基于遗传算法的柔性车间作业调度

目前柔性车间作业调度问题已成为研究热点,本文采用遗传算法求解该问题。针对柔性车间作业调度问题的特点设计了染色体编码方法,即将基于工序的编码和基于机器的编码方式结合。同时在遗传操作方面设计了相应的交叉和变异算子。这些改进方法可以保证遗传操作每一步产生的染色体在工艺约束和选择机器方面都是合法的,避免了传统柔性车间作业调度中繁琐的染色体合法化修复工作。为了得到活动调度,在进行适应度计算时对染色体中的基因序列进行调整。仿真结果表明设计的遗传算法求解柔性车间作业调度是有效的。     

浅谈企业车间MES生产调度的设计分析

企业车间采用MES(制造执行系统)进行生产调度,能够缩短产品生产的周期,降低企业生产的成本。MES生产调度的设计,要符合企业车间的基本需求,完善企业车间的运营环境,改善企业生产的状态,进而体现出MES生产调度设计的作用和重要性。本文主要探讨企业车间MES生产调度设计的相关内容。     

作业车间调度问题的多种群遗传算法

针对最小化完工时间的作业车间调度问题提出一个多种群遗传算法,该算法基于工艺约束定义个体的编码方式,基于工件操作构造遗传算子,保证了所有个体的可行性;多种群算法通过各个种群之间的相互竞争和良种共享,提高了资源的利用效率,有效地克服个体早熟,改善了算法的收敛性能.典型测试算例表明该算法是非常有效的.     

基于状态图的车间作业遗传调度

针对车间作业调度问题,利用有向图模型对系统中工件和资源之间的交互关系建模,并应用遗传算法进行最优调度的求解。遗传算法采用多维矩阵的编码方式,解码后生成加工流程有向图,根据有向变迁图的更新最终获取每个染色体的适应度。每一代种群在遗传算子的作用下,按照适者生存和优胜劣汰的原理,逐代演化得到越来越好的近似解。     

基于BPEL和Drools的车间调度研究

现代企业的应用程序和信息已成为公司相当重要的资产,大多数企业都希望此应用能够提供业务流程全面的支持.这就意味着应用程序和业务流程应该紧密结合,然而,应用程序的每次修改都会减少其结构对其未来变化的鲁棒性.基于对业务流程通信便捷性的目的,本文采用实例验证的方法,结合Drools优化车间调度问题,用Web Sevices 和BPEL加以实现,并以机械加工流程为例加以验证,得出了BPEL和Drools结合能够较好实现加工流程的多服务调用和交互和通信的结论.     

基于动态单元的敏捷车间调度实证

面向敏捷车间的动态单元调度方案设计开发,构建基于多代理系统的敏捷车间动态单元调度框架,建立动态单元调度综合满意度函数,利用协同演化遗传算法求得车间资源重组全局优化解,结合聚类分析法作出敏捷车间动态单元调度的最满意决策.实例验证了上述方法的有效性.     

模具柔性流水车间滚动调度策略研究

针对模具柔性流水车间滚动调度问题,建立了滚动调度策略。该策略充分考虑了模具车间出现的各种扰动事件,建立了周期驱动和事件驱动相结合、利用滑动窗口的机制。最后通过仿真分析,说明了方法的有效性。     

基于粒子群算法的车间作业调度问题

通过对车间调度问题的描述,针对传统算法寻优效率低的弱点,提出了一种基于粒子群算法的车间作业调度问题的解决方案.对粒子群算法的基本原理进行了阐述,并对粒子群算法的编码、参数的选择以及解码进行了研究,以最小化最大流程时间作为评价算法的性能指标,将其用于编程求解典型调度问题.仿真结果表明,粒子群算法在求解车间作业调度的应用上是十分有效的.     

基于改进的禁忌搜索算法求解车间作业调度问题

本文描述了一种解决车间作业调度最短完工时间问题的有效禁忌搜索算法,建立了该问题的数学模型,并提出了新的邻域构造方法。该算法利用改进的插入算法构造尽可能好的初始解,然后使用禁忌搜索算法改进当前解。实验结果表明该算法是可行和有效的。     

基于变领域遗传算法的生产流水线物流调度

生产计划和调度是制造企业的核心问题,工件的延迟或提前会带来额外库存、价格变动、产品损耗等多种问题。文中基于准时化模式的生产理念,研究考虑机器准备时间的两阶段生产流水线物流的工件最佳排序问题。以最小化最大拖期和提前期为目标函数,提出了一种变邻域遗传搜索算法。该算法将遗传算法求得的最优解作为变邻域搜索的初始解,利用变邻域搜索较好的局部搜索能力进行精细搜索,以提高算法的求解质量。通过仿真实验和算法比较验证了变邻域遗传搜索算法的有效性。     

