基于动态环境的机场航班实时调度优化研究

在对天气、空中管制等动态环境引起航班延误所造成的各主体利益损失分析及目标追求的基础上,建立单一机场航班动态实时调度微调两阶段优化模型,其中目标函数为追求航空公司、乘客利益和机场保障的经济损失加权和最小化,采用遗传算法优化求解.从最大效率利用终端区空域的角度,评估航班调度方案.具体的算例表明采用本方法能依据动态环境不断优化微调需更新的航班时刻表,达到兼顾各方利益提高机场综合服务水平的目的,证明了方法的可行性.     

基于可用度的机群维修作业调度

针对面向多波次飞行任务的机群维修作业调度问题,以装备保障人员、保障时间为主要约束,以非机组保障方式为主要保障方式,以机群最大可用度为目标,用网络流结构模式表述机群处于飞行、停机和修理的流程,建立了机群维修作业的混合整数规划模型,采用分支界定法求解,通过实例分析验证,所建模型和方法可以有效的实现机群维修作业的调度,以满意的人员配置方案满足任务的可用度要求.     

有滞留时间约束的两集束型装备调度模型

针对有滞留时间约束和并行加工的两集束型装备调度问题,分别推导了三类不等式约束条件,包括加工模块处于加工和空闲两种状态下的滞留时间约束、任意单个和两个搬运作业情况下的机械手搬运能力约束,以及缓冲模块能力约束,从理论上证明了并行加工模块等价加工时间的合理性,建立了以最小化生产周期为目标的混合整数规划模型.随机算例和基准算例的仿真结果验证了模型的可行性和有效性.     

一个混合协调分配机制下自私调度问题的社会无序代价分析

自私调度问题是一类应用于互联网和云计算的特殊调度问题.不同于传统调度问题,它的每个工件是一个自私的参与者,可以自主地选择一台机器加工以谋求自身加工费用最小化.针对机器可以自由选择WSPT机制或PS机制的混合协调分配机制自私调度问题,通过设计一个该问题的松弛线性规划,然后写出该线性规划的对偶规划.比较上述两个规划的最优目标值,以及该自私调度问题的最优社会费用和混合Nash均衡解的最差社会费用这四个数值,分析出该自私调度问题的混合社会无序代价为4.     

基于MAS的多模式分布式资源约束多项目调度

针对实践中分布式多项目的活动往往具有多种执行模式,提出多模式分布式资源约束多项目调度问题。在项目动态到达环境下,考虑活动不同的执行模式,以工期最短和多项目延期成本最小为目标分别构建局部单项目调度模型和全局多项目决策模型,采用改进变邻域搜索算法求解初始局部调度计划,并设计基于模式调整的全局协商调度算法求解全局决策模型,通过双层算法实现分布式多项目调度中局部单项目调度与全局多项目调度系统性协调,减少项目中断和多项目延期成本。基于构建的多模式测试集进行的多项目数值实验表明：本文设计的双层算法可有效求解多模式分布式多项目调度问题,并且对不同规模问题求解具有良好的适应性。     

基于活动延期风险加权时差的资源受限项目调度鲁棒性度量

在项目调度鲁棒性研究中,当活动出现延期风险时,由于各活动性质不同,其延期风险权重也不同,权重越大的活动越有可能影响项目的完工时间。针对资源受限项目调度问题,提出一个基于活动延期风险加权时差的鲁棒性度量新指标。在出现不确定因素干扰时,该指标不仅考虑了活动延期风险权重的影响,同时为实现时差在多个任务之间的共享,还考虑了紧前任务数量的影响。建立一个以加权时差最大化为目标的资源受限项目调度鲁棒优化模型,并针对模型特点,设计了基于禁忌搜索的模拟退火算法。最后,通过算例验证了该度量方式和算法的合理性和有效性,对比分析结果表明所提出的指标优于现有的度量指标,较好地满足了项目调度质量鲁棒性的要求。     

鲁棒性视角下的关键链项目调度新方法

探究传统关键链方法在实践应用中出现的问题并提出改进措施。首先剖析出三个方面的不足:第一,基准调度计划不唯一;第二,非关键链的识别方式导致输入缓冲失效;第三,对插入输入缓冲时引起的二次资源冲突问题,现有的解决方法与缓冲的本质作用相背离。据此,基于鲁棒性调度优化的思想,采用理论分析和案例说明相结合,针对三个方面分别提出了相应的解决方案,形成鲁棒性视角下的关键链项目调度新方法。研究结论对于将关键链方法科学地应用于项目管理实践提供了理论指导。     

改进遗传算法求解柔性作业车间调度问题

针对柔性作业车间调度问题中最大完工时间、机器最大负荷和总机器负荷三项性能指标,提出一种改进的自适应交叉和变异的混合遗传算法。在基本遗传算法染色体编码的基础上,设计一种基于海明距离的调度个体差异判别方法,并通过自适应交叉阈值和动态变异概率计算提高遗传算法整个种群调度个体的多样性,防止算法过早的进入早熟。在遗传算法进化期间,对每个调度个体的进化采用变邻域搜索算法,扩大调度个体的邻域搜索范围。最后,使用文献中相同的调度实例将本文的计算结果与其它文献中的测试结果进行比较,验证了所提出的算法的可行性和有效性。     

云计算环境下资源调度系统设计与实现

在云计算环境下,对开放的网络大数据库信息系统中的数据进行优化调度,提高数据资源的利用效率和配置优化能力。传统的资源调度算法采用资源信息的自相关匹配方法进行资源调度,当数据传输信道中的干扰较大及资源信息流的先验数据缺乏时,资源调度的均衡性不好,准确配准度不高。提出一种基于云计算资源负载均衡控制和信道自适应均衡的资源调度算法,并进行调度系统的软件开发和设计。首先构建了云计算环境下开放网络大数据库信息资源流的时间序列分析模型,采用自适应级联滤波算法对拟合的资源信息流进行滤波降噪预处理,提取滤波输出的资源信息流的关联维特征,通过资源负载均衡控制和信道自适应均衡算法实现资源调度改进。仿真结果表明,采用资源调度算法进行资源调度系统的软件设计,提高了资源调度的信息配准能力和抗干扰能力,计算开销较小,技术指标具有优越性。     

置换流水车间调度问题的中心引力优化算法求解

目前求解置换流水车间调度问题的智能优化算法都是随机型优化方法,存在的一个问题是解的稳定性较差。针对该问题,本文给出一种确定型智能优化算法——中心引力优化算法的求解方法。为处理基本中心引力优化算法对初始解选择要求高的问题,利用低偏差序列生成初始解,提高初始解质量;利用加速度和位置迭代方程更新解的状态;利用两位置交换排序法进行局部搜索,提高算法的优化性能。采用置换流水车间调度问题标准测试算例进行数值实验,并和基本中心引力优化算法、NEH启发式算法、微粒群优化算法和萤火虫算法进行比较。结果表明该算法不仅具有更好的解的稳定性,而且具有更高的计算精度,为置换流水车间调度问题的求解提供了一种可行有效的方法。