广义Fork-Join任务图的调度问题研究

Fork—Join结构是一种并行处理的基本结构。为处理传统方法难以解决的复杂和非线性问题,缩短整个程序的总完成时间,针对广义Fork—Join任务图提出了基于遗传算法的调度算法,该算法将遗传算法和任务复制相结合,有效地缩短了得到最优结果的时间。实验结果表明,与其他算法相比,该算法具有较短的调度长度。     

相控阵雷达自适应调度及优化算法研究

在具有时间窗的相控阵雷达调度算法基础上,提出了一种提高调度成功率的优化算法,该算法在调度本次任务的同时,考虑到下一任务的调度情况,以本次调度产生最大连续空闲时间间隔为目标条件来进行调度。仿真结果表明,文中提出的优化算法能有效地完成相控阵雷达自适应调度,调度成功率明显增加。     

综合优先级下反导预警相控阵雷达任务调度算法

针对相控阵雷达跟踪多弹道导弹目标时的资源分配问题,提出一种综合优先级下的价值优化调度算法。基于弹道导弹目标特性,构建目标威胁度模型;设计二维优先级表,结合目标威胁度和截止期进行综合优先级规划;基于任务优先级建立任务动态价值函数,并从调度及时性原则出发,构建任务调度的价值优化模型;对遗传算法进行改进,设置自适应选择、交叉、变异算子,并利用该算法求解调度模型;通过仿真实验将所提算法与传统工作方式优先级加截止期调度算法进行性能对比,对任务价值函数参数对调度性能的影响进行分析。结果表明：相比传统调度算法,所提调度算法的调度时间偏移率减小了46%,实现价值率提升了12%.     

一种基于PSO的装备战场抢修力量调度多目标决策模型

随着现代战争的破坏性的增强,装备战场抢修需求会大量增加,需要组建机动分队进行战场抢修支援。针对派遣多个机动抢修分队的情况,应当在规定时间完成抢修任务的前提下,综合考虑装备作战能力恢复、抢修耗时、费用等因素,尽量取得最好的整体抢修效益;以此为背景建立了装备战场抢修力量调度多目标决策模型,给出了一种基于实数编码的模糊学习子群多目标粒子群算法（FLSMOPSO）进行求解,同时解决了多分队任务派遣和任务排序两个问题;最后给出了实例,验证了模型的实用性和算法的有效性。     

基于遗传算法和分层任务网络的战术任务规划方法

针对给定约束条件下作战任务最优战术动作序列规划问题,提出一种将分层任务网络(hierarchical tasknetwork,HTN)与遗传算法(genetic algorithms,GA)相结合的HTN_GA战术任务规划算法。采用定性与定量相结合的方法,基于分层任务网络对战术知识进行建模,基于遗传算法对战术生成过程进行优化。分析了HTN_GA战术规划算法的可行性、完备性。实现了基于SEAD任务的无人作战飞机(uninhabited combat aerial vehicle,UCAV)战术任务规划,仿真结果证明了该任务规划算法的可行性和有效性。     

基于遗传算法的装备维修任务规划

针对装备维修任务规划的特点,构建基于遗传算法的维修任务规划策略。结合装备维修工序,对维修任务规划进行分析,建立了以作业总维修工时最短为目标函数的维修保障任务规划数学模型。在此基础上,构建了求解任务规划模型的遗传算法,并对算法的实现规则进行了详细分析,确保了模型的有效性和收敛性。最后,以4台装备5个修理组为例,验证了该方法的有效性。结果表明,该算法能确保模型的有效性和收敛性,模型能有效处理装备维修任务规划问题,下一步将对算法作进一步的改进和完善。     

基于蚁群算法的测试任务调度优化方法

复杂系统测试通常存在任务复杂、测试时间长、资源浪费等问题,对资源和任务进行合理调度具有重要实用价值。提出基于蚁群算法的测试任务并行任务调度优化方法,对测试问题进行描述,与蚁群算法结合,设计了启发函数、状态转移规则;根据算法流程获得测试时间最短的任务调度序列;针对任务序列多解的问题,提出资源均衡度的评价标准,得到最优的资源任务调度序列。基于蚁群算法解决了复杂测试系统任务调度问题,对某实际测试系统资源任务集进行调度仿真,并与随机穷举法对比验证算法的有效性,结果表明该方法能大大节约测试时间。测试实例与当前常用的半串行测试进行对比,测试效率提升了43.07%;所得结果为最短测试时间任务调度序列中资源均衡度最高的。     

