考虑劣化状态的单机调度与维修决策集成模型

大多数研究单机调度与维修决策集成问题的文献采用基于役龄的维修策略. 然而, 设备劣化状态与加工对象、加工环境和加工时间等诸多因素相关. 鉴于此, 针对设备状态可检测的系统, 采用非完美预防性视情维修、小修与故障更换相结合的维修策略, 建立一种以加工作业次序和预防维修阈值为决策变量, 加工作业的总加权期望完成时间最小为优化目标的随机期望值集成模型. 实验结果表明, 所提出的模型能更有效地避免过维修或欠维修, 并且能够降低生产持有成本.

     

基于改进遗传算法的车辆调度模型

随着运输网络复杂程度的不断增加,运输车辆会遇到车祸、拥堵等干扰,传统的车辆调度模型缺少对这种干扰风险的分析,无法建立较为准确的调度模型,造成调度车辆遇到干扰时,调度效率大幅降低。为了避免上述缺陷,提出了一种基于改进遗传算法的车辆路径调度算法,引入扬长避短的思想,对所有的车辆运输路径进行编码,并对所有的路径进行选择、交叉和变异运算,运用模拟退火算法提高算法的寻优性能,形成车辆的高效调度。实验结果表明,利用改进算法进行车辆调度,能够提高运输的效率,从而满足实际运输需求。     

病毒进化遗传算法的车辆调度优化模型

为了提高车辆调度优化效率,提出一种病毒进化遗传算法的车辆调度优化模型。建立车辆调度的数学模型,采用遗传算法对模型进行求解,并采用病毒群体感染主群体,主群体在历代个体间纵向传递信息以利于全局优化,病毒群体通过感染操作在同代个体间横向传递信息利于局部搜索,进行仿真对比实验。结果表明,病毒进化遗传算法较好地解决了标准遗传算法存在的不足,加快了车辆调度优化问题的求解效率,获得了更优的车辆调度方案,具有较高的应用价值。     

车辆调度优化模型仿真研究

研究车辆调度优化问题,针对运输车辆的空间排放和时间安排等,要达到运输路径最短,费用最省的要求.为了实现城市车辆优化调度,节约运输成本,同时传统的车辆调度算法存在计算复杂度高,不利于实际应用等问题,提出了一种改进的车辆调度优化算法模型.首先对城市车辆调度建立优化数学模型,建立一种动态开放的车辆调度系统,并采用匈牙利算法对数学模型进行求解.仿真结果表明,提出的新的算法不仅能有效的求解车辆调度优化模型,而且计算机复杂度较低,计算效率较高,收敛速度较快,验证了算法的实用性和有效性.     

出租车辆调度系统设计

随着数字移动通信技术的进步，出租汽车调度系统也从模拟向数字发展。本文讨论了一个采用数字调制解调技术的出租汽车调度系统，首先对系统进行了功能分析，然后讲述了系统实现方案及调度软件的编程。     

考虑汽车租赁公司维修能力的汽车调度研究

对一个汽车租赁公司而言,如何在公司业务受维修能力约束的情况下,针对市场的需求在租赁点(包括维修点)之间进行合理的汽车调度,如何使公司的运营成本最小,是公司首先要优化的关键问题.研究分析了汽车租赁公司业务,建立了以公司总运营成本最小化为目标,在稳态条件下公司维修能力不满足和满足市场需求两种情况下的车辆调度模型,得到了汽车租赁公司的具体运营调度方案和所要购置的汽车数量,并利用Lingo软件给出具体箅例.     

