武器装备研制风险的GERT网络模型研究

武器装备研制是一项庞大的系统工程,其研制过程充满了各种不确定性和风险,因此可以运用图示评审技术（Graphical Evaluationand ReviewTechnique,简称GERT）对其进行研究分析。结合我军武器装备研制现状,分析了武器装备研制的全过程,在此基础上,运用GERT网络模型的相关理论,建立了武器装备研制过程的GERT网络模型,并运用解析法和模拟仿真2种方法对建立的模型进行了计算,得到了武器装备研制各阶段以及全过程时间和费用的期望、方差、风险度、概率分布图和累计概率分布图。研究结论对于有效地控制武器装备研制风险具有一定的借鉴意义。     

求解考虑机器调整时间的并行机分批优化调度问题

基于目前车间调度问题是以单个或整批进行生产加工的并行机调度模型已不再符合实际工况下的车间生产。提出以最小化最大完工时间为优化目标,对遗传差分进化混合算法,灰狼差分进化混合算法进行了比较。为提高加工工件进行分批及分批之后子批的分配与排序效率,该问题是对不同规模的经典并行机调度问题进行求解并展示两种算法的求解,证明了灰狼差分进化混合算法在寻优性能上优于遗传差分进化混合算法,不仅具有更好的解的稳定性,而且具有更高的寻优精度。     

基于多精英协同进化遗传算法的云资源调度

传统的遗传算法(GA)在解决云资源调度问题时会随着问题规模的增大而出现早熟收敛、搜索效率低下、寻优能力差等现象.为了克服这些缺陷,提出一种基于多精英协同进化的遗传算法(MECGA).该算法通过多精英保留技术将适应度值大的个体选入精英子种群,通过与普通子种群进行协同交叉操作,可引导整个种群向最优解的方向移动;通过定义个体评价策略,将差异度高的个体也选入到精英子种群,这些个体又能够保证种群的多样性,使种群更容易跳出局部最优解.实验结果表明,ME C GA相较其他GA具有求解效率高、收敛速度快和寻优能力强等特点.     

基于滤子混合协同进化算法的无功优化

混合整数非线性规划问题存在于大量工程和管理中,针对此问题提出一种滤子混合协同进化算法.利用滤子技术代替罚函数处理约束条件,采用混合编码和由差分进化算法与遗传算法异构的种群协同解决混合整数变量问题,引入基于平均熵和Logistic混沌初始化增加算法鲁棒性,利用自适应缩放因子和精英交流学习策略构成策略协同,与种群协同耦合,以提高算法搜索能力.以IEEE30节点测试系统进行无功优化为例,仿真结果表明所提出的算法具有全局搜索能力和有效性.     

基于协同粒子群优化算法的输电网络扩展规划*

输电网络扩展规划是一个复杂的多变量多约束的非线性整数规划问题,针对传统粒子群算法易陷入局部最优、收敛慢的缺陷,本文将协同进化思想与粒子群优化算法结合,提出了一种协同粒子群优化算法,并将该算法应用于输电网络规划,建立了数学模型,该模型以达到线路的年综合费用最小为目标函数,并在此基础上设计了相应的算法。算例将其应用到一个10节点系统和一个22节点系统,计算结果证明了该算法在输电网络规划优化中应用的可行性和有效性。     

