排序、作业编排及约束检查等调度设计,Gap逼近算法进行目标值评估、精英种群选择、抽样参数更新及收敛判定。通过算例仿真,验证了CE-PF算法求解离场调度优化问题的有效性;灵敏度分析表明起飞模式和空间约束对出动效能影响较大。      

基于DDQN的片上网络混合关键性消息调度方法

对片上网络（NoC）承载的混合关键性消息进行实时调度是其应用于航空电子系统片上多核通信的关键。为解决可满足性模理论（SMT）法求解效率低、低优先级消息等待延迟大的问题,提出了一种基于双深度Q网络（DDQN）的混合关键性消息调度方法。将虫孔交换机制下的消息调度问题建模为马尔可夫决策过程,建立包含环境、动作、状态、奖励的多层感知调度模型;随机生成多组分布不同的混合关键性消息作为训练样本,采用DDQN算法求解该调度模型;在此基础上,提出并实现了带孔隙DDQN算法,在保证时间触发（TT）消息可调度前提下为速率约束（RC）消息预留用于虫孔交换的时隙。算例研究表明:所提方法的求解时长及TT消息确定性端到端延迟的平均值均低于SMT法;带孔隙DDQN算法的RC消息延迟较不带孔隙DDQN算法和SMT法显著降低。      

基于深度神经网络的多星测控调度方法

卫星规模的急剧扩大给传统多星测控调度方法带来了巨大挑战.传统调度方法面临调度时间长、任务满足度低等问题,难以适应大规模卫星调度.为此,引入了支持大数据和并行计算且具有自主学习特性的深度神经网络(DNN)算法,提出了一种基于DNN的多星测控资源调度方法.根据多星测控资源调度的特点以及DNN算法的要求,对调度过程中影响调度...     

最小数据丢失量的地月中继卫星任务调度研究

月球背面的探测器必须依靠地月中继卫星进行数据传输与通信。地月中继任务包括实时性任务和延迟容忍类任务,如数传任务。当探测器等待传输的数据量超出用户存储容量时,延迟容忍类任务会由于探测器本地存储资源不足和地月中继卫星天线资源受限而无法完成,导致任务数据丢失,所以需要设计一种合理的地月中继任务调度策略,提高地月中继卫星的资源利用率,减少数据的丢失。对地月中继卫星任务调度进行了研究,在分析地月中继卫星数传任务的特点及用户的存储限制的基础上,以最小化数据丢失量为优化目标,建立了地月中继卫星任务调度模型,并设计了一种基于离散烟花算法（DFWA）的地月中继卫星任务调度算法。仿真数据分析表明,基于离散烟花算法的地月中继卫星任务调度算法在求解结果上优于遗传算法,是一种合理、有效的调度方法。     

面向海洋观测的成像卫星任务规划方法

面向海洋观测的成像卫星是一种轨道较高的可见光对地观测卫星,主要用于探测海上船舶活动以及监测海洋环境参数等。对地观测卫星任务规划问题是一个复杂的组合优化问题,通过分析面向海洋观测的成像卫星工作特点及约束条件,建立了一种考虑多数传模式共存的数学模型,提出了一种基于最大收益损失比的卫星任务规划算法。试验结果表明该方法能够有效解决面向海洋观测的成像卫星任务规划问题。     

网络计算环境下任务调度问题研究

利用网上空闲处理机组成机群并行计算环境是快速增长的研究领域,任务调度是其中最关键性的问题之一.在基于消息传递机制的网络并行计算环境下,针对一类大粒度计算任务并行时协同同步工作问题,发展了一种新的静态调度模型,提出了调度算法,它映射一类特殊的并行程序任务到由网络上若干空闲处理机组成的机群中.研究表明该算法能减少此类并行程序的完成时间.      

保证速率的AFDX交换机实时调度算法

针对AFDX(Avionics Full Duplex Switched Ethernet)网络关键技术——交换机实时调度算法,提出一种保证速率的优先级实时调度算法(PRTRG,Priority Real Time sched-uling algorithm based on Rate-Guaranteed),并运用网络演算理论分析了此调度算法的实时性.在AFDX网络典型配置下,与(FIFO,First In First Out)结果进行分析对比,证明PRTRG算法有效地减少了高优先级数据的端到端延迟上界,同时保证了低优先级数据端到端延迟的确定性,并且阻止了数据流拥塞的扩散,在交换机内部实现了流量隔离.     

应用于MIMO-OFDMA下行链路的分组调度算法

提出了一种基于效用函数的应用于多输入多输出正交频分复用接入 (MIMO-OFDMA, Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing Access )系统下行链路的分组调度算法.该算法在调度时不仅考虑物理层的信道状况,还利用基站发送缓冲区的状态信息和用户反馈回来的ARQ(Automatic Repeat-request)信息来帮助基站做出调度决策.针对系统中多种业务的不同服务质量(QoS,Quality of Service)要求,分别设计了其效用函数,并将调度决策问题转化成一个系统总效用函数值最大化问题.同时考虑到实际的长期演进计划(LTE,Long Term Evolution) 系统中对子载波共享的限制条件,提出了一种可以降低实际复杂度的启发式算法用于求解该最优化问题.仿真结果表明,该算法不但在保证实时业务用户QoS要求方面要好于传统的调度算法,还能获得较好的系统总容量和丢包率性能.     

并行加工系统一类排序问题的最优解

讨论了将多个零件分派给并行加工系统加工的排序问题.假设同一零件分配给不同的设备,其加工时间不同,分析了使所有零件的总花费时间(加工时间与等待时间之和)最小的排序方法.首先建立了该类问题的数学模型,然后将其转化为指派问题,通过匈牙利算法可以得到最优解.所得算法的时间复杂性是多项式界的.最后给出了一个数值例子说明求解过程.     

基于Work-Conserving的CICQ结构中单组播分组调度算法

基于联合输入交叉队列(CICQ)结构提出了一种新的均衡交叉节点缓存单组播混合调度算法,即单组播交叉缓存均衡(MUCB)算法,该算法不同于现有的基于业务状态如队长和/或等待时间的调度算法,而是尽力使交换机最大程度地工作于工作保持(Work-Conserving)状态,其方法是尽量均衡CICQ交叉节点的缓存占用。同时,算法充分考虑单组播业务差异性及CICQ结构下输入输出调度间的影响关系。仿真结果显示,在不同组播业务比例条件下,与现有CICQ结构中主流的单组播混合调度算法相比,MUCB算法显著提高了单组播业务总体的通过率及分组平均时延性能。