有限车辆调度问题的模型和改进遗传算法

考虑到对带时间窗的有限车辆调度问题研究不足的事实,在建立了数学模型的基础上对传统的遗传算法(GA)进行改进：提出采用BellmanFord求最短路算法找出染色体所表示路径的最优组合形式;变异操作应用禁忌搜索算法(TS),并采用TS的动态摆动策略,对邻域结构的可行及不可行解进行有效的搜索。最后用Solomon中的Rc1数据验证了算法的有效性,其结果比较理想。     

运输车辆监控调度系统

讨论了运用GPS、GIS等技术实现车辆的双向动态实时调度管理。     

分时段考虑的需求不确定车辆调度问题

考虑到不同时段交通状况对车辆运输的影响,将一天的交通状况根据车流量分为畅通、正常和高峰3个时段,依据不同时段车辆的通行情况,基于不确定理论建立了具有机会约束的不确定需求车辆调度模型。为了求解需求的不确定测度,将不确定模拟和遗传算法相结合,构建了混合遗传算法来对模型进行求解。最后通过实验,分析交通状况分为3个时段对模型解的影响,同时考虑到车辆装载量不超过装载能力的置信水平的取值以及顾客满意度的需求,对实验结果进行了比较分析。     

车辆调度的自动化系统研究

介绍了车辆调度的具体要求和调度自动化系统的组成,并利用无线通信、定位和嵌入式系统等先进技术,以此为基础提出了系统的设计方案,结合相应的软硬件,实现了车辆在行驶过程中的准确定位,使得车辆的调度工作变得轻松而简单,智能化程度提高,节省了很多人力、财力和物力。     

Maintenance Scheduling Optimization in a Multiple Production Line Considering Human Error

An analytical multiobjective maintenance planning model that maximizes reliability while minimizing cost and human error is proposed. In order to incorporate human error, the model minimizes the maximum human error over the planning horizon. Human Error Assessment and Reduction Technique (HEART) is used to quantify the human error. Maintenance activities include adjustment and replacement activities, in which each of them consumes a certain amount of human resource, spare parts, and budget and brings about a specified level of reliability and human error. Economic dependence is also considered, in which grouping maintenance activities reduces total cost. However, this may increase human error probability due to operator fatigue or time pressure. The main purpose is to investigate the relationship between human factors and maintenance activities to find the preferred maintenance plan. A multiple production line is considered as a case study. A sensitivity analysis is performed, and the effects of grouping and human factors on the preferred maintenance plan are discussed. It is shown how human proficiency may affect reliability and cost.     

考虑编制受限的均衡任务覆盖人员排班模型

本文研究了考虑编制受限情况下的机场地勤人员排班问题.目的是从管理角度最小化成本,解决无法通过雇佣外界临时工以满足需求的人员紧缺问题,同时提高由不确定性因素造成计划中断的应对能力.本文建立了考虑编制受限的均衡任务覆盖混合整数优化模型,针对问题的特点设计了高效的启发式算法求解,并通过大型机场的真实算例验证算法及模型的效果.从无法覆盖的任务在排班周期内分布情况和员工间公平性两个角度分析模型在实际应用中的情况,证实模型能够很好应对用人高峰问题,提高机场运营效率,同时协助管理者在人员组成上进行决策.     

考虑能耗分段的物流无人机调度模型

无人机由于自身性能,能耗是限制其配送范围的重要因素之一。针对现有研究粗略限制无人机飞行距离或时间,导致实际运行中无人机电池电量不足而无法完成所有配送任务或安全返回回收点问题,提出能耗分段模型,精确计算物流无人机在配送过程的能耗,可以保障实际配送方案的实施。研究中根据无人机有效载荷、电池电量以及配送过程构建能耗分段模型。将有效载荷与两点距离作为每段能耗的决策变量,目标为总配送路长最小,采用改进差分进化算法对模型求解。运用标准算例集场景进行测试。结果表明考虑能耗分段相较于不分段模型,能耗减小7%~23%,路长平均缩短11.9%。单配送中心多需求点问题中,考虑能耗分段模型可以既保证配送方案可行,又提高了无人机货物交付效率,高效完成配送任务。     