考虑多类型时间依赖资源约束的敏捷卫星调度优化

随着现代空间科技的迅猛发展, 光学遥感图像数据的应用需求越来越广泛, 大力推动了光学对地观测卫星的发展. 然而, 由于高昂的发射成本的约束, 对地观测卫星的资源是有限的, 远远无法满足各类数据需求. 因此, 提高对地观测卫星的使用效率, 提高其任务执行率, 具有非常重要的应用价值. 本文聚焦于敏捷对地观测卫星的任务调度问题, 即在给定的调度周期内, 对有限的卫星资源制定合理的任务调度方案, 在满足一定星上资源约束下, 最大化观测任务收益. 该问题难点在于星上的资源是非常有限的, 例如存储图像数据的固存资源、用于采集数据和卫星姿态切换的能量资源及执行任务活动耗费的时间资源. 需要注意的是, 能量消耗量和时间消耗量依赖于任务的执行时间, 这是敏捷卫星相对传统的非敏捷卫星独有的特性. 不同任务场景对不同类型资源的需求不同, 多种资源约束互相耦合, 资源约束具有时间依赖特性, 这些难点无疑极大地增加了卫星调度的求解难度. 为高效地求解该问题,本文构建了多类型时间依赖资源约束的敏捷卫星调度整数规划模型, 并针对问题特性提出了一种基于自适应选择因子的迭代局部搜索启发式算法. 自适应选择因子综合考虑了目标收益、资源消耗量、资源约束的松弛量, 采用动态变化的资源重要度, 能快速自适应地根据当前场景下各种类型的资源数据使用量来确定最佳局部搜索方向, 从而在有限时间内找到高质量的解. 实验结果证明, 本文所提出的算法在多种情况下相比当前最好算法求解效果显著更优. 此外, 算法独有的自适应选择因子相比传统的选择因子的求解质量更高, 这是因为所设计的自适应选择因子兼顾了目标收益和资源消耗量之间权衡关系的同时, 采用动态变化的资源重要度准确捕捉了资源需求的迫切程度.     

带运输时间混合流水车间成组调度的协同进化文化基因算法EI北大核心CSCD

研究了一类带有序列相关准备时间和阶段间运输时间的混合流水车间成组调度问题,以最小化最大完工时间为目标建立混合整数线性规划模型,结合问题特征提出一种协同进化文化基因算法.算法采用置换序列的方式对工件组间调度、各工件组内工件间调度以及各工件组在各阶段上并行机的指派3个子问题进行统一编码,基于负载均衡思想和改进的先到先得策略将染色体解码为问题的可行解;进化过程中采用多种遗传算子执行全域搜索,并设计了一种基于破坏和重新构造的协同进化局部搜索策略.通过不同问题规模的数据实验和与对比算法的比较分析,验证了所提模型和算法的有效性.     

求解动态维修资源优化调度的多目标进化算法

为解决维修资源调度过程中出现的维修资源预测不准、资源冲突的问题,本文建立了不同作战阶段的多供应中心?多需求点的的动态维修资源优化调度模型,使得多个供应中心可以及时、高效地对需求点进行维修资源调度,减少了资源调度时间和每个需求点的维修资源不满足量。为了更好地求解提出的模型,本文提出了一种改进的多目标进化算法,在经典的多目标进化算法的基础上,使用正态分布交叉算子、全局探索增强型差分进化算子和自适应变异算子的协同进化策略,提高了算法的局部搜索能力和种群的多样性。仿真实验表明,本文提出的算法具有良好的收敛性和分布均匀性,并且具有较高的求解效率。     

资源约束系统的控制与调度协同优化方法

对于一类通信约束的网络控制系统, 应用通信序列的概念和混合逻辑动态的构架, 将其建模成一类集成控制和调度的资源约束系统模型. 采用线性矩阵不等式来描述离散周期系统的周期通信序列和H_∞ 控制的协同优化问题, 并用一种递增优化序列算法来求解优化的调度策略及其相应的渐近稳定及r指数稳定的H_∞控制器. 该算法结合线性矩阵不等式凸优化问题解决了调度与控制的协同设计问题, 同时也节省了搜索优化解的计算时间.     

基于有向无环图的成本-时间优化调度算法

网格计算环境下,基于有向无环图(DAG)的成本-时间优化调度算法运用经济规律把网格用户的任务映射到网格资源中运行.OGS算法考虑了任务间的优先关系,使得任务完成时间最小,但没考虑到在网格环境中所需的成本.Nimrod/G模型中提出基于时间和成本限制下的优化调度算法(DBC)考虑了时间和成本,但没考虑任务问的优先关系.本文综合考虑了成本-时间因素以及任务间的优先关系,在不增加完成时间的基础上,把任务映射到价格便宜的机器上,提出了基于有向无环图的成本-时间优化调度算法.通过仿真表明,相对OGS算法,该算法减少了所需成本.     

