基于CPSS平行系统懒惰强化学习算法的实时发电调控

为解决电力系统中存在的多种时间尺度下经济调度和发电控制的协同问题，即长时间尺度下优化，短时间尺度下优化和实时控制的问题，本文提出了一种统一时间尺度的实时经济发电调度和控制框架，并为该框架提出了懒惰强化学习方法（Lazy reinforcement learning，LRL）.该方法将懒惰控制器引入以人工社会——计算实验——平行执行和社会系统为基础的强化学习中，使得机组组合，经济调度，自动发电控制和发电命令调配的问题有机结合在一起，取代过去传统的发电控制框架.为了减少仿真所需的真实时间，平行系统包含多个虚拟系统和一个真实系统.仿真实验比较了懒惰学习算法，松弛人工网络以及4608种组合常规发电控制算法在IEEE新英格兰10机39节点仿真系统的控制效果.实验表明，懒惰强化学习方法的控制效果最优.仿真结果验证了懒惰强化学习方法在基于ACP和社会系统的REG框架下具有有效性和可行性.     

基于组合双向拍卖的云资源调度方法

针对跨数据中心的资源调度问题，提出了一种基于组合双向拍卖（PCDA）的资源调度方案。首先，将云资源拍卖分为三个部分：云用户代理报价、云资源提供商要价、拍卖代理组织拍卖；其次，在定义用户的优先级及任务紧迫度的基础上，在拍卖过程中估算每一个工作发生的服务等级协议（SLA）违规并以此计算云提供商的收益，同时每轮竞拍允许成交多项交易；最终达到根据用户等级合理分配云资源调度的效果。仿真实验结果表明该算法保证了竞拍成功率，与传统一次拍卖成交一项的组合双向拍卖方案相比，PCDA在竞拍时间段产生的能耗降低了35.00%，拍卖云提供商的利润提高了约38.84%。     

虚拟技术在江苏电视台靓妆频道直播节目中的应用

本文介绍了虚拟技术在直播节目中的应用,阐述了虚拟技术在实际应用中的一些心得和体会.     

低碳时变城配送车辆路径-发车调度集成优化

针对交通拥挤环境下日益增长的城市配送需求，通过分析时序依赖对成本和碳排放的影响，引入车辆在节点等待和离散调度策略，研究基于时序依赖的低碳城市配送车辆路径与离散调度问题。为求解该问题，设计基于遗传算法与局部搜索相结合的混合进化搜索算法对模型求解，用积极的局部搜索机制替代随机的变异操作，并通过可行解构造算法、变概率交叉和多种局部搜索策略来提高算法求解质量和求解效率。通过对比仿真实验对算法和模型的有效性进行了验证。     

考虑动态资源和工件批量约束的柔性车间生产调度

针对实际车间生产调度过程中车间设备资源受上一调度周期剩余任务影响、工件批量和加工路径柔性等问题,构建考虑设备动态负荷和工件批量约束的柔性车间生产调度模型。提出双层嵌套式遗传算法:外层遗传算法确定工件批量划分和各子批零件的工艺路径,并设计一种基于设备优选法的解码算子来确定个体对应的批量划分中各子批零件的工艺路径;内层遗传算法确定外层遗传算法个体所对应的工件分批和加工路径约束下的调度方案,调度方案的完工时间和超出交货期时间将反馈到外层遗传算法中,用于综合评估当前分批和加工路径方案的性能,实现综合优化。最后在柔性调度标准案例10×10案例基础上增加批量、交货期、设备资源等约束,对所提模型和算法进行测试,结果表明所提算法在对工件进行合理分批和工艺路径确定的同时,能够优化调度结果,满足产品交货期和设备资源约束。     

多用户分集与能量受限非可信中继系统遍历安全性能分析

研究了一种能量受限的非可信中继与多用户分集技术相结合的两跳链路安全网络通信模型。为提升系统安全性能，本文采用混合时间-功率分配中继(time-power splitting-based relaying, TPSR)协议,并结合机会调度策略(opportunistic scheduling strategy, OSS)从多用户分集网络中选择一个最佳目的节点作为信息接收端。基于随机选择(random selection, RS)策略，该文中利用低复杂度的高斯Q函数分析系统的安全性能以及在协作中继上进行能量采集活动不中断的条件下推导了系统的遍历安全速率(ergodic secrecy rate, ESR)的近似闭合表达式。此外，将提出的OSS与RS通信方案下性能进行对比，证明本文所提出的OSS更适用于分布式多用户选择网络。