General Perfectly Periodic Scheduling

In a perfectly periodic schedule, each job must be scheduled precisely every some fixed number of time units after its previous occurrence. Traditionally, motivated by centralized systems, the perfect periodicity requirement is relaxed, the main goal being to attain the requested average rate. Recently, motivated by mobile clients with limited power supply, perfect periodicity seems to be an attractive alternative that allows clients to save energy by reducing their "busy waiting" time. In this case, clients may be willing to compromise their requested service rate in order to get perfect periodicity. In this paper we study a general model of perfectly periodic schedules, where each job has a requested period and a length; we assume that m jobs can be served in parallel for some given m. Job lengths may not be truncated, but granted periods may be different than the requested periods. We present an algorithm which computes schedules such that the worst-case proportion between the requested period and the granted period is guaranteed to be close to the lower bound. This algorithm improves on previous algorithms for perfect schedules in providing a worst-case guarantee rather than an average-case guarantee, in generalizing unit length jobs to arbitrary length jobs, and in generalizing the single-server model to multiple servers.     

参数对预防性维修模型的影响分析与仿真

为了给可修部件预防性维修提供科学合理的理论依据,基于随机理论中的连续时间马尔科夫过程,建立了可修部件的预防性维修模型,分析和仿真了预防性维修模型中的维修率及检查率变化对模型稳态值影响。基于可修部件的预防性维修模型,也就是其状态转移图,计算出预防性维修模型的稳态值,分析检查率及维修率对稳态值影响,得出维修率及检查率对可修部件预防性维修模型影响的理论依据。最后借助Matlab软件对所分析出的结果进行了仿真验证。结果表明,理论分析与仿真结果是一致的。明白参数对可修部件预防性维修模型稳态值的影响对正确的选取参数,从而对获得期望的稳态值有一定的帮助。     

输电线路单组检修计划模型及求解

为保证电力系统运行的安全性和可靠性,建立一种基于单组维修输电线路检修计划的时间约束旅行商问题模型。考虑线路重要性,同时保证线路检修时段始终控制在可选范围内,以可靠性理论中故障率为基础的经济损失风险最小为目标,设计出一种新的改进蚁群算法对模型进行求解,以便改善基本蚁群算法易于陷入局部最优解的缺点。实验结果表明,应用该算法的模型能够较好地解决输电线路检修计划的制定问题。     

计及需求响应的多点分布式储能系统多阶段入网调度模型

多点分布式储能系统在响应过程中,对外部环境和需求响应等因素考虑较少,导致调度成本过高,调度模型运行效率较低.基于此,提出建立计及需求响应的多点分布式储能系统多阶段入网调度模型.实验结果表明,计及需求响应的多点分布式储能系统多阶段入网调度模型可快速完成调度任务,且调度成本较低.     

控制系统中一种新的周期性任务模型及其优化调度算法

分析了控制系统中的周期任务特性 ,给出了控制系统周期性任务的一种新任务模型 - -周期性任务分解模型 ,它将系统中的控制回路分解为几个子任务 .给出适合此任务模型的调度算法——双优先级调度算法 ,引入了辅助优先级 .该算法能够控制子任务执行顺序和降低控制输入输出延迟 .分析了任务集的可调度性 ,给出了任务集可调度的充分必要条件 .最后讨论了系统性能优化的问题 ,给出了系统性能优化的调度算法     

二维产品二维预防性维修间隔期优化研究

针对故障受日历时间与使用时间共同影响的二维产品,传统的一维预防性维修已不能满足实际需求,鉴于此,本文创新性的提出了二维预防性维修的概念,以日历时间与使用时间对二维产品进行维修决策。首先建立二维产品故障率函数表达式,对二维预防性维修的过程进行具体的分析,然后以单位时间费用最小为约束目标,建立了无限使用期二维预防性维修模型,提出了最佳二维预防性维修间隔期,并通过实例对比分析了该模型的适用性与有效性,最后对未来的二维维修提出了展望。