时间触发以太网同步及调度机制的研究

说明并分析时间触发以太网（1TrE,Time—Triggered—Ethernet）的时间同步机制,对于采用时间触发机制调度的周期性任务,提出生成周期调度时刻表的方法,利用方法可以根据离线生成的调度时刻表进行调度,也可以动态地将通信任务加入或撤出调度时刻表,调度时刻袁的设计避免时间触发的数据包争用物理链路。构造相应的网络通信场景,通过生成调度时刻表的算例与仿真结果进行了验证。     

基于BP神经网络模型的西安市生活垃圾产生量预测

建立3层BP神经网络模型,选用市区人口数、国内生产总值和道路清扫面积三个因素预测西安市生活垃圾产量,将原始数据转化成年增长率,并结合trainbr函数来训练网络,泛化能力强,误差小,取得了较好的预测结果。     

机场地面作业仿真与优化

针对机场地面作业调度这一定位型流程(Fixed Site)和JOBSHOP二者混合的流程优化问题,运用面向对象的SIMIO仿真软件实现机坪保障设备中摆渡车、加油车的全天运行。提出基于平衡设备工作量差和航班延误最少的双优化目标,对仿真所得的车辆指派计划进行统计分析,找出存在的问题,通过更改系统逻辑条件建立优化模型,根据优化目标给出最终优化方案。     

航空公司短期航班计划编排模型及算法

航班计划编排的实质是对航空公司各种生产要素的优化配置,其优化程度直接影响航空 公司市场竞争能力。目前,航空公司在编排短期航班计划时过多地考虑了市场竞争,而忽略 了航班延误。文中兼顾市场竞争与航班延误控制,将航班延误控制纳入短期航班计划的编排 过程中。通过分析独立延误与波及延误特点,建立基于延误控制的短期航班计划编排模 型,并采用贪婪随机自适应搜索过程(Greedy randomized adaptive search procedure,GRA SP)算法对模型进行求解。最后,通过实例分析验证了所提方法的有效性。     

多媒体通信网络中基于优先队列的包调度算法的改进

多媒体通信网络的服务质量(Quality of Service，QoS)很大程度上依赖于包的调度算法，调度算法根据一定的服务原则来决定会话队列中包的优先级及其在输出链路上的发送顺序。本文针对一类以优先队列为基础的包调度算法．通过引入临界时间点和临界区间的概念．改进堆搜索方式，优化队列操作，提出了一个分步建堆算法。该算法在通常情况下具有一般堆搜索算法的高效率，但在会话突发情况下将建堆操作延迟分步完成，增加了建堆操作的动态性和灵活性，从而有效地提高了包的搜索效率和输出链路的利用率。     

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。     

用遗传算法求解JSSP时的死锁对策研究

遗传算法被广泛应用于求解作业车间调度问题。然而，要用遗传算法有效求解JSSP问题，有一些问题必须首先解决，死锁问题就是其中之一。本文以死锁问题为中心，从死锁处理角度分析三种用于克服使用GA求解JSSP时出现死锁的有用方法，并给出了相应的实验统计结果和对比分析结论。     

高速铣削时生成刀具路径的优化策略

总结高速铣削编程的原则,通过几个典型的例子重点分析高速铣削刀具路径生成的策略,同时对高速铣削时程序后置处理的优化方法进行说明。     

多机场终端区进场航班排序模型研究

空中交通需求量高的区域通常拥有两个或两个以上的机场,这些机场的进场运行相互影响.基于跑道和进场定位点双重约束,综合考虑终端区内最大可消耗延误、航班位置偏移等实际运行约束,以多个机场航班进场总延误最小为优化目标建立了混合型0-1整数规划模型,采用Lingo进行建模求解,利用模拟数据进行仿真验证,并将所提规划模型与FCFS的排序结果进行了对比分析,表明所提模型优于FCFS.     

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...