数字化机步旅抢修任务动态调度框架研究

针对一体化机动进攻作战中战场抢修任务动态分配缺乏定量化确定方法的问题,对数字化机步旅抢修任务动态调度的框架结构进行了研究。借鉴Hall三维结构方法论,从对象维、过程维和技术维3个维度建立了抢修任务动态调度的框架结构,并以此为基础,分析梳理出了抢修任务动态调度的7个核心子问题,总结了这些核心子问题的自身特性,为抢修任务动态调度的后续研究提供了宏观规划和微观指导。     

虚拟机在舰艇编队一体化防御系统中的应用

面对信息化、远程精确打击的空袭作战,必须构建网络化、一体化的防空作战体系;主要针对舰艇编队一体化防御系统中无线网络的不可靠性,设计了基于嵌入式虚拟机的架构,提出了任务的动态分配和移植算法;首先根据作战环境中网络的拓扑条件,虚拟机动态的将控制任务分配到可靠的无线节点中,并实时监测网络状态,当网络结构发生变化时,将底层不可靠无线节点中的控制任务移植到可靠的无线节点中;通过这种方法可以解决作战环境恶劣和无线网络本身的不可靠引起的控制的不稳定性问题,确保防御任务的顺利进行;仿真结果表明,当编队一体化防御系统的链路发生故障时,此方法能够在不改变原有控制算法的基础上,迅速重建控制构架,不仅适用于舰艇编队一体化防御系统这种对时间要求和安全性要求高的系统,而且对基于无线网络的控制系统也有一定的借鉴意义。     

数据驱动的业务过程角色与任务重分配方法研究

针对现有任务分配方法难以考虑人员执行任务的效率差异性和偏好性问题, 以生产和服务系统执行历史数据为基础, 提出基于人员行为差异性的任务分配方法, 建立以业务执行过程中流程执行时间最少和人员之间负荷均衡为多目标的任务分配优化模型. 基于NSGA II算法, 提出将约束优化模型转换为无约束优化模型, 并给出优化模型的求解方法. 结合业务过程挖掘领域中事件日志的应用实例, 对业务过程中的任务和角色进行重分配, 比较任务重分配前后业务过程的变化情况, 为以后的任务分配提供依据.     

“货到人”拣选系统机器人任务分配的鲁棒双层规划模型

在电商“货到人”拣选系统中,如何调度系统中的机器人并对任务进行合理地分配决定着整个系统的运行效率与成本。分析“货到人”拣选系统作业流程,建立机器人数量配置、机器人调度与机器人任务分配的双层规划模型。上层模型以批量订单完成总成本最小为目标函数,以机器人调度为决策变量,构建整数规划模型;下层模型以机器人完成所有任务的平均空闲率最小为目标函数,以任务分配为决策变量,考虑机器人在完成任务过程中由于调度、避障、路径规划等导致的行走距离不确定因素,构建鲁棒优化模型。上层的调度结果制约了下层的最小平均空闲率,下层的任务分配结果影响上层的最小成本,上下层结果共同决定机器人配置决策。利用遗传算法求解模型,通过实例仿真验证了模型的有效性。     

基于分布式拍卖机制的多移动机器人动态任务分配算法

任务分配是多移动机器人调度系统的关键问题之一,为了提高任务整体完成效率,提出了一种基于分布式拍卖机制的多移动机器人动态任务分配算法.该方法对机器人群体采用分布式控制方法,彼此共享且动态更新任务集,采用分布式的拍卖机制竞拍任务,增加了调整任务执行顺序环节,考虑任务整体完成效率,最后在Linux系统下搭建了多机器人和障碍物的仿真环境.结果表明,该算法分配效率高于线性(CLP)算法和混合整数求解(CBC)算法,且具有稳定性,相比执行效率高的深度强化学习(DQN)算法和空缺链(VC)算法,执行效率稳定,移动代价降低了55%,实现了较高执行效率和低移动代价之间的平衡,可应用于实际仿真环境,具有可行性.