基于TCPN的协同设计过程资源约束可调度性分析

设计资源的有限性和设计活动的并发性会导致产品协同设计过程中的资源冲突.针对具有时间属性的产品协同设计过程资源约束的可调度性问题,采用时间约束Petri网理论提出一种产品协同设计过程资源约束网模型,定义了具有单一资源库所输入和多个资源库所输入的设计活动变迁的可调度性概念及其判定规则.把协同设计的资源约束可调度性划分为弱可调度和强可调度2类,通过引入变迁序列的token到达资源库所时间上下界的概念,给出了产品协同设计过程资源约束的可调度性规则及算法.最后通过一个链式输送机传动系统的协同设计资源约束模型,验证了文中方法的有效性.     

“主制造商-供应商”模式下基于单一DMU的协同设计应用研究

大型客机项目采用“主制造商-供应商”模式,在飞机设计过程中需要进行跨专业跨企业协同设计。本文首先分析了传统协同设计的不足,然后重点解决了产品结构树的构建、基于MBD（Model Based Design）的单一DMU（Digital Mock—Up）创建以及协同设计工作流程的制定,最后对协同平台的系统架构、利用协同工具创建设计上下文、设计上下文的自动更新及自动更新记录等进行了详细阐述。     

考虑通货膨胀因素下的连续时间均值-方差投资组合选择

考虑通货膨胀因素,利用均值-方差模型研究连续时间投资组合选择问题.利用 Lagrange 乘子技术将原均值-方差模型转化为一个标准的随机最优控制问题,应用动态规划的方法得到问题的解析解,进而求解出原均值-方差模型的有效投资策略和有效边界的解析表达式.通过实证分析进一步表明了结论的正确性.     

考虑供应商技术截断的“主-供”合作机制演化博弈分析

研究主制造商-供应商模式(简称“主-供”模式)下复杂产品协同研制中的合作机制问题.根据主制造商的协同研制态度和供应商对技术截断的意向,基于前景理论刻画不同策略选择条件下供应商和主制造商的感知支付矩阵,探究双方的行为决策演化过程.结果分析表明,由于对复杂产品研制认知的复杂性和不确定性,主制造商和供应商往往低估复杂产品的最终产品收益和高估经济风险,导致供应商在与主制造商战略合作中很难实现关键技术截断.通过演化影响因素仿真分析可知:主制造商的合作态度受最终产品的感知利益、感知经济风险以及利益分配系数影响,受供应商技术截断的偏好程度影响较小;供应商技术截断的偏好程度受风险分配系数影响.这些结果对促进“主-供”协同合作机制的顺利推进提供了合理有价值的管理启示.     

面向“云-边-端”算力系统的计算和传输联合优化方法

“云—边—端”资源协同优化是算力网络部署的关键难题之一.如何有效整合高性能云计算、低延时边缘计算和低成本用户设备等异构算力资源，对于算力网络建设具有重要意义.基于此，提出了一种面向“云—边—端”算力网络的计算和传输联合优化方案，旨在从应用服务模型、网络状态感知和资源联合优化3方面提供一套系统性解决方案.首先，根据通用应用服务的特性，改进了传统网络服务的链状表征模型，提出了广义图结构的通用服务模型.其次，为表征异构网络状态的动态规律，提出了用于建模计算和传输时变负载的双虚拟队列结构.再次，为降低在大规模算力网络中计算和传输资源联合优化的问题复杂度，提出了一种基于图概念的增广图模型，该模型能够将计算和传输联合优化问题转化为增广图的路由问题，简化了异构资源联合优化问题的形式化表征难度.为实际解决该问题，设计了基于波利亚重球法（Polyak heavy-ball method）的异构资源协同优化算法，并给出了算法复杂度和相关理论的性能分析.最后，通过数值仿真和原型系统实验，验证了算法理论性能的正确性，以及在服务效用和资源成本等方面对比同期3种相关解决方案的性能优势.