基于文件内外访问倾向性的流调度策略

提出了一种网上教学平台上基于文件内外访问倾向性的视频流调度策略.描述了系统架构、存储策略、调度策略与算法.通过对现有流调度算法的研究,结合视频文件内外访问倾向性,提出了一种新的流调度算法.理论分析和仿真实验表明:该算法可有效提高系统吞吐量和热门影片的命中率,降低系统平均等待时间.     

基于文件内外访问倾向性的流调度策略

提出了一种网上教学平台上基于文件内外访问倾向性的视频流调度策略.描述了系统架构、存储策略、调度策略与算法.通过对现有流调度算法的研究,结合视频文件内外访问倾向性,提出了一种新的流调度算法.理论分析和仿真实验表明:该算法可有效提高系统吞吐量和热门影片的命中率,降低系统平均等待时间.     

考虑最短距离作业的港口拖轮作业调度优化

为了合理调度拖轮作业,有效提高拖轮的利用率,减少船舶等待时间,针对拖轮作业特点,用多处理器任务调度理论分析了拖轮作业调度问题.在考虑拖轮最短距离作业的前提下,以最小化最大完工时间为优化目标建立了拖轮作业调度模型.采用演化策略算法对拖轮作业调度问题进行优化,提出了一种基于轮盘赌概率分配的编、解码方法,并设计了三点交叉互换的重组算子和个体基因交叉互换的变异算子.算例结果表明:用演化策略算法的优化结果优于仿真结果和粒子群算法的计算结果.采用实数编码时,通过优化算法得到的最大完工时间最小值为356 min,比仿真结果减少了117 min;而采用整数编码时,最大完工时间最小值为369 min,比仿真结果减少了104 min.验证了最短距离作业原则的有效性.     

重载铁路智慧港口站作业计划综合优化模型及算法研究

为提升港口站调度智能化水平，本文在研究重载铁路港口站作业组织的基础上，分析本务机担当调机运用模式下不同卸车系统的调车作业方案，以列车分解计划、卸车计划、调车作业计划及列车组合计划为核心刻画不同类型重载列车在站作业全流程。考虑港口站卸车作业能力和卸后空车返程排空效率，以车辆在站停留时间最少为目标函数，构建重载铁路港口站作业计划综合优化的混合整数线性规划模型，采用带有启发式策略的微进化与自适应邻域搜索相结合的混合算法。以某重载铁路港口站为例进行分析，结果表明，得到的设备协同调度方案中未出现空闲等待时间，出发列车配流方案中，前7列均满足最大空车编成辆数；对比不同调车作业方案，本务机担当调机运用模式可为港口站减少5台调车机；所提算法相比Gurobi求解器，在求解时间上节省97.32%，与最优下界值间隔缩小0.06%。     

基于模拟退火遗传算法的内河港口船舶进出港调度方法

综合考虑基于模拟退火遗传算法的内河港口进出港调度方法，充分发挥两种算法的优势，增强模型的全局搜索能力。构建模拟遗传退火算法模型，利用船舶调动的规则，对遗传算法中的交叉算子和变异算子进行了优化。通过港口的船舶潮汐数据和泊位情况，对模型进行验证，实验结果证明，该模型可以较好的完成船舶进出港调度的任务。将该算法与其他算法进行对比，分别考虑调度船舶数量分别为20艘、30艘和40艘的情况。实验结果证明，该算法具有较好的收敛能力，在船舶的总体等待时间方面，优于其他常用调度算法和其他遗传算法。     

基于多Agent 的通航运力资源协同调度

针对并行式多任务条件下的通航运力资源调度效率较低问题，提出一种基于多 Agent 协商的通航运力资源协同调度方法. 构建多Agent 通航资源协同调度框架，建立基于招投标机制的运力资源匹配性模型以提升并行任务处理能力，在匹配性结果基础上设计资源调度策略，最后使用实际运行数据验证本文提出方法的可行性. 仿真结果表明：该方法资源调度速率受并行任务数量影响较小，满足实时性需求；相比常用Agent算法所得调度结果，单机日利用率平均提升0.19 h/d，作业时长均方差平均降低0.03 h，能够快速有效地调度通航运力资源.     

