基于人机交互的炼钢连铸动态调度*

针对炼钢连铸动态调度问题,建立了问题的优化模型、设计了约束满足求解算法并分析了算法复杂度、开发了炼钢连铸动态调度的人机交互系统。当生产过程中的扰动事件发生时,系统能够通过人机交互并结合优化模型和多项式时间复杂度的算法获得可行且与原调度尽量一致的新调度方案,以确保动态调度前后整个生产过程的连续性和稳定性。     

动态约束满足及其在资源调度问题中的应用

论文系统地论述了动态约束满足技术的基本理论与方法,建立了动态约束满足技术的基本分析框架,给出了动态约束满足在Job-Shop问题中的应用实例。     

基于动态约束满足的炼钢连铸重调度算法

针对转炉出钢延迟的炼钢连铸重调度问题,以开工时间、加工时间以及加工机器的差异度和同一炉次相邻设备间的等待时间的差异化最小为目标建立了动态约束满足模型,提出了基于约束满足和断浇修复的重调度算法。算法通过变量和值选择规则依次对变量赋值,利用冲突识别与解消规则识别赋值过程中产生的冲突并予以解消冲突;在形成的准可行调度中,利用断浇修复启发式规则修复连铸机的断浇现象。仿真实验模拟了3组均匀分布随机产生的延迟时间量,所得目标值分别为0.15,0.28和0.51。结果表明延迟时间量的大小对目标函数值有一定影响,所提算法能够最大限度地满足生产的实时性和稳定性的需求。     

基于约束满足的Job-Shop调度算法研究

文章在分析Job-Shop调度问题的基础上,引入约束满足方法来研究Job-Shop的调度问题。首先建立基于CSP的JSS模型,然后针对该模型设计了调度算法框架,仿真结果证明该调度算法是可行和有效的。     

中厚板热轧生产调度优化方法

中厚板热轧生产调度, 是一个有优先约束、等待时间和缓冲容量有限的单机调度问题. 用AON (Activity-on-node)网络对问题进行描述, 提出并证明了面向单机调度问题的AON网络平衡定理, 根据平衡定理, 建立了以轧机利用率最大为优化目标的非线性约束优化数学模型, 并利用优化软件LINGO进行求解. 计算实例表明, 所提出的数学优化方法, 与现有的启发式方法相比, 能够获得更好的优化目标, 所得到的生产调度方案, 生产节奏稳定, 更有利于组织生产.     

基于混合遗传算法的热轧生产调度优化方法

热轧生产调度是一个复杂的约束组合优化问题，其生产约束包括连续轧制板坯的宽度、厚度和硬度跳变要求，轧制单元的最大长度，产品库存及交货期等。基于多旅行商模型，建立了热轧生产批量调度问题的优化模型，并提出一种混合遗传算法（遗传算法、局部搜索）求解该问题。通过应用串行边重组和并行边重组的遗传交叉算子，算法在优化过程中可以很好地处理调度约束。针对工业数据的仿真结果证明该调度模型和混合遗传算法的并行求解策略可以有效地解决热轧生产批量调度问题。     

网格环境下的分布仿真事件调度研究

针对网格仿真中的事件调度问题,提出一种新的时序管理方法。该方法同时考虑网格仿真成员的按需模型服务调用与成员间的交互,对仿真中具体存在的事件进行分类,建立成员的相关局部事件触发矩阵和时序关系矩阵,并应用Mutli-AWS算法求解每个事件的开始时间。实验结果证明,该方法可以确保成员之间事件的时序关系,有效解决成员按需模型服务调用问题。     

基于混合遗传算法的热轧生产调度优化方法

热轧生产调度是一个复杂的约束组合优化问题,其生产约束包括连续轧制板坯的宽度、厚度和硬度跳变要求,轧制单元的最大长度,产品库存及交货期等.基于多旅行商模型,建立了热轧生产批量调度问题的优化模型,并提出一种混合遗传算法(遗传算法、局部搜索)求解该问题.通过应用串行边重组和并行边重组的遗传交叉算子,算法在优化过程中可以很好地处理调度约束.针对工业数据的仿真结果证明该调度模型和混合遗传算法的并行求解策略可以有效地解决热轧生产批量调度问题.     

Hadoop平台下的动态调度算法

目前,云计算环境具有动态、异构和海量多类型任务并发等特征,随着集群规模不断增大、用户QoS不断增多,现有调度算法越来越难以适应动态变化的环境及满足用户的需求。针对Hadoop平台下现有调度器不能根据作业运行状态和资源使用情况进行动态调整的问题,提出了Hadoop下基于作业分类的动态调度算法。该算法在使用朴素贝叶斯分类算法对队列中作业进行分类的过程中,根据各个作业的类型,预先设定类别权值,将队列中的作业分类,并引入效用函数,根据用户提交时的预期完成时间QoS和作业完成情况估算其作业完成时间,实现动态设置作业优先级。实验表明,使用提出的算法不仅能有效减少 作业的分类时间,而且能明显提高 动态性和用户QoS。     

基于改进型遗传算法的热轧生产计划调度系统

针对热轧型钢生产计划编制的约束条件复杂、易延误交货期、不易寻求最优解等问题,采用面向可拆分订单的批策略思想建立了新的生产计划模型,并针对新模型改进了遗传算法,提出了拆分染色体遗传算法.结合某钢铁企业实例,在建立基于批决策与批调度热轧数学模型、列举实际生产约束条件之后,阐明了此种新算法的应用过程,并且通过不同的订单数据进行模拟计算和结果比较,证明了该模型及算法得出的生产计划可节省生产时间、降低设备调度、减少交货延误,以此来指导热轧型钢的生产,可切实提高企业利润率.     