基于蚁群优化算法的出租车调度方法研究

城市交通工具的合理调度能够有效缓解日益严峻的交通压力,出租车作为公共出行的交通工具满足了大量的出行需求。蚁群算法(ACO)作为仿生算法的代表,根据蚂蚁个体产生的信息素,通过不同策略和信息素更新等操作,逐步接近最优解,适合解决城市交通资源路径规划问题。文章给出一种改进的蚁群算法进行出租车调度,在不同时间段内,对非热点区域向热点区域以及热点区域向非热点区域转移进行研究,根据信息素差异化特征,首先建立了时间区域优化算法和区域调度模型,通过对数据样本的训练得到不同情况下的转移概率和行驶里程,从而确定最优的抑制因子和调节参数,提高出租车转移概率并减少空载行驶距离,实现对出租车资源的合理分配。     

混合粒子群算法在动态车间调度中的应用

车间调度问题是广泛存在于现实生活中的经典算法规划问题。好的生产调度系统有利于提高企业工作效率及降低企业成本,是工业生产的核心竞争力。粒子群算法因为强大的智能规划能力而被广泛用于车间调度问题当中。文章在原有标准粒子群算法基础上,引入模拟退火机制及遗传算法中交叉变异策略形成的混合粒子群优化算法,并在更具有实际生产环境的动态车间调度中模拟应用,与遗传算法、离散粒子群算法进行比较,具有较强优势。     

一种基于Vxworks的多任务调度算法

针对机载二次配电系统(the Second Power Distribution Association,缩写为SPDA)的任务调度,提出了一种选择时间片轮转与静态权重优先级抢占混合的调度算法,并进行了算法仿真.     

基于模糊聚类的云任务调度算法

为了更好地实践云计算提供廉价按需服务的宗旨,提出了一种在模糊聚类基础上,基于两级调度模式的任务调度(FCTLBS,fuzzy clustering and two level based task scheduling)算法,新算法设置用户调度和任务调度2个等级。对资源进行性能模糊聚类;根据任务参数计算资源偏好,使不同偏好任务在不同聚类中选择,缩小了选择范围,更好地反映了任务需求。仿真实验表明,本算法较之同类算法具备一定的优越性。     

基于改进遗传算法的多目标JSP调度研究

针对多目标车间作业调度问题(JSP),提出了一种混合遗传算法,将多目标遗传算法得出的初步优化结果作为粒子群算法的初始粒子,利用粒子群算法强化局部搜索,加快收敛速度,改善了简单遗传算法局部搜索能力差、迭代效率低的问题.仿真结果表明了该算法对JSP调度的良好效果.     

基于螺旋线的Round-Robin Crossbar调度算法

该文提出了一种基于螺旋线的 Round-Robin(R-R)crossbar调度算法,在调度级和迭代级分别轮询R-R指针,避免了指针同步;在输入端口轮询和迭代匹配的二维过程,执行流水线操作。当端口数32时,执行效率高,带宽利用率高,逻辑简单,容易实现。通过对R-R加权,可以保证Non-uniformtraffic高吞吐量。     

基于模运算的客运站车辆调度算法的设计

为了满足经济欠发达中小城市的中小客运站计算机联网售票的需求,设计了一个基于模运算的车辆调度算法。本算法已经应用到一套基于J2EE的售票管理软件中,该售票系统运行在B/S模式下,具有很好的跨平台性和兼容性,能实现跨区域、跨系统、跨平台的联网售票。该售票系统自交付使用至今已使用了近4年,期间经过多次修改,目前系统运行已经较为稳定,具有很好的应用推广价值。     

基于混合算法的云计算任务调度方法研究

目前针对任务调度方法的研究中,为了降低研究难度,通常只针对某一个考量任务调度方法好坏的尺度进行研究,经常会出现优化后的方法以较高的计算成本为代价换来较短的任务完成时间,有时是得不偿失的。因此该文将任务完成时间和计算成本均作为优化的目标,对任务调度方法进行研究,平衡任务完成时间和计算成本,提高云计算的效率。该文使用遗传优化算法对上述提出的任务调度问题进行求解,并将模拟退火算法、自适应机理相结合,建立更加适合云计算任务调度求解的混合优化算法。最后,通过实验分析,以仅对任务完成时间优化和仅对计算成本优化的算法进行比较,该文研究的混合算法的云计算任务调度方法能够有效平衡任务完成时间和计算成本,有效提高云计算的效率,降低其计算成本。     

基于门控制的星载时间敏感网络调度算法

空间信息网络中时间敏感业务的实时性、确定性和可靠性要求对基于存储转发方式的传统以太网交换提出巨大挑战。提出一种基于门控制的星载时间敏感网络调度算法,设计星载时间敏感网络交换方案;针对卫星业务突发的特点,提出一种基于时分复用的门控制列表生成方法,对该调度算法在不同业务流量特征背景下的确定性时延及时延抖动性能进行仿真分析。仿真结果表明,所提算法的最小时延减小至10 μs量级,最小时延抖动为0,满足空间时间时敏业务的确定性传输要求,提高了空间信息网络业务传输的确定性、可靠性、灵活性。