An effective hybrid genetic algorithm for flow shop scheduling with limited buffers

As a typical manufacturing and scheduling problem with strong industrial background, flow shop scheduling with limited buffers has gained wide attention both in academic and engineering fields. With the objective to minimize the total completion time (or makespan), such an issue is very hard to solve effectively due to the NP-hardness and the constraint on the intermediate buffer. In this paper, an effective hybrid genetic algorithm (HGA) is proposed for permutation flow shop scheduling with limited buffers. In the HGA, not only multiple genetic operators based on evolutionary mechanism are used simultaneously in hybrid sense, but also a neighborhood structure based on graph model is employed to enhance the local search, so that the exploration and exploitation abilities can be well balanced. Moreover, a decision probability is used to control the utilization of genetic mutation operation and local search based on problem-specific information so as to prevent the premature convergence and concentrate computing effort on promising neighbor solutions. Simulation results and comparisons based on benchmarks demonstrate the effectiveness of the HGA. Meanwhile, the effects of buffer size and decision probability on optimization performances are discussed.     

黑河龙首水电站短期优化调度研究

为了充分发挥黑河龙首水电站的水能利用率，对龙首水电站的短期优化调度进行了研究。通过对5个典型年短期优化调度模型求解结果进行回归分析，获得各月的短期调度规则，对调度规则的验证结果表明相对误差较小，所得到的短期调度规则可以投入实际应用。     

基于模糊聚类和最小二乘回归的罩式退火炉冷却时间预报及其应用

按照退火计划内各钢卷的钢种和厚度对退火中的冷却工艺进行分类 ,将罩式退火炉冷却时间预报的多入单出建模问题化为一组单入单出建模问题。采用模糊C均值聚类方法对退火生产数据进行处理 ,再基于得到的聚类数据点进行指数最小二乘回归。现场应用表明 ,该方法能够较为准确地实现退火炉冷却时间预报 ,满足了现场要求。     

多产品、多流程、多工序的生产作业安排

试图通过网络分析和动态规划来解决现代企业中普遍存在多产品、多流程、多工序的生产作业安排问题．方法的计算过程包括总体生产能力安排，单台设备时间片安排和合成调整三个阶段．提出的方法能达到降低成本，提高效率等目的，适用于零部件加工装配企业和其他企业．     

JIT意义下极大化顾客满意数的并行多机问题

随着JIT(Just-In-Time)生产管理技术的出现和发展,考虑到以往极大化顾客满意数问题的研究只限于单机问题,而实际的生产调度和计划管理中绝大多数情况是并行多机问题,提出了一个在JIT意义下, 极大化顾客满意数的并行多机问题,并在分析相应的单机问题最优排序的基础上,构造出一个求解其多机问题的启发式算法,该算法的构思新颖,计算复杂性低,适用求解多机问题,具有工程实用价值的有效算法.最后给出了一个数值例子.     

基于多EBP网的案例匹配技术研究

为快速有效地实现案例推理，提出了基于多EBP神经网的案例匹配技术，设计了改进的德尔菲法来确定输出样本集．与传统的最邻近法的结果相比，对于复杂系统，该技术能够提高案例匹配的精确性，更适于解决案例属性权重难以确定或存在着耦合与非线性关系的问题．     

分布式网络管理中的任务管理与任务调度的研究

分布式网络管理是现在网络管理的重要发展方向，而任务管理与任务调度又是分布式网络管理的核心问题．本文从计算机网络管理角度出发，利用网络管理的方法，实现任务的主动管理，并通过调度算法对任务进行有效调度，解决网络中大部分的计算机资源因未被充分利用而造成的浪费及单个计算机中多个大任务的执行花费过多时间的问题．不仅使多个大任务在最短时间内完成．而且最大限度地利用网络资源。     

一种基于S-粗集的滚动工件调度

提出了一种基于S 粗集理论工件滚动调度策略 ,基于S 粗集理论的动态迁移特性和副集特性 ,研究了它在动态环境下滚动调度中的应用 .算例研究表明在有调度急加工工件、工件完成期改变和新加工工件到来等情况下 ,该方法是行之有效的 ,不仅能适应加工环境的动态变化 ,获得满意的调度结果 ,而且减少了调度问题求解的规模     

电动汽车蓄电池建模仿真

对蓄电池建模方式进行了探讨,采用等效电路模拟并建立键合图模型,对SOC的计算进行了讨论,并采用更加合理的算法,讨论了蓄电池散热系统的键合图建模方法并建立了散热系统的键合图模型。将蓄电池等效电路的键合图模型和散热系统的键合图模型耦合在一起,建立了蓄电池系统的键合图模型,并由此导出数学模型,基于MATLAB/SIMULINK平台建立仿真模型,实现了蓄电池的动态仿真,并与ADVISOR软件的仿真结果进行了比较分析。     

基于单机排序问题的降落飞机分组排序方法

为使单跑道降落飞机排序结果在实际操作时可行、简单，首先限制同一航路段上的飞机按照先来先服务的原则排序，在最终的排序中，其拓扑次序不变；其次提出了将飞机分组排序的思想，对同一航路段上刚好满足最小安全间隔的飞机做为一个飞机组参与排序。使用1|chains|∑wjcj做为排序模型，通过求解各飞机链的ρ因子可以快速得到排序结果。将本方法用于对双流国际机场和其它几个机场的实际航迹数据进行计算，得到的排序序列完全符合实际管制需要，具有很高的推广应用价值。