基于网格的舰船编队协同反潜仿真系统动态调度方法

围绕如何在网格环境中合理调度系统资源这一目标,对实体级并行任务的动态调度问题进行了研究,设计了一种改进的启发式调度算法（阈值算法）,并以舰船编队协同反潜对抗仿真系统为例,证明了该方法的可行性,该算法以次优解为目标,减少了任务的执行开销,为提高分布交互式仿真系统的资源利用效率和扩大仿真规模提供了一种可行的途径。     

基于Battin-Vaughan算法的轨道机动任务规划

研究了空间交会远程导引阶段的轨道机动任务规划。将双冲量空间交会转化为高斯问题进行求解。采用Battin-Vaughan算法对机动初始位置和飞行时间的组合进行遍历计算,并做出机动时间、追踪器初始真近点角、所需特征速度的三维曲面图以及Δv等值线图,进行航天器空间拦截交会的任务规划。仿真结果表明了采用Battin-Vaughan算法求解高斯问题的优越性;对空间拦截交会等飞行任务而言,将绘制和分析Δv等值线图作为任务规划的辅助工具能直观快速的为工程应用提供参考。     

基于改进型RM算法的弹上综合信息系统任务调度

为提高导弹信息传输速度和处理综合信息的能力,设计一种基于改进型RM算法的弹上综合信息系统任务调度系统。从周期性任务、非周期性任务和瞬时过载3个方面对传统RM调度算法进行了改进,并利用测试验证系统进行了调度测试。测试结果表明：改进后的RM算法可在一定程度上满足弹上综合信息系统调度需要。     

基于模糊神经网络的相控阵雷达任务调度设计

针对相控阵雷达任务调度中任务优先级较难建立数学模型,从而影响任务调度效率的问题,提出一种基于自适应模糊神经网络的相控阵雷达任务调度算法。该算法：模糊控制部分能够利用模糊隶属度对多个目标参数值进行量化处理;神经网络部分可以智能地实现目标参数和任务优先级之间非线性映射。仿真结果表明,该方法有效,在目标数目饱和情况下,保证高优先级任务被调度的同时,使更多的任务得到调度执行,其性能优于传统任务调度方法。     

基于混合自适应遗传算法的相控阵雷达任务调度

针对相控阵雷达任务调度NP难题,提出一种混合自适应遗传算法进行求解。在构建相控阵雷达任务调度优化模型的基础上,通过混沌理论优化初始种群,采取精英保留和混合排名的选择策略以及设计自适应的交叉、变异算子来提升算法的搜索性能;在自适应遗传算法的框架下,提出启发式脉冲交错算法,以利用雷达任务中的等待期来交错执行其他任务的发射期或接收期。仿真结果表明：相比于基于遗传算法的调度方法,改进算法的搜索效率更高、结果更优;相比于传统启发式算法,改进算法的调度成功率、时间利用率和实现价值率均得到了提升,并有效降低了时间偏移率。     

一种基于维修流程的装备维修任务调度方法

为了快速、有效地进行战时装备修理任务调度,减少故障装备在维修系统的等待时间,尽快恢复部队的战斗力,提出一种串行维修流程的多专业多作战单元维修任务调度的数学描述和模型。分析基于维修流程的装备维修任务调度问题,描述串行同顺序维修流程任务调度问题,给出求解维修调度的混合遗传算法,并以实例对算法的时间效率和优化结果进行仿真实验。仿真实验结果表明,该方法能有效解决一种战时维修任务调度问题。     

综合优先级规划下的相控阵雷达自适应调度方法

对时间资源的合理分配是相控阵雷达发挥自身优势的关键,提出一种考虑目标威胁度的相控阵雷达调度算法。根据目标信息构建非线性目标威胁度量化模型,并通过设计二维优先级表,将目标威胁度与雷达任务的截止期相结合,共同进行综合优先级规划;在性能评估环节,提出执行威胁率的概念,以反映调度算法对重要任务的执行情况。仿真结果表明,当跟踪目标数量饱和时,相比于原有的高工作方式优先级优先算法,改进后的算法有效减少了任务的截止期错失率,提升了时间利用率和执行威胁率。