求解Job-Shop车间作业调度的混合算法

提出了一种解决车间作业调度最短完成时间的有效的混合算法．基于考虑到遗传算法的早熟收敛问题和禁忌搜索算法的自适应优点，该算法结合了遗传算法和禁忌搜索算法对Job—Shop车间作业调度问题的解进行编码，通过实例表明该算法是可行和有效的．     

双链遗传算法在作业车间调度中的应用

针对简单遗传算法在解决作业车间生产调度问题时存在收敛效率低与过早收敛的局限，将一种改进的遗传算法——“双链遗传算法”应用于求解作业车间生产调度问题．与简单遗传算法相比，双链遗传算法在解决作业车间调度问题上，显著提高了搜索效率，还增强了避免早熟的能力．对双链遗传算法求解作业车间调度问题的某些策略和基本步骤作了简要的归纳和总结，编制了双链遗传算法求解作业车间调度问题的程序，通过调度例子测试表明了算法的有效性和可行性。     

车间作业调度中基于领域搜索的混合遗传算法

车间作业调度问题是一个NP完全问题，很难用一般的方法解决．遗传算法(GA)作为全局搜索算法广泛应用于各种寻优操作中，并己成为求解车间作业调度问题(JSP)的主要方法，本文针对遗传算法应用的局限性，把领域搜索的思想应用到变异操作中，提出了一种应用于车间调度中基于领域搜索的混合遗传算法，该算法不仅保证了算法的全局收敛性、而且提高了算法的收敛速度和稳定性。     

基于顾客到达拟合的立体车库搬运器待命位设计策略

为提高立体车库服务效率，依据实际工程数据，对顾客存车到达过程与车辆库内停留时长 进行拟合，将拟合结果与存车到达优先的出库策略结合，作为预测下一任务为存车或取车可能停 放位置的判断依据；建立车库搬运设备调度及运行环境模型，利用Dijkstra算法确定搬运设备到 各可能出库位置节点的最短路径节点集合，通过确定集合分叉节点设计出库待命位置。仿真结 果表明：以顾客存取车到达拟合结果为预测的下一待命位设计，相较原地待命策略减小了顾客平 均等待时间、平均服务时间，增加了搬运器平均能耗、平均利用率，符合待命位设计原理，显著提 高了立体车库服务效率；相较以最小化至各可能出库车辆位置最短路径的出库待命位设计更优， 表现为顾客平均等待时间、搬运器平均服务时间、平均能耗及平均利用率分别减小9.2%、19.2%、 25.6%及13.5%；顾客到达率水平不同，待命位策略的适用性不同，本文设计待命位策略更适用于 顾客到达率较低水平。     

时间依赖需求下多车型快速公交发车频率优化

以公共交通网络中的单条快速公交线路为研究对象,分析了快速公交车辆的发车间隔特征和沿线乘客出行需求的时间依赖特征;考虑多类型公交车辆协同作业,以所有乘客的累计等待时间最小和车辆的平均满载率最大为目标,以最小、最大发车时间间隔和车辆运能的供需比为约束,建立多类型快速公交车辆协同作业模式下的发车频率优化模型;利用改进的非支配排序遗传算法对模型求解,并应用兰州市快速公交数据进行实例分析。分析结果表明:乘客累计等待时间分别取最大值、中间值和最小值时,优化后的发车次数比实际发车次数分别降低22.9%、16.7%和8.4%,对应的车辆平均满载率分别提高27.4%、15.1%和3.9%;与单一类型的快速公交车辆独立作业相比,2种类型的快速公交车辆协同作业的平均发车次数增加7.9%,平均乘客累计等待时间降低23.8%。可见,根据乘客出行需求的时间依赖特征,合理安排不同类型的快速公交车辆协同作业,对发车频率进行优化,能有效减少乘客等待时间,提高公交车辆利用效率。     

考虑公交自行车的多层次公交协同调度研究

利用自行车实现公交线路之间换乘，可以有效扩大公交线路换乘范围. 实现不同层次公交线路间协同调度，可促进综合公交体系整体效益的发挥. 本文研究了考虑自行车换乘的、不同层次公交线路的协同调度问题，以乘客在线路间换乘的加权等待时间最小为优化目标，建立了相应的协同调度模型，基于遗传算法进行求解. 选取不同层次的实际公交线路，对所提协同调度模型进行仿真验证. 研究表明，所构建的协同调度模型及求解结果，能够有效缩短乘客在不同层次线路间换乘的等待时间.     

港口拖船配置的计算机仿真研究

针对拖船在港口作业的随机性，动态的特点，建立了拖船作业的排队仿真模型，运用MFC的最新数据库与界面技术开发了港口拖船配置仿真系统软件，对不同的港口拖船配置如艘数，功率数进行了仿真试验运行，得出相对应的一些系统特征值，如船舶的平均等待时间，平均等待队长等，为港口合理配置拖船提供了科学的依据。     

批处理系统作业调度分析

利用随机过程基本理论，对批处理系统的作业调度性能进行了分析，给出了确定作业平均丢失率、作业队列长度等系统参数的计算方法，针对单道批处理系统提出了作业队列长度、作业平均到达强度、系统平均服务强度和作业被拒绝收容的概率之间的关系，最后通过分析确定了一个实际批处理系统的CPU主频。     

