分布式实时系统中的多Agent调度

以机场航班运营管理系统(flight operation and management system，FOMS)为应用背景，对分布式实时系统中的Agent调度算法进行探讨。在分析实时系统特点的基础上，结合具有定时事件序列特征的FOMS，对定时事件序列进行了形式化描述，建立了分布式实时多Agent。系统的结构模型，并对其结构特点、系统负载能力和常用的Agent实时调度算法分别进行了分析与论述。为解决分布式实时系统中多Agent调度与迁移过程中实时任务处理不问断性和通信可靠性问题，本文提出了事件处理的分级调度策略和多Agent调度的迁移与定位同步算法(Synchronization of agent moving and locating，SAML)，并对其实现机理以及Agent djrectory和Agent scheduler的中介服务在实现SAML中的作用进行了介绍。最后分别对采用SAML和异步迁移算法时事务处理的实时特性作了分析比较。     

节拍合同网协议及其在作业车间AGV调度的应用

Agent技术为制造系统建模提供有了一种有效的方法,并在制造作业车间调度中得到广泛应用。Agent在基于合同网协议的作业车间AGV调度中,存在协商频繁和投标并发操作问题。为了提高合同网协议的工作效率,本文将协议进行简化,提出了一种基于节拍的改进合同网协议。该协议通过节拍有序地处理投标,并利用阈值策略,对竞标报价做出限定。最后,通过基于多Agent的作业车间AGV调度仿真实例验证了基于节拍的改进合同网协议的效果。     

基于工作流技术的作业车间调度研究

分析了作业车间调度的问题模型 ,提出了采用工作流技术来描述复杂的车间调度问题 ,给出了车间调度的作业、资源和过程的工作流模型 ,并给出了作业车间调度的工作流管理系统框架 ,然后从系统结构、功能及实现机制方面分析了工作流管理系统如何动态地实现作业任务和生产资源的动态匹配的工作机理 ,提出了基于时间和事件触发的动态任务调度模式 ,并重点介绍了工作流引擎的决策机制。结合实例 ,给出了一个 6× 6作业车间调度的工作流模型和调度仿真结果。结果表明 ,本文提出的工作流建模方法模型清晰简单 ,求解速度快 ,为解决车间系统的调度提供了一条新的有效途径     

基于批生产的逐段式车间作业调度算法

探讨了离散作业型（Job shop）车间中的作业调度的分阶段模型，并根据离散作业调度的阶段性提出了基于作业状态空间的逐段式车间作业调度算法，通过对一个实际车间作业调度仿真比较，此算法运算速度比最短加工时间（SPT）和最少工作量剩余（LWR）算法快，其调度结果在实际作业车间具有可执行性。     

一种基于改进遗传算法的组合加工约束混流车间调度方法

具有组合加工约束的柔性作业车间调度问题是混流生产线中常见的任务排产问题.然而,传统车间调度方法均未将组合加工约束考虑进调度模型中,无法满足混线生产模式的现实情况.针对这一问题,分析了混流生产线的工艺状态模型.在此基础上,基于传统柔性作业车间调度问题,建立了具有组合加工约束的混线车间调度问题的数学模型.然后,针对组合加工...     

偏好多属性决策表概率决策的扩展粗糙集方法

通过用优势关系代替不可分辨关系,并设定置信阈值α,提出了一种可以从偏好多属性决策表中发现偏好概率规则集的扩展粗糙集模型。该方法可以处理偏好多属性决策表中可能的不相容性,获取由偏好对象组成的偏好概率决策规则,设计了相应的算法。研究结果表明：由该方法获取的最小偏好概率规则集,使用的务件数量较少,且导出规则的数量较少、较强。     

用遗传算法求解柔性作业车间调度问题(英文)

古典作业车间调度问题已经被研究了几十年并证明为 NP-hard问题。柔性作业车间调度是古典作业车间调度问题的扩展 ,它允许工序由一个机床集合中的任意一台加工 ,调度的目的是将工序分配给各机床 ,并对各机床上的工序进行排序以使完成所有工序的时间最小化。本文采用遗传算法进行柔性作业车间调度研究 ,针对柔性作业车间问题提出了一种新颖直观的基因编码方法 ,从而取消了运用遗传算法求解作业车间问题时为使基因合法化而进行的基因修复过程 ,仿真结果表明用该遗传算法解决柔性作业车间调度问题是有效的。     

基于改进算法的工艺规划与车间调度的双目标优化模型

针对工艺规划与车间调度的集成问题,一般考虑以加工时间、加工成本和加工质量为优化性能指标,而对能量消耗等环境影响因素考虑不足。本文建立了工艺规划与车间调度的数学模型,以完工时间和能量消耗为优化目标,通过设置权重系数来调节优化目标倾向。采用改进的混合模拟退火与遗传算法对问题进行求解,利用遗传算法的全局搜索速度快和模拟退火的突跳性强的特点,结合回火机制,有效地得到了完工时间和能量优化结果。最后,通过实例仿真表明该方法具有可行性。     

基于IOCDGA的模糊目标柔性作业车间调度优化

具有模糊目标要求的柔性作业车间调度，是柔性作业车间调度的扩展，它能够满足生产实际中对成本、生产周期及交货期等多方面指示的要求。与多目标调度相比，它还能够处理非精确指标要求问题，并且可以满足关键零件的特殊要求。为了实现对具有模糊目标柔性作业车间调度优化，提出了一种具有个体优化群体多样性的遗传算法（IOCDGA），以加快收敛速度，避免早熟问题。该算法针对文中的编码方法，定义了群体平均差及熵，用来表示群体的多样性指标。通过多样性指标控制交叉率和变异率，该算法的进化侧重于单个或少数个体达到最优，而不是传统GA中的全部个体均为最优。计算结果表明，该算法可行，并减少了迭代次数。     

