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。     

Decomposition of timed automata for solving scheduling problems

A decomposition algorithm for scheduling problems based on timed automata (TA) model is proposed. The problem is represented as an optimal state transition problem for TA. The model comprises of the parallel composition of submodels such as jobs and resources. The procedure of the proposed methodology can be divided into two steps. The first step is to decompose the TA model into several submodels by using decomposable condition. The second step is to combine individual solution of subproblems for the decomposed submodels by the penalty function method. A feasible solution for the entire model is derived through the iterated computation of solving the subproblem for each submodel. The proposed methodology is applied to solve flowshop and jobshop scheduling problems. Computational experiments demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm compared with a conventional TA scheduling algorithm without decomposition.     

Enhanced utilization bound of Rate-Monotonic scheduling in Controller Area Networks

When priorities to message streams are assigned using Rate Monotonic (RM) for a Controller Area Network (CAN), the utilization bound is known to be about 25% for CAN 2.0A and 29% for CAN 2.0B. In this letter, we present a higher utilization bound than the existing ones with a reasonable constraint. The new utilization bounds are approximately 34% for CAN 2.0A and 41% for CAN 2.0B if no single message stream's utilization exceeds 46% or 27% of the total utilization for CAN 2.0A or CAN 2.0B, respectively.     

ZW多产品间歇过程调度及在线调整

针对多产品间歇过程调度提出了分层递阶的Petri网建模方法，利用赋时Petri和Petri网的简化技术描述不同层次的生产问题，具有很强的模型描述能力。另外，在调度决策层可以方便地集成优化策略和在线调整算法，使问题求解更加灵活。     

试议港口集卡调度算法模型分析

随着我国集装箱吞吐量的快速增长,集装箱港口对作业效率的要求也越来越高。在现有作业技术水平和硬件设备、设施的基础上实现作业效率的提高,已经成为集装箱港口发展所面临的重要问题。从集装箱港口作业的一个环节——集卡作业入手,分析提高集卡利用率,进而带动整个港口作业效率的提高。     

图形化排程在漂染生产管理中的应用

详细论述了应用GDI+绘图技术在用友U8中实现关键工序计划排程的方法和技巧。     

基于灰熵关联分析的流水车间多目标调度优化及算法实现

求解流水车间多目标调度优化问题及算法适应度值分配问题, 结合灰色关联度分析方法及信息熵理论提出灰熵关联度适应值分配策略, 利用灰关联系数结合熵值权重计算适应度值, 以灰熵关联度值引导启发式算法进化. 将该方法应用到差分算法及遗传算法中解决三目标流水车间调度问题. 实验表明: 灰熵关联度适应值分配策略能够解决该问题, 可以得到分布均匀的Pareto 前端; 同时, 基于此策略的差分算法得到的解好于遗传算法的解.     

多编组协同任务分配模型及DLS-QGA 算法求解

为解决多智能体编组协同任务分配问题, 定义任务、智能体编组和相关的分配过程变量, 建立以最高任务执行效率为目标的数学模型. 在问题模型中设计考虑资源损耗的编组资源能力更新机制, 提出用于求解该模型的动态列表规划和量子遗传算法的混合任务分配算法, 使用动态列表规划选择处理的任务, 利用量子遗传算法为选定任务分配最合适编组. 最后通过算例表明, 所提出的方法在解决时序逻辑任务分配时能够得到更优更稳定的方案.