基于改进樽海鞘群算法的卸车调度优化

针对港口载煤列车的卸车调度流程主要依靠工人经验进行调度作业,存在决策时间长、作业冲突和列车在港时间过长等问题.以列车在港时间最少为总优化目标,在已知列车到港时间及堆垛与煤种对应关系的前提下,考虑工作机械可用性、作业流程可达性及其相互约束关系等因素,构建了卸车调度数学模型.提出了一种基于改进樽海鞘优化算法的优化调度方法.引入自适应惯性权重,可有效地提高算法收敛速度;引入随机柯西变异策略,可有效地提高算法寻优能力.5个测试函数的测试结果表明:相比于樽海鞘优化算法、自适应樽海鞘优化算法、粒子群算法与鲸鱼优化算法,改进樽海鞘优化算法收敛速度更快,精度更高.港口堆场作业实际数据的仿真实验表明:改进樽海鞘优化算法可优化出满意的卸车调度任务,减少了火车总在港时间,提高了港口总体的工作效率.     

绿色通航视域下过坝船舶预约调度双目标优化研究

针对船舶到达不均衡和供需时空不匹配导致的水利枢纽通航拥堵问题,建立过坝船舶预约的双目标决策模型,优化船舶平均等待时间和到达调整率,探讨两者之间的权衡关系;进一步考虑船舶的失约情形,设计过坝预约的重调度规则。然后,利用非支配排序遗传算法的gamultiobj函数求解模型,并探讨预约机制实施前后的碳减排效果。最后,以三峡枢纽为例,验证模型的有效性。结果表明：该模型在平均等待时间和到达调整率的权衡中,得到了多样化的预约调度方案,并通过合理分配预约份额,有序管理船舶到达。同时,与原调度方案相比,理想和失约情形下的预约调度方案,可分别带来27.51 t和20.04 t的最大碳减排量;且重调度策略使到达调整率的均值降低了2.7%,减少了失约的干扰影响。     

求解Job-Shop车间作业调度的混合算法

提出了一种解决车间作业调度最短完成时间的有效的混合算法.基于考虑到遗传算法的早熟收敛问题和禁忌搜索算法的自适应优点,该算法结合了遗传算法和禁忌搜索算法对Joh-Shop车间作业调度问题的解进行编码,通过实例表明该算法是可行和有效的.     

区域公交的多车场车辆调度优化

在运营企业费用最少的基本模型基础上,以乘客等待费用最少为目标函数讨论多车场车辆调度问题,并建立相应模型。基于逆差函数算法对模型求解,设计两种方法进行求解:一种是人工插入空驶车程,求解过程中加入乘客等待时间的限制;另一种是通过由逆差函数为基础设计的PT-Manager仿真软件进行算法优化,对实际案例进行参数标定以及求解。结果表明:该模型逆差函数算法求解过程简单、结果直观,PT-Manager仿真软件能够帮助公交调度人员进行车辆调度及优化,对现有的车辆调度以及多车场的发展有一定的指导意义。     

区域公交的多车场车辆调度优化

在运营企业费用最少的基本模型基础上,以乘客等待费用最少为目标函数讨论多车场车辆调度问题,并建立相应模型。基于逆差函数算法对模型求解,设计两种方法进行求解:一种是人工插入空驶车程,求解过程中加入乘客等待时间的限制;另一种是通过由逆差函数为基础设计的PT-Manager仿真软件进行算法优化,对实际案例进行参数标定以及求解。结果表明:该模型逆差函数算法求解过程简单、结果直观,PT-Manager仿真软件能够帮助公交调度人员进行车辆调度及优化,对现有的车辆调度以及多车场的发展有一定的指导意义。     

灵活检修工艺下地铁车辆架大修作业调度优化方法

架大修作业调度方案是影响架大修作业效率的关键,其制定的重要依据是车辆检修工艺。首先,分析以人工调度为主的车辆架大修工艺的局限,根据车辆架大修作业的项目分解结构、工艺次序关系和执行对象,建立基于灵活检修工艺的车辆架大修作业调度优化模型,实现列车库内检修作业时间最小化;其次,针对模型中存在复杂次序关系约束的特点,设计改进的遗传算法进行求解;最后,通过对多种场景下车辆架大修作业调度优化方案开展案例研究,验证模型与算法的正确性和有效性。案例研究结果表明：采用灵活检修工艺可有效缩短车辆库内检修时间,显著提高架大修的作业效率,较 3 种对比检修工艺,架大修平均作业时间分别下降 22.3%,15.2%,11.1%;双列同步作业时,采用不同修程混合维修模式,可有效降低维修作业瓶颈的影响。