基于可变重调度区间的柔性作业车间动态调度策略

针对动态柔性作业车间调度问题,提出了基于可变重调度区间的动态重调度策略。建立了柔性作业车间调度数学模型。提出一种初始化机器、初始化工序和随机初始化相结合的改进种群初始化的方法,进一步提高初始种群解的质量。实际生产案例仿真对比分析结果表明,利用本文重调度策略和改进遗传算法后得到的结果比企业实际运行时间缩短了47.8%,比他人的调度策略所得到的优化结果提高了5.4%,从而验证了本文所提出算法的可行性和有效性。     

基于粗集理论的系统评估

讨论了基于粗集理论的系统综合评估和运用粗集理论进行系统评估指标体系的选择。给出了基于粗集理论进行系统综合评估的一般步骤，研究了运用粗集基本理论进行评估指标体系建立的方法，最后的实验结果验证了本文方法的有效性。     

群体多属性决策方法及其应用

针对甄选员工这类群体多属性决策问题,将评价属性划分为主观评价属性和客观评价属性,并且假设方案在主观评价属性下的评价值采用区间数的形式来表示专家评价值的不确定性和模糊性。针对每一主观评价属性设定一组与之对应的专家重要性权重值,反映决策者在不同评价属性中的重要性程度,同时考虑到专家评价值的相似度,将专家评价值进行集结得到专家群体关于方案集的决策矩阵。通过计算各方案与理想方案的相似度,据此对方案进行优劣排序。最后给出该方法在员工甄选决策中的应用实例。     

网格环境下基于移动代理的两级环调度模型

网格环境下基于移动代理的两级环调度模型主要由网格任务管理中心、网格资源节点、网格用户、用户作业组成。网格任务管理中心依据网格用户提交的作业动态生成两级环,即超级环和普通环。两级环中资源节点由超级环管理节点、普通环管理节点和普通环资源节点构成。不同节点充分利用移动代理的自主迁移能力共同维护任务的正常运行。通过对两级环模型的事件响应时间延迟、系统可靠性、负载平衡、作业运行时间的分析和仿真,证实该模型能够有效利用网格计算资源、均衡资源负载。     

决策表的逻辑表达式分析

用泛布尔代数系统作为逻辑工具,证明了条件属性完全决策表的两种逻辑表达式(蕴涵式和析取范式)是逻辑等价的,但是决策属性相容和不相容决策表的蕴涵式表达式有所不同。继而证明了不完全决策表在1型解释下,其析取范式表达式仍与完全决策表的析取范式表达式形式相同,但与其等价的蕴涵式表达式却比完全决策表的蕴涵式表达式多了一串乘积;而不完全决策表在2型解释下,其蕴涵式表达式仍与完全决策表的蕴涵式表达式形式相同,但与其等价的析取范式表达式却比完全决策表的析取范式表达式多了一串和式。     

基于协调权的案例学习群决策分类方法

基于案例学习的决策方法具有易于理解、贴近 实际决策过程的优点,成为当前决策领域的一个研究热点。文中针对如何有效地集成不同决 策专家提供的案例信息,提出了一种基于协调权的案例学习群决策模型用以解决多属性分类 决策问题。该方法首先针对各决策者给出不同案例数据,通过构建混合整数规划模型,识别 出具有一致案例信息重要度最大化的典型案例集。然后设计了分类阈值远离程度最大化模型 ,以此确定兼容各个决策者案例信息的指标权重（协调权）和最优分类阈值,由此构建一致 性的效用函数并应用获得的阈值进行分类决策。最后通过案例研究以及与其他模型的比较分 析,验证了方法的可行性。     

基于区分矩阵的多粒度属性约简

多粒度是粒计算领域的重要研究方向之一,它在两个或多个不同的粒度下进行问题求解,已经成为解决复杂问题的一种新的范式。属性约简作为粗糙集理论的核心内容之一,已被成功地应用于粒计算、数据挖掘等领域。将多粒度思想应用于属性约简将是一个有意义的研究方向。为此,本文运用粒计算理论中的粒化思想进行属性粒化,构造多个属性粒;然后基于属性粒上的区分矩阵计算属性粒的重要度和属性粒中属性重要度;最后利用这两种重要度设计了一种多粒度属性约简算法。通过在不同的粒中挑选属性,该算法得到的约简结果更具有代表性和差异性。本文利用6个数据集对提出的多粒度属性约简算法的性能进行测试,实验结果表明了提出算法的有效性。     

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。     

基于信息公理的车间布局问题评价方法

车间布局评价问题属于典型多属性决策问题.为了使信息公理更适合于解决多属性决策问题,通过增加满意度项改进了原有的信息量计算方法.属性值被划分为精确型、不确定型和模糊型,同时针对效益性、成本性、定值性和区间性属性给出了这三种数值类型的信息量的计算办法.改进后的信息量同时反映系统的成功概率以及决策者满意程度,并能够对包含多种数值类型的多属性决策问题进行评价.最后,作为实例,对焊接装配车间的布局方案进行了评价,结果验证了所改进的信息公理对于解决多属性决策问题的可行性和有效性.     

基于证据理论的覆盖决策信息系统约简的数值刻画

决策为划分的覆盖决策信息系统的特征选择理论和方法日趋成熟。但在数据采集的过程中,有些数据集存在对象的决策缺失或决策不能完全确定情况,那么将决策刻画为覆盖更加合理。而决策为覆盖的覆盖决策信息系统特征选择的研究却很少见。本文讨论决策为覆盖的覆盖决策信息系统的特征选择,利用证据理论中的信任函数和似然函数给出覆盖决策信息系统约简的等价刻画,从而给出求约简的算法,并以实例说明该方法的有效性。