摘要：集装箱码头装卸是码头作业的基础环节,其作业进度和稳定性直接影响集装箱船舶的在港时间.针对码头装卸作业顺序优化问题中作业时间不确定并且可拆分的特点,本文建立了同时最小化作业总完工时间及"岸边无集卡与堆场无集卡的时间和"的多目标混合整数规划模型.所建立模型的作业时间变量受到决策变量影响且可行域不规则,使得其求解复杂性和难度增加且帕累托前沿解难以搜寻.为求解模型,设计了基于仿真模拟与调度经验规则的PNSGA-Ⅱ算法.最后,通过与传统NSGA-Ⅱ算法比较,以及对在静态情景与动态情景下的算例实验进行统计对比,验证了所建立模型与PNSGA-Ⅱ算法可有效求解集装箱码头装卸作业顺序优化问题,并对码头生成高效稳定的装卸作业调度方案提供决策支持.

摘要：合理安排导航卫星与地面上注站星地链路构建与导航电文上注,对保证星上导航电文的准确性和精确性有着重要意义。对卫星导航系统上行注入过程进行了分析,构建了上行注入任务调度问题的多目标混合整数规划模型,设计了基于规则的启发式求解算法。基于北斗二代和美国的GPS卫星导航系统构建仿真场景,仿真结果验证了模型和算法的正确性、可行性;通过分析仿真结果,得到影响卫星导航系统上行注入任务完成的关键因素。

摘要：为了解决分布式实时系统有关分配和调度等问题 ,给出并用形式化方法描述了一种基于对象分布式实时系统调度的通用模型 .该模型包括表示时限的绝对时间约束、表示周期属性的周期约束、表示各种前趋关系和同步要求的相对时间约束以及保证资源使用一致性的一致性约束 .此外该模型克服了以往模型不能在应用系统的逻辑和功能部件上描述系统实时约束的不足 ,允许从方法和活动上描述所需的约束 ,降低了单一约束描述的繁杂程度 .为了能够使用现有调度算法进行任务调度 ,讨论了约束转换的问题 ,给出了高层约束到底层约束的转换规则和相应的转换算法 .

摘要：针对面向植保服务订单的多飞防队协同作业模式,综合考虑订单时间窗、病虫害侵染状况、多机协同等关键因素,建立以作业总收益最大、作业总时长最小为优化目标的飞防队作业调度模型;设计了订单优先级排序算法和基于带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的作业路径规划算法,并对调度模型进行了求解。以陕西省武功县植保作业为例,对飞防队作业调度模型及算法进行了验证,实验表明,建立的模型及算法能输出满足时间窗约束的Pareto最优解集,具有良好的搜索性能以及稳定的收敛性能。该研究可为无人机飞防队的调配与决策分析提供科学依据,为农机智能调度系统开发提供参考。

摘要：为了提高集装箱码头装卸效率,建立同贝同步装卸调度模型,实现装卸桥在同一贝位内同时进行装船与卸船作业,模型通过优化装卸桥作业序列与出口集装箱积载计划降低装卸桥与龙门吊作业时间。设计了基于双层遗传算法的模型求解方法,利用上层遗传算法搜索装卸桥最优作业序列,下层遗传算法在装卸桥作业序列基础上获得出口集装箱最优积载计划,然后计算龙门吊与装卸桥作业时间,且将结果反馈到上层遗传算法,通过上下层遗传算法的反馈优化调度方案。通过算例对模型与算法进行验证。分析结果表明:同贝同步装卸调度模型可以提高装卸效率9.42%～11.53%,模型与算法有效。

摘要：针对飞机资源短缺、机场临时关闭导致的不正常航班情况,同时考虑航班取消、航班延误及摆渡飞机等不正常航班调度策略,综合分析了原航班时间计划表、造成不正常航班的原因、可用飞机位置及航班取消、航班延迟和摆渡飞机的成本等不正常航班调度策略的影响因素,设计了新的离散时空网络算法,给出了算法步骤,并基于此网络构建了不正常航班调度模型。最后以一个中等规模航空公司的航班计划实例验证了算法和模型的可行性与有效性。

摘要：针对炼钢-连铸调度模型的系数由人工经验给出,缺乏科学依据的现状,提出了基于正交设计的调度模型参数(系数)优化设定方法.通过对试验结果的方差分析给出了各参数对调度目标影响程度.利用工业实际生产数据进行测试,结果表明:所提方法可以在短时间内找到目标函数系数的最优设定值,由方差分析确定的模型参数对目标函数的影响程度与现场实际相吻合.通过与人工经验值进行比较,验证了所提方法的合理性和有效性.

摘要：传统的电网调度主要依据电网中的实时参数,缺乏对电网整体运行态势的感知,智能化程度较低。提出基于态势感知的理论,对电网自动智能调度模型进行改进设计,分析了电网态势感知过程,建立电网工作路线的指标体系,确立电网自动智能调度设计模型,在此基础上,分析电网工作路线在不同负荷下的机组调度过程,采用动态机组组合的电网调度模型,完成电网智能调度。实验结果表明,采用改进后的电网调度模型,其调度效率高、能耗少,对电网运行态势感知能力强。

摘要：为提高自动化集装箱码头堆场的作业效率,针对堆场同一箱区的两端作业(堆存或取出),考虑双起重机时空同步约束条件,以最小化作业总完成时间为目标,建立双起重机调度混合整数规划模型,确定起重机在每个时间点上所处贝位及其作业状态(移动或装卸),设计遗传算法对大规模任务数量问题进行求解.算例分析结果表明,在大规模问题上,GA在解的质量上逐渐优于CPLEX算法,且运算时间远小于CPLEX,证明了该双起重机调度模型与算法的有效性及合理性.

摘要：为了提高混合组网环境下的各类气象数据收集和分发效率,研究了通信任务调度问题,根据各类数据传输的时效性要求和可利用的通信资源,提出了一种综合考虑负载均衡和优先权影响的应用层通信任务调度模型(简称LBP模型).该模型以当前可利用通信资源的剩余容量为权值,同时考虑不同业务数据的优先级和通信量要求,按照从高到低的次序选择合适的信道,将并发的数据流量分配到多条通信信道上进行传输,完成数据通信服务,必要时允许抢占.基于LBP模型设计了相应的任务调度器,实验表明该方法能提高现有网络资源的利用率.