基于离散量子微粒群优化的作业车间调度

针对强非确定性多项式难的作业车间调度(JSP)问题,提出一种离散量子微粒群优化算法(DQPSO).该算法基于量子态波函数描述微粒群粒子位置,结合遗传算法中的交叉、变异操作,采用随机键编码方法对连续空间内的解进行离散化,使得DQPSO能够直接用于求解车间生产调度这类组合优化问题.另外,针对JSP的复杂性,通过引入2层结构的局部搜索策略,构造在局部优化解附近不同搜索半径的微粒,增强算法的搜索能力,进一步提高解的多样性和寻优质量.应用结果表明,对大部分作业车间调度测试算例,DQPSO表现出更有效的寻优性能.     

考虑降低碳排放的多源微网经济调度方法

在低碳电力的背景下,含多种新能源的微网系统成为节能减排的重要模式.为保证新能源消纳同时兼顾微网的经济性与环保性,本文将碳交易机制引入微网的运行调度模型中,构建了含风电、光伏发电、燃气轮机的微网优化调度模型.该模型综合考虑了碳交易成本,风电、光伏发电的运行成本和外购能源成本以及电力平衡的相关约束.算例对本文模型与传统无碳...     

基于改进蚁群算法的智能调度系统设计与开发

蚁群算法是一种模拟蚂蚁群体智能行为的仿生优化算法,具有良好的正反馈、鲁棒性、群体性和并行性等特点.在研究柔性作业车间调度的基础上,针对企业实际生产情况,将改进蚁群算法应用于求解实际生产调度问题.笔者介绍了智能调度系统的需求分析、系统设计和主要功能模块的实现.系统实现时采用事件驱动调度策略,当调度任务发生变化时根据上次调度结果重新调度,同时对蚁群算法做出适当改进,添加机器选择策略,在搜索解路径的过程中,首先确定下一步可供选择加工的工件在哪台机器上加工,然后确定加工哪个工件.开发的智能调度系统能完成企业的动态柔性调度,能较好的解决机器变化和订单变化引起的重调度问题,提高企业生产效率.     

蚂蚁算法在工件排序问题中的应用

蚂蚁算法是近年来新出现的一类随机型仿生算法。它已被成功的应用于组合优化问题中,如旅行商(TravelSalesmanProblem,TSP)问题等。运用蚂蚁算法研究m台机器目标函数为最小时间表长的同顺序车间作业排序问题(Fm|prmu|Cmax),设计出解决该问题的算法步骤与流程;并将蚂蚁算法与解决该问题的其它启发式算法进行了比较。比较的结果说明,蚂蚁算法能有效地解决此类问题,其最优结果优于或者与其他算法的最优结果相当。     

基于模糊控制技术的电梯群控系统设计

简要介绍了电梯群控系统(EGCS)及其特点,利用智能控制技术的优点,提出了一种基于模糊控制的电梯群控系统.设计构造了基于模糊控制技术的电梯群控调度系统,介绍并分析了电梯调度算法.分析了基于模糊控制技术的交通模式识别过程,介绍了实现交通模式识别算法的系统结构组成,分析了其输入量.定义了电梯群控系统厅层召唤分配的输入量.利用Matlab的模糊逻辑工具箱设计了交通模式识别模糊控制器和厅层召唤分配模糊控制器,用Simulink构建了简易仿真模型,并进行了仿真计算,得到的结果表明基于模糊控制的电梯群控系统具有一定的有效性和可行性.     

冶金企业铁路运输调度命令无线传送系统

调度命令元线传送系统是铁路运输调度指挥管理信息系统的一个重要组成部分,它结合了计算机、通信、网络、信号等专业的技术完成对调度命令的接收、发送.本文主要介绍了该系统的组成以及各组成部分的基本功能.     

航天器自主规划系统分析与设计

首先提出了一种包括规划与调度、执行以及执行监控与故障诊断的航天器自主控制系统。在此基础上,重点针对航天器分系统众多、组成复杂、知识表示困难的特点,提出了基于分层结构的航天器自主规划与调度系统的设计方法。该方法能够有效地表示和管理航天器的相关知识,并能根据给定的高级任务目标,结合自身状态进行推理,搜索出合理的指令序列,当发生故障或其他紧急情况时,能够进行重规划。     

廊坊市水资源可持续利用措施浅析

廊坊市位于冀中平原区,属水资源严重匮乏城市,人均水资源量远远低于全省和全国平均水平.文中分析了廊坊市水资源开发利用的现状及存在的问题,提出了深化水务体制改革、加强水资源管理制度建设以及开发利用非常规水资源等实现水资源可持续利用的措施.     

T-MPLS网络中基于多等级业务的调度算法

为保证不同类型业务在传送多协议标记交换网络中的合理调度,并提高链路带宽资源利用率,提出了一种改进型的加权公平调度算法. 为分析该算法性能,利用OPNET仿真软件搭建平台进行仿真. 结果表明,相比于传统的加权公平算法,该算法在不增加算法复杂度的基础上能有效地节约链路带宽资源,并使高等级业务获得更好的时延特性.     

OFDMA系统动态资源分配快速算法

针对正交频分多址接入无线网络的下行链路,提出了一种计算量少、能够依据信道状态信息进行动态资源分配、满足多个用户服务质量要求的算法.该方法首先假设各个用户发射功率相同,按比例分配子载波,然后按照每个用户最小速率需求,确定各个用户最小发射功率,最后根据总功率大小以及用户所需最小发射功率,最大化整个系统容量.分析表明该方法可以得到接近最优的发射功率,资源调度策略具有多项式复杂度,仿真结果验证了理论的正确性,算法能够在短时间内进行子载波分配和功率控制,满足无线通信实时性要求.