带多重加工前约束的单机MOPJ调度方法

为有效解决晶圆加工过程中带换模时间、品种间晶舟分配的不确定性以及参数调整等多重加工前约束的单机单作业多订单MOPJ(multi-order-per-job)调度问题,对问题域进行描述,以订单总完成时间最小为优化目标,建立数学规划模型.给出求解较优调度解的定理,并提出具有双层嵌套编码机制的混合差分进化的入侵杂草调度算法,该算法引入具有学习机制的算子以改善解的质量.为有效提高算法的收敛性,在变异及邻域操作中考虑自适应过程.仿真实验结果表明,该算法是有效且可行的,优化晶舟分配的调度较未优化的调度可提高至少10%的性能.     

一类面向任务的快速调度算法的研究

为了迅速有效求解作业车间大规模调度问题,克服常规调度算法求解时间长、效率低下、只能适应小规模系统求解的缺点,提出一种基于快速搜索可行调度时间的面向任务的调度算法.该算法依据某一调度目标计算每道工序的可行调度时间,将不同的操作以顺序加工或逆序加工的方式分配至给定能力约束的机器上,通过储存和不断更新每台设备有效调度时间缓冲区的方法,减少工序在每台设备上可行调度的搜索时间,较大地提高了计算效率.仿真结果验证了该算法为解决大规模调度和实时调度问题提供了崭新的思路.     

成组条件下的研制批产混合调度方法

针对军工企业中常见的研制订单和批产订单混合生产调度问题,提出研制批产混合调度模型.在作业车间柔性调度问题的基础上,考虑加工时间受加工熟练程度的影响和研制订单的工时不确定性,利用学习效应对研制订单工时进行修正,使用区间数方法对工时不确定性进行描述.以最小化提前/拖期惩罚区间为目标,对工序的加工顺序和加工设备进行决策.使用改进的遗传算法对模型进行求解,算法的改进在于提出基于区间数的选择、精英交叉和变概率变异方法.通过数值实验对模型和算法的性能进行分析.实验结果表明,模型有效,算法在求解速度和质量上表现良好.     

适应动态安全需求的实时任务调度算法研究

现有的实时容错调度算法没有将实时任务的动态安全需求与其可调度性结合起来考虑.针对这一问题,文章展开以下研究工作:基于安全分级思想,构建了一个适应动态安全需求的实时调度模型,该模型详细地描述了实时任务、系统安全服务、任务容错等实时调度过程涉及的关键要素.以此模型为基础,提出了一种自适应实时容错调度算法(AFTS),该算法支持优先级抢占式调度策略,以牺牲普通任务的运行为代价来保证关键任务的可调度性,并采用主副本备份技术实现了关键任务的容错功能.当系统安全级别被动态调整时,该算法能够为实时任务选择满足当前安全需求的最优安全策略.仿真实验表明,文中提出的算法与同类算法相比,在系统动态安全需求的适应性,以及关键任务的可调度性和容错能力等方面有较好的表现.     

基于关键路径前瞻的工作流调度算法

为了进一步提高工作流调度的效率,对异构环境下的工作流调度算法进行研究,提出了一种基于关键路径前瞻算法(critical path lookahead algorithm,CPLA)的工作流调度算法.该算法在任务确定优先级阶段考虑了入口任务到当前任务的最长路径,以及当前任务到出口任务的最长路径;在资源选择阶段考虑了关键路径任务和非关键路径任务对调度结果的影响.使用随机生成的和真实世界的2种不同类型的有向无环图(directed acyclic graph,DAG)工作流来评估CPLA的性能,实验结果表明:CPLA能够有效地缩短调度长度,算法的效率、加速比、调度长度比等性能有所提高,并且算法的时间复杂度低于目前调度效果最好的Lookahead算法.     

基于DRL的MEC任务卸载与资源调度算法

为提高多接入边缘计算（MEC）任务卸载效率,提出了一个任务卸载和异构资源调度的联合优化模型.考虑异构的通信资源和计算资源,联合最小化用户的设备能耗、任务执行时延和付费,并利用深度强化学习（DRL）算法对该模型求最优的任务卸载算法.仿真结果表明,该优化算法比银行家算法的设备能耗、时延和付费的综合指标提升了27.6%.     

考虑多滑动窗口的中继卫星调度模型及启发式算法

高效的调度方法是提高中继卫星系统应用效能的关键.中继卫星调度主要是根据用户的任务申请,科学合理地分配中继卫星系统资源,最大限度地满足各项任务需求,为中继卫星系统编制最优工作计划.考虑中继业务中的多滑动时间窗口需求,构建了中继卫星调度问题的数学规划模型,以最大化任务完成率和用户期望满足度为目标,以任务需求约束、资源使用约束作为约束条件.设计了基于时间自由度的启发式算法,该算法包括了任务时间自由度评价、任务资源匹配、任务插空和资源更新4个算子.最后,通过大规模仿真实验验证了算法的有效性.     

并行机生产与成批配送协调调度问题的近似策略

为了提高供应链体系中企业的生产效率,降低生产和运输成本,针对钢铁企业生产与产品配送特点,提出了并行机生产与成批配送协调调度问题.并行机上加工完成的订单以组批的方式配送到相应的客户,每批配送的订单需要考虑运输时间和运输费用,目标为将总完工时间与配送费用之和最小化.通过对问题的最优解进行分析,利用程序划分和动态规划方法,提出了伪多项式时间算法.结果表明,伪多项式时间算法可以成为解决该问题的全多项式时间近似策略.     

流水工序调度与生产效率的关系模型分析

提出一种基于粒子群算法的流水工序调度任务优化模型.利用流水工序调度任务的特点得到流水工序时间约束条件,利用粒子群算法的原理建立流水工序调度任务优化模型,利用粒子群算法对模型进行求解.仿真实验表明,利用该算法能够得到流水工序调度问题的最优解,提高生产效率.     

最迟预分配容错实时调度算法设计与分析

提出一种多类型任务集的容错实时调度算法,详细分析该算法的调度机制,证明了该算法的正确性,并给出了该算法的可调度条件,最后通过模拟实验分析了算法的性能。实验表明,调度算法的性能与系统负载、任务出错概率、任务的计算时间等系统参数相关。