热轧带钢批量计划分解算法

针对热轧带钢批量计划问题,提出基于模糊聚类和约束规划的多目标优化分解算法。算法利用模糊C均值聚类将一个轧制单元的板坯划分为若干簇,采用约束规划求解簇内板坯顺序和簇间顺序,合成各簇的解得到轧制单元批量计划。基于生产实际数据和随机数据的实验结果表明算法具有满意的计算效率和效果。     

约束满足技术在板坯排序中的应用

热轧调度中的板坯排序问题是一类特殊的排序问题,具有约束条件复杂、NP难特点。为了简化问题,将板坯排序问题转化为一个约束满足问题处理。给出板坯排序问题的约束满足模型,设计了基于约束满足和启发式混合求解算法。用3组实际生产数据对算法性能进行验证,说明了算法的有效性。     

A case of rule-based heuristics for scheduling hot rolling seamless steel tube production

Abstract: A production scheduling problem for hot rolling seamless steel tube at Tianjin Pipe Corporation of China is studied. Considering the complexity of the problem and the acceptable time for solving it, a rule-based heuristic approach is proposed and implemented. The proposed approach is a bottleneck scheduling method and considers simultaneously all production processes in three production units and 'optimizes' them as a whole. Additionally, the running result shows, on average, that a 3% increase in throughput and a 5% reduction in late deliveries have been achieved since the system implementation.     

多模态人机交互综述

多模态人机交互旨在利用语音、图像、文本、眼动和触觉等多模态信息进行人与计算机之间的信息交换。在生理心理评估、办公教育、军事仿真和医疗康复等领域具有十分广阔的应用前景。本文系统地综述了多模态人机交互的发展现状和新兴方向,深入梳理了大数据可视化交互、基于声场感知的交互、混合现实实物交互、可穿戴交互和人机对话交互的研究进展以及国内外研究进展比较。本文认为拓展新的交互方式、设计高效的各模态交互组合、构建小型化交互设备、跨设备分布式交互、提升开放环境下交互算法的鲁棒性等是多模态人机交互的未来研究趋势。     

基于虚拟手的人机交互关键技术

基于虚拟手的人机交互技术是虚拟现实中的研究热点。对其中的关键技术进行了研究,采用多边形网格建模方法,建立了虚拟手的逼真几何模型;基于Virtools平台开发了数据手套的数据采集模块,提出使用基于初始值的数据转换方法,解决了开始运动时的跳变问题,同时对手指的外展运动,使用约束值方法进行处理,提高了虚拟手与真实人手匹配一致性;最后,针对虚拟手与虚拟物体的操作交互,提出了一种基于有效阈值角度的抓取算法。通过Virtools平台进行验证,实验结果表明:虚拟手模型逼真度高,手型变化自然;同时实现了虚拟手对虚拟物体的操作交互,具有很强的实用性。     

基于手势识别的人机交互发展研究

近年来手势识别技术的快速发展,基于手势识别技术的人机交互应用系统的建立使得人机交互的发展前景广阔.从手形、手势和手形手势的建模出发,介绍了模板匹配、特征提取、神经网络和隐马尔可夫模型4种手势识别的方法,并且综述了基于手势识别技术人机交互的发展,详细介绍了3类人机交互系统：漫游型系统、编辑型系统和操作型系统.     

炼钢机器故障下炼钢-连铸调度DCSP建模与算法

针对机器故障下的炼钢-连铸动态调度问题,基于动态约束满足技术开发了能够灵活反映各种动态因素的建模机制。从变量、值域和约束三个角度将生产过程中的机器故障的影响映射为约束满足模型的动态变化;提出了重调度前后调度方案在时间安排和机器指派上的一致性度量方法,以满足不同炉次对时间和机器一致性的不同要求;将机器故障扰动按影响程度分为3个层级,建立了故障扰动与约束满足调度模型间的映射关系。根据炼钢、精炼阶段的机器故障扰动程度,制定不同的求解策略,并为机器指派变量赋值;基于约束传播技术,通过调整开工时间和柔性加工时间分步消解时间约束冲突。仿真实验表明,提出的模型和算法是可行和有效的。     

飞行模拟系统人机交互设计

针对增强飞行模拟训练的沉浸感,提高飞行模拟训练的效率和效果的目的,以真实飞行训练为基础,利用UI分类和设计方法,对飞行训练关键交互操作以及核心人机交互UI进行研究并加以整合,运用虚拟仿真技术,着力解决飞行模拟训练中人机交互体验沉浸感低,人性化设计不足,交互方式单一,训练效率和效果不佳等问题。提出将飞行模拟训练系统人机交互UI分为沙盒人机交互UI模块,平显、仪表人机交互UI模块,头戴式显示器人机交互UI模块,样机驾驶舱人机交互环境模块四个部分,完成了四个模块的设计,并基于Unigine引擎实现了四个模块。有效提升了飞行模拟训练的效率和训练效果。     

用于编制热轧生产流程的新型Meta-heuristic算法

带钢热轧具有特殊的生产工艺约束, 其生产流程的编制是钢铁企业生产的关键, 因此提出采用并行策略的基于多旅行商问题(MTSP)热轧轧制模型. 该模型不但考虑了板坯在宽度、厚度和硬度跳变时的约束, 还考虑了同一轧制单元内轧制板坯数量的约束. 并设计了新的Meta-heuristics算法求解此模型. 通过对某热轧带钢厂生产数据的仿真实验,表明模型和算法能有效地给出满意的排产结果, 并且具有较高的执行效率.