基于AD/RTS仿真计算机的多任务调度方法研究

近些年由于并行处理机和并行算法的大量应用，建立在并行机与并行算法上的各种调度方法逐渐成为研究的热点问题。主要研究基于实时多处理机系统中对任务如何合理分配以达到提高各处理器的利用率目的的方法。首先介绍了并行机与并行算法，以及各种实时调度算法，然后通过对静态和动态调度方法的研究，基于ADI计算机进行鱼雷控制系统仿真的实时调度方法实验，并分析了实验结果。     

基于混合启发式算法的船用柴油机车间调度系统的研究

提高大功率船舶柴油机的生产能力和水平对提高我国造船行业的国际竞争力有着重要的意义.针对船舶柴油机的生产,提出了实用的车间调度控制算法.该算法由基于相邻插入法的启发式算法组成.最后通过实际企业项目验证了该算法的有效性.     

船厂管子车间的动态调度方法仿真研究

作为造船企业生产组织中最为重要的加工环节之一,管子的生产及配套进度在很大程度上影响着船舶制造的生产效率。本文在制订初始静态生产计划的基础上,重点分析了船厂管子车间生产中的异常事件及其对生产计划产生的影响和应对策略,应用虚拟仿真技术,对车间交互式操作管理和生产计划的实时动态调整方法进行研究。结果显示该方法能够顺利完成发生异常事件时船厂管子车间的动态调度工作,较静态系统更适用于生产实际。     

考虑任务排序策略的舰船建造车间虚拟制造单元动态调度

为提高舰船制造系统作业调度的柔性和效率,从车间层的作业计划角度出发,研究周期驱动条件下的虚拟制造单元多阶段动态调度问题并构建了动态调度数学模型。模型中考虑了加工任务动态需求、设备加工能力、负荷平衡、同类设备有多台的情况且提出共享资源协调排序策略,以实现最大完工时间和总物料运输距离之和最小化的目标。运用改进蚁群算法与启发式规则的混合算法进行求解。通过某船厂的实际生产数据验证了虚拟单元动态调度方法的可行性和有效性。     

基于混合启发式算法的船用柴油机车间调度系统的研究

提高大功率船舶柴油机的生产能力和水平对提高我国造船行业的国际竞争力有着重要的意义。针对船舶柴油机的生产，提出了实用的车间调度控制算法。该算法由基于相邻插入法的启发式算法组成。最后通过实际企业项目验证了该算法的有效性。     

港口船舶协同调度系统设计与实现

针对目前港口调度系统中的生产调度系统、引航调度系统和拖轮调度系统相互独立,相关信息不能共享,制约港口船舶的协同调度作业的现状.引入WEBGIS技术,构建一个WEBGIS基础平台,并依此建立一个高度信息化、智能化和网络化的港口船舶协同调度系统.本文以港口调度业务为应用核心,以整合港口现有系统资源和业务数据,解决各部门的信息共享与交换为宗旨,进行系统设计,开发了WEBGIS基础平台.实际应用结果表明,该平台实现了各调度系统的信息共享,并提供实时的进出港船舶动静态信息和其它相关信息,为各部门的业务联动及协同调度提供有效支撑,直观的基于电子海图的船舶动态可视化增加了船舶调度的可靠和安全性,大大提高了工作效率.     

双资源约束下的船舶管件柔性生产车间调度优化

针对船舶管件柔性车间的复杂制造环境，建立以完工时间为主要优化目标、以设备资源和辅助资源为约束条件的双资源约束柔性生产车间调度问题模型，设计一种改进布谷鸟算法对其进行求解。针对问题特征及复杂性，在布谷鸟算法核心框架不变的基础上，提出一种莱维飞行自适应步长因子；同时，设计基于2种局部搜索的巢寄生策略，并引入模拟退火算法，以解决工序维、设备维和资源维的调度优化问题。将该算法应用于企业实际生产模型，结果表明：改进算法能有效避免设备资源冲突，具备较好的综合调度特性。     

船舶仿真计算集群智能调度系统的开发

针对上船院（SDARI）高性能计算平台静态调度方式在研发和设计过程中不能满足当前实际需求等问题,基于FCFS(first come first service)和Firstfit算法提出一种优化的FCFS-Fit调度算法。通过对集群进行数据采集,负载预测分析,为调度系统提供决策依据,并在网页端开发权限管理和交互式可视化功能模块。通过该系统实现了高性能计算平台的智能调度,大大提高了集群的使用效率,提升了高性能调度的精细化管理水平,系统稳定性较好,具有一定的工程实际应用价值。     

知识驱动的船舶分段建造车间在线调度方法

针对船舶分段建造车间工位利用率低的问题，提出基于聚类算法的知识驱动船舶分段建造车间在线调度方法。利用DBSCAN算法对小组立参数进行聚类，并提取簇中的调度特征参数，作为该簇的调度知识；对于待加工小组立，依据参数数据确定归属的聚类簇，并为其绑定该簇调度知识。实例验证表明，知识驱动的在线调度方法相对于传统的调度方法，车间工位平均利用率提升了7.97%，说明采用文章提出的在线调度方法可有效改善分段建造车间调度问题。     

基于模拟退火多种群并行进化规划的柔性调度方法

运用基于模拟退火多多种群并行进化规划SAMPEP(Simulated Annealing Multigroup Parallel Evolutionary Programming),求解FMS(Flexible Manufacture System)中的柔性调度问题.仿真结果表明,该算法增强了EP(Evolutionary Programming)算法的全局收敛性,在多目标和复杂多约束条件下,得到了满意的全局最优解.