基于生产成本的作业调度

提出了一个基于净现值的调度指标，该指标充分考虑到影响调度决策的各项费用．如在制品库存费用、机床工时费、直接工人的工资、工件提前或拖期完工造成的损失等。然后以遗传算法为工具，研究了作业调度问题，设计了一种很实用的算法。该算法采用基于工序的编码方法把调度编码成染色体，并通过遗传操作来搜索最佳染色体。解码算法根据工序在染色体中的次序和最短加工时间一紧迫度规则得到调度。仿真结果表明该方法是可行的。并有一定的优越性。     

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     

基于冲突避免的滑行路径动态分配问题研究

在保证地面飞行安全的前提下,为解决机场容量不足,减少航班延误,本文提出基于冲突避免的滑行道分配问题研究。在改进的Dijkstra算法的基础之上,结合机场场面运行规则、滑行冲突以及优先级限制等因素构建滑行道动态网络模型,给出不同冲突类型下的滑行时间求解方法。仿真实验表明,与未考虑滑行冲突的固定路径相比,动态滑行路径计算方法计算出的滑行路径可避免滑行冲突,一定程度上可缓解机场地面繁忙状态。     

任务耗时不确定的飞机过站保障车辆调度

针对多架飞机多个保障作业的保障车辆调度,考虑作业任务耗时的不确定性,构造递阶式染色体编码结构的单亲遗传算法。该算法采用保障作业编号构成控制基因染色体、车辆编号构成参数基因染色体,分别体现过站保障作业时序约束和车辆指派规则约束,使算法对问题具有良好的适用性。设计了基于车辆可调度能力空间概念的染色体解码方法;采用基于适应值的轮盘赌选择策略控制进化方向,并引入均衡算子来提高车辆资源的使用率。通过试验验证算法的有效性。结果表明,所给算法可以提高保障车辆资源的利用效率,同时减少保障花费。     

基于分阶段跑道调度计划的停机位反推算法研究

以概率统计理论为基础,以不牺牲优化算法所得到的跑道利用率为目标,研究飞机退出停机位的时间调整量与退出顺序的变化关系,得到一种基于跑道调度计划的停机位反推算法,并对算法进行优化和分析。研究表明该算法能有效提高跑道利用率。     

基于最小包络球的多目标共波束判定方法

为了实施多目标测控并进行调度管理,提出了基于最小包络球的多目标共波束可见判定方法,设计并实现了获得空间目标群最小包络球的随机增量式算法。采用最小包络球来刻画空间目标群的几何尺寸,通过分析最小包络球相对地面测控设备的张角情况来判断其是否共波束可见。仿真实例验证了算法的正确性。结果显示,最小包络球算法能够有效解决星座或编队星群的几何尺寸估计问题;共波束可见判断方法可以解决多个空间目标相对地面测控设备的单波束可见问题。同时在仿真中发现,在资源调度管理时采用最高仰角较小的观测弧段,可以提高测控设备的多目标跟踪效益。     

基于缓解HoL堵塞的单组播混合调度算法

针对联合输入交叉队列（CICQ）结构的单组播混合调度研究不多,且没有针对性研究头分组（HoL）堵塞问题,提出了以缓解HoL堵塞为目标的一种新的单组播混合调度算法,即单组播低HoL堵塞（MULHB）算法,使交换机尽量逼近work-conserving状态。该算法还充分考虑了单组播之间的差异性,利用权重裁决单组播之间的竞争,避免"饿死"现象发生。同时,还给出了一种新的组播分组入队算法,即动态组播分组入队（DMQ）策略,该策略在不乱序的前提下,允许新到达分组选择合适的队列入队。仿真结果表明,在不同业务下,DMQ-MULHB算法的通过率及平均时延均优于现有主流的单组播混合调度算法,尤其在非均匀业务下,该算法性能接近输出排队（OQ）调度。      

小型混合翼无人机过渡过程一体化建模与控制

混合翼垂直起降无人机解决了普通固定翼无人机无法垂直起降以及旋翼无人机航时航程小的问题。针对旋翼与固定翼结合的混合翼可垂直起降无人机系统,将过渡过程中旋翼部分和固定翼部分进行一体化结合,推导了混合翼无人机过渡过程非线性动力学方程组。通过对得到的无人机纵向气动模型进行稳定性分析,设计了基于采用LQR(Linear Quadratic Regulator)的增益调度跟踪控制器。结果表明设计的控制器能使无人机状态进行良好的跟踪。     

饱和时序下防空相控阵雷达动态优先级调度算法

针对防空相控阵雷达负载饱和情况下的时间分配问题,提出一种基于目标威胁密度和截止期的雷达任务动态优先级调度算法。根据目标信息建立非线性目标威胁度模型并设计动态优先级表,然后,利用目标威胁度、任务驻留时间和截止期共同确定任务的综合优先级。在此基础上,提出执行威胁率（TRE）的评估指标,以反映调度算法对重要任务的执行情况。仿真结果表明,在饱和时序下,相比于传统的截止期最早最优先算法,改进算法的搜索性能提高了43%,执行威胁率提高了52%。      

改进差分进化算法求解多成像卫星调度问题

针对多成像卫星联合调度规划建模难度大和求解复杂度高等问题,通过分析成像卫星的成像过程和工作原理,将成像卫星调度过程分为调度预处理、任务规划和调度优化3个阶段。在调度规划过程中,建立了多星联合调度约束满足最优化模型,采用启发式算法思想,定义了个体适应度评估函数,设计了任务冲突消解方法,提出了一种改进的差分进化算法。在此基础上,采用一些确定性规则对调度规划方案可行解进行了评估和二次优化。结果表明:提出的成像卫星调度问题求解方法能够有效地分配卫星资源,生成优化的调度方案。设计结果也能够为卫星系统最优化设计和效能评估提供必要的决策支持。