一种新型可变径管道机器人的结构设计与控制实现

基于ATmega128单片机的管道探测机器人系统,包括硬件系统设计以及软件程序实现。为满足不同工业环境的需要,设计了无线与RS485总线两套通信方案进行人机交互控制系统与单片机的通信。独特的变径结构可以让机器人适应不同管径的管道,配合高效的电池切换算法,可以使其更好的适应工业环境。为了观察管道内部信息,安装了一个可360°旋转的摄像头,将管道内部画面实时传送给上位机。     

基于改进遗传算法的星地任务优化调度研究

星地任务优化调度是利用特定的星地资源合理地安排星地任务。由于星地任务众多而资源有限,而且星地任务受星地可见性以及多方面约束,星地任务调度问题十分复杂。针对星地任务的特点,建立了星地任务调度问题模型,提出了基于改进遗传算法的星地任务优化调度算法。算法采用按适应度排名轮盘赌选择、顺序交叉、随机对换变异的算法要素。针对遗传算法局部搜索能力弱的特点,提出了利用爬山算法优化新一代个体的方法,以增强遗传算法的局部搜索能力,给出了基于改进遗传算法的星地任务调度算法。     

多处理器混合关键性系统中的划分调度策略

多核处理器正越发广泛地应用到现代嵌入式系统的设计与实现当中,其强大的计算能力为将多个不同关键性级别的功能子系统集成到统一的共享资源平台提供了支持.混合关键性系统的调度问题即便在单处理器平台中都极具挑战性,在多处理器平台则更为困难.将目前资源利用率最高的单处理器混合关键性调度算法EY-VD扩展到多处理器平台中.首先,结合传统的划分调度策略提出了适用于多处理器混合关键性系统的MC-PEDF(mixedcriticality partitioned earliest deadline first)划分调度算法.尽管比之前的算法有更好的可调度性能,但传统的划分策略不能有效地平衡不同关键性级别下的负载,故其不完全适用于混合关键性系统.为了克服传统策略的不足,提出了划分调度策略OCOP(one criticality one partition).OCOP允许系统在关键性模式切换时对实时任务集进行重新划分,进而更好地平衡各个处理器在不同关键性模式中的资源利用率.基于OCOP,提出了第2种划分调度算法MC-MP-EDF(mixed-criticality multi-partitioned EDF).基于随机生成任务集的仿真实验结果表明,与MC-PEDF和已有的算法相比,MC-MP-EDF能够显著地提高系统的可调度性,尤其是在处理器数量较多的系统中.     

一种集中式水下无线传感器网跨层调度协议

分析了水下无线传感器网络（WSNs）中单链路发射功率和距离与频率的关系,提出一种跨层的集中式调度方法,AP（access point）在网络中通过广播信标的形式收集估计各节点的时延和距离信息,在MAC层考虑水下链路延迟特点,对各链路进行调度减少冲突;节点在物理层通过自适应地改变节点发射功率和发射频率,减少能耗.仿真结果表明：所提方案在节省系统能量消耗的同时,能够减少碰撞,提高系统吞吐量.     

鲁棒性项目调度中缓冲设置方法

研究应对不确定因素的鲁棒性项目调度, 针对其所用时间缓冲区技术中的两种重要方法——集中缓冲和STC (starting time criticality) 分散缓冲, 采用仿真模拟实验, 以项目管理库中的帕特森例1 为对象, 进行详细的比较研究. 研究结果表明, 分散缓冲法具有更好的解鲁棒性; 当活动时间的不确定性程度较大时, 集中缓冲法的质量鲁棒性较好; 当项目工期较紧时, 分散缓冲法具有更好的鲁棒性. 这些研究结论为管理者在特定的项目环境下选择合适的缓冲方法提供了决策依据.     

OFDMA系统中基于多业务QoS保证的机会调度算法

针对正交频分多址接入（OFDMA）系统中多业务资源调度问题,提出了一种基于服务质量（QoS）的最小性能保证的资源机会调度算法。以系统总吞吐量优化为目标,根据业务的QoS参量设计子载波调度参数,并利用图论中最大加权双向匹配问题的求解算法,在各业务间公平分配子载波资源,保证了各业务的QoS要求。仿真结果表明,所提算法在保证各业务的最低速率要求的前提下有效地提高了系统总吞吐量性能。     

实数编码量子共生演算法及其在云任务调度中的应用

针对共生演算法收敛慢和易陷入局部最优的问题,结合量子遗传算法理论,提出一种实数编码的量子共生演算法(real-coded quantum symbiotic organisms search,RQSOS)。首先依据三角模糊数提出差异度概念,并依此构造一个以自变量向量的分量和一对概率幅为等位基因的三倍染色体,使一条染色体携带更多信息并增强解的多样性;然后提出一种基于阿基米德螺旋线的探索学习模式,加强对解空间的探索精度;最后使用共生演算法更新差异度值并依据差异度值对种群进行学习和变异操作,促使整个种群快速向最优方向进化且减小了陷入局部最优的概率。利用数值优化问题和云任务调度问题对算法进行验证,仿真结果表明,RQSOS算法在收敛速度和寻优能力上均有明显提升,是一种可行有效的算法。     

云制造环境下面向多目标优化的虚拟资源调度研究

为解决云制造环境下虚拟资源调度存在的算法求解效率不高、模型建立缺乏考虑任务间关系约束和任务间及子任务间的物流时间及成本因素等不足,构建了兼顾交货期时间最小化、服务成本最低化、服务质量最优化为目标的多目标虚拟资源调度模型;采用一种基于项目阶段的双链编码方式进行编码,并提出自适应交叉与变异概率公式,以避免交叉、变异概率始终不变导致算法效率下降与过早收敛的问题;在此基础上利用基于项目阶段的多种交叉变异策略相结合的改进遗传算法进行求解,保证了算法的全局与局部搜索性能。实例结果表明,相比于传统的模型与算法,该模型适用性更强,改进的遗传算法在求解效率、准确度与稳定性方面均有较大提高。     

瀑-深梯级AGC厂间负荷实时分配策略研究及应用

为了实现瀑布沟、深溪沟电站的实时联合运行控制,基于分层调管的原理,以深溪沟电站水位控制为目标,提出了一套能够实现瀑布沟和深溪沟两站水量与电量平衡的厂间负荷实时分配策略及求解流程。针对厂间负荷分配时,不同机组组合下的虚拟单台机组的发电特性曲线和振动区,分别采用动态规划技术和集合区间运算法给予求解,同时还给出了一种简单实用的厂间联合躲避振动区的策略。在此基础上,开发的集控侧梯级AGC系统,已成功地应用到了大渡河瀑布沟和深溪沟梯级实时联合运行控制中,且计算结果满足实际运行工况的要求。     

浙东引水调度管理系统设计与实现

浙东引水工程输水线路长,运行管理十分复杂,为了保障浙东引水工程的长期安全稳定运行和工程引水调度效益的发挥,应用网络技术、数据库技术对引水线路沿程实时监测信息进行了汇聚和分析,提出了基于时间序列分析的引水调度的周期均值叠加预报的年计划预报方法、引水调度动态修正方法以及引水调度信息流程;研发了基于GIS的浙东引水调度管理系统。系统具有信息监测管理、调度管理、工程管理、政务服务等功能,实现了对引水调度信息的实时监测和汇聚共享。应用结果表明系统运行稳定,在工程引水调度中发挥了较好的作用。