Solving Job-Shop Scheduling Problem Based on Improved Adaptive Particle Swarm Optimization Algorithm

An improved adaptive particle swarm optimization(IAPSO)algorithm is presented for solving the minimum makespan problem of job shop scheduling problem(JSP).Inspired by hormone modulation mechanism,an adaptive hormonal factor(HF),composed of an adaptive local hormonal factor(H l)and an adaptive global hormonal factor(H g),is devised to strengthen the information connection between particles.Using HF,each particle of the swarm can adjust its position self-adaptively to avoid premature phenomena and reach better solution.The computational results validate the effectiveness and stability of the proposed IAPSO,which can not only find optimal or close-to-optimal solutions but also obtain both better and more stability results than the existing particle swarm optimization(PSO)algorithms.     

New trade tree for manned mars missions

Recent studies on human missions to Mars suggest revisiting the parameters that have the most important impact on the complexity, the initial mass in low Earth orbit, the risks and the development costs for the first journey to the red planet. In the last NASA reference mission, a trade tree is proposed.     

航天器型号AIT生产管理模式探讨

为解决航天型号任务激增给AIT生产管理体系带来的问题,文章结合当前开展精细化管理工作的要求,与国外先进宇航公司——泰雷兹-阿莱尼亚空间公司就组织机构、科研生产管理、系统级研发及生产能力提升、生产流程进行对标,提出了业务整合、流程再造、优化管理模式的解决措施,探索具有中国航天特色的型号AIT生产管理模式。     

基于PSO算法的舰载机舰面布放调度方法研究

基于智能粒子群(PSO)算法对戴高乐航母舰载机舰面布放调度问题的解决方法进行了研究。首先,分析了舰载机舰面布放调度的必备条件,包括设置舰面战位;测量计算舰载机由各个停机战位分别到2个准备战位的近似移动距离;分析了舰载机正常的出动流程;设计了不同数量舰载机的出动时间计算公式等。其次,将舰载机舰面布放调度问题转换为带有约束条件的多目标函数求最小解问题,并给出了数学模型。再次,分析PSO算法本身的特点、优点,给出其用于解决舰载机舰面布放调度问题的可行性,并具体分析了解决思路。最后,通过编制程序对该解决方法予以实现。实验结果表明,基于PSO算法的舰载机舰面布放调度问题解决方法是可行的,与实际要求也基本一致。     

综合模块化航空电子系统节能分层调度的设计(英文)

近年来,综合模块化航空电子(Integrated Modular Avionics,IMA)构架逐渐流行,并通过引入资源分区的概念取代了传统的联合式系统构架。研究了IMA构架下分层调度的设计问题。调度模型通过强时间分区,使多个强实时应用方便地集成在一个单处理器平台。推导出分区周期、分区系数以及可调度性在实时条件下的数学关系,并提出了分区参数的优化算法。考虑具有任意时限的实时任务模型,提高了算法的通用性。在分层调度的基础上,通过有效利用松弛时间,提出一种能量优化方法,进一步减少了飞行器上嵌入式系统的能耗。实验结果表明,本文提出的系统设计方法在保证硬实时需求的基础上,有效的降低能耗达 14%。     

基于多活性代理的多星测控调度方法

多星测控调度问题是一个具有多时间窗口、多资源约束的优化问题,其中多星测控任务调度的建模和求解算法是关键。在多活性代理理论的基础上,引入任务调度活性度概念及多活性代理活性保持的协调协商机制,建立基于活性度的多星测控调度模型,并给出一种多活性代理协调协商遗传算法。最后给出实验示例对所提出的算法进行仿真验证。仿真实验表明,所提出的基于多活性代理协商协调的模型及算法能够更好地解决多星测控任务调度问题。     

复杂终端区进场交通流优化排序方法研究

为提高终端区时空资源利用率,增强空中交通 运行效率,研究了复杂终端区进场交通流优化排序问题。通过深入剖析终端区进场定位点、 航路航线、多跑道系统等资源运行特性,综合考虑尾流间隔、移交间隔、多跑道运行间隔等 各类约束限制,以及最小化航班延误时间、最大化跑道运行容量、最小化终端区飞行时间等 优化目标,建立了复杂终端区进场交通流优化排序模型,并采用带精英策略的非支配排序遗 传算法对所建模型进行求解。选取上海多机场组成的复杂终端区进行实例验证,仿真实验表 明提出的优化方法相比先到先服务方法(First come first serve,FCFS),航班总延误时间 减少20.7%,终端区等待时间减少60.7%,终端区进场交通流运行效率得到显著提升。     

多星测控调度的遗传算法分析

针对多星过站冲突问题,以工程需求为导引,建立了多星测控调度模型,并采用遗传算法对其进行求解.从全局和局部搜索两种策略入手,以可用可见弧段为对象,设计了"全弧段"编码和基于协同进化的编码两种编码方式,给出了对应算法的实现流程和遗传操作算子,对两种编码方式的求解效率进行了分析.通过仿真对两种编码的求解质量与时间开销性能作了验证,由此得出了两种编码和对应搜索策略的适用范围.据此开发的系统已成功应用于航天顶层设计的辅助决策.     

航空电子WDM网络多信道强实时调度设计

对航空电子强实时网络,提出了一种广播选择型和波长路由型混合波分复用体系结构和其调度结构模型.针对航电多信道强实时消息,提出了多信道负载比例轮转调度方法,以消息的负载比例在多信道上分配权值.分析了子系统内部消息和子系统外部消息在体系结构中调度模式的不同,推导了经过单次调度的子系统内部消息和经多次调度的子系统外部消息的多信道强实时调度约束条件,从而满足了航电系统所有消息的端对端的实时传输.针对航电实际系统,从系统资源和稳定性等角度提出了关键性参数的设计优化方法.最后用一个航电消息集实例进行具体说明.     

面向多级中断系统的任务最差响应时间分析

针对航天嵌入式系统中存在多级中断情况下的时间分析问题,提出了中断与任务混合的响应时间计算模型。该模型中断与任务使用统一的优先级定义,将多级中断嵌套的响应时间分析与任务嵌套的响应时间分析相结合,推导出了混合模型下响应时间计算公式。并进一步比较了中断与任务的异同,阐述了公式中关键参数的含义与计算方法。最后利用开源的LEON3平台和Modelsim软件对所述方法进行了仿真验证,结果表明,任务最差响应时间过估小于5%,可以得到准确的分析结果,有较高的工程应用价值。