一种自动化轨道式龙门起重机作业任务调度多目标优化方法

目前常规的轨道式龙门起重机作业任务调度多目标优化方法主要通过对机械设备的运行路径进行规划模拟,从而生成最优调度方案。针对该方法缺乏对集装箱作业顺序的有效约束、优化效果不佳等问题,提出一种自动化集装箱轨道式龙门起重机作业任务调度多目标优化方法。首先将调度优化问题进行分解,并对不同子问题下的决策变量进行提取;然后以轨道吊作业总延误时间最小作为优化目标,构建多目标优化函数;最后结合双层遗传算法,对目标函数进行求解,从而生成最优调度方案。实验结果表明,新方法具有较为理想的优化效果。     

多目标遗传算法在水面船舶快速性优化设计中的应用

在船舶设计中,船、机、桨的匹配问题一直是设计人员最关注的问题之一.快速性良好的船舶应使得船、主机和螺旋桨之间的性能综合匹配.通过采用改进的非支配解排序的多目标遗传算法,讨论了船舶概念设计阶段快速性优化问题.以推进系统综合效率和排水量为优化目标,考虑了混合变量的多目标优化问题.文中给出了载重量为35000t油船的快速性优化设计例子.结果表明,多目标遗传算法能够快捷搜索到全局最优解.     

基于MATLAB遗传工具箱的多目标函数优化

本文对遗传算法的基本特点、步骤和流程和基于MATLAB的遗传算法优化工具箱进行了介绍,结合多目标函数问题的优化实例,说明了遗传算法是一种具有良好的全局寻优性能的优化方法.     

多工序加工单元的移动机器人调度优化

为合理分配动力电池生产线容量确定单元中移动机器人的任务,优化机器人调度路径,提高调度效率,在考虑设备加工工时、物理位置等约束下,以最小化调度任务时间为目标,建立多工序加工单元单轨约束下多移动机器人调度模型,设计遗传算法并采用MATLAB进行求解,给出不同机器人分配方案下的目标函数值和收敛情况。结果表明,采用所提出的调度方法对单轨多机器人服务范围进行规划能够减少调度时间、提高调度效率。     

基于多目标优化遗传算法的武器-目标分配

针对武器‐目标火力分配问题,建立了基于效能最大和用弹量最少的多目标优化模型。基于 Pareto集非劣分层思想对遗传算法进行改进,利用非劣分层遗传算法处理武器‐目标分配多目标优化问题。非劣分层遗传算法通过对种群内的所有个体的多个目标函数进行非劣分层排序来度量个体的适应能力,通过遗传算法实现多样性进化操作,能够获取Pareto最优解集,以供决策者参考。仿真试验表明：该方法能够获得满意的分配结果,方便快捷地解决多平台多类型武器‐目标分配问题。     

基于最优Pareto集的船舶出坞拖轮配置优化

本文采用多目标遗传算法求解船舶出坞拖轮配置优化模型的近似Pareto最优解集.针对遗传算法只能优化单目标、无约束问题,作者通过引入罚函数除去了船舶出坞中多变量非线性有约束问题的约束限制.文中利用加权和方法处理船舶出坞拖轮配置多目标优化问题,并按专家决策方法确定各目标函数的权系数.拖轮配置优化结果表明了多目标遗传算法的有效性,并为船坞主管进行船舶出坞拖轮配置决策提供了充分的依据.     

多信道舰船无线移动通信网络链路调度优化仿真

利用传统模型调度多信道舰船无线移动通信网络链路时,所需周期较长,导致调度效率较低。针对上述问题,提出一种基于最大吞吐量的多信道舰船无线移动通信网络链路调度优化模型。该模型构建主要分为4步:第一,设计多信道链路调度模型拓扑结构,筛选需要调度的链路;第二,对需要调度的链路优化问题进行描述;第三,进行约束条件下的链路调度优化计算;第四,利用遗传算法求取最优解。结果表明:利用本次设计模型进行无线移动通信网络链路调度后,调度周期较传统模型有所缩短,最后当数据信息量达到700时,二者调度周期相差了8.6 s。     

船舶初步设计的多目标优化研究(英文)

提出了应用于船舶初步设计的多目标优化策略和决策方法.详细介绍了集成模型分析和优化算法的多目标优化求解思路,并使用改进的非支配排序遗传算法获取优化问题的Pareto解集.针对多目标优化问题中各子目标之间存在相互冲突、不能同时达到最优的特性,采用多属性决策理论对设计空间进行计算分析,找出.Pareto前沿面上的最优解.以散货船的初步设计为实例,对多目标优化策略和决策方法进行了验证分析.结果表明优化策略和决策方法不仅是可靠的、实用的,而且能广泛应用于各类船舶初步设计的优化与决策分析中.该文为船舶的初步设计提供了一条新途径.     

基于向量评价遗传算法的工程项目多目标优化

进度、费用和质量为工程项目的3大主要控制目标，工程项目多目标优化就是要尽可能实现3大目标的和谐统一。利用多目标优化理论建立了面向工程项目的多目标优化模型，给出了利用向量评价遗传算法对工程项目多目标优化问题的求解设计思路，阐述了算法的实现流程，并通过实例验证了该模型有效解决工程项目多目标优化的可行性。     

遗传算法在港口船舶调度领域中的应用

以港口企业的研究实践为出发点,从港口船舶调度的优化目标和影响港口船舶调度的因素两方面入手,借助多目标优化和遗传算法在各自算法上的优势,针对港口船舶调度的特殊性要求,将两种算法进行动态融合,并结合实际业务数据进行了模型的构建和求解。     

流域船闸群一体化调度系统设计与实践*

流域船闸群的联合调度因其影响因素多、过程复杂,一直采用人为调度和排档,没有形成一体化智能调度系统。通过对船闸调度影响因素和调度策略进行研究,将传统靠人为判断的多船闸调度决策抽象为时间上的时间表（timetable）问题和空间上的装箱（bin packing）问题的相互耦合问题,进而给出具体的调度算法流程。并以此为基础,设计信江流域的双港、八字嘴、界牌船闸三个梯级一体化调度方案,利用智能算法自动生成流域多船闸一体化计划。结果表明,本流域船闸群一体化调度系统在实践中取得良好的应用效果,可以有效提高调度智能化水平和通航效率。     

面向海工生产调度问题的多智能体求解系统

设计面向海工项目多主体协商生产调度问题的多智能体求解系统架构,明确海工生产调度多智能体系统的协商机制和冲突消解策略,为问题的求解提供基础保障。此外,为增强智能体的推理决策能力,提高问题求解效率和求解精度,基于分层强化学习理论提出面向海工生产调度问题求解的学习模型与多智能体系统学习机制。在此基础上,开发面向海工生产调度问题的多智能体求解原型系统,进行实例验证,为在海工企业中进行实际应用提供可能。     

自动化集装箱码头堆场调度规则研究与优化

堆场作业效率是体现自动化集装箱码头海侧装卸船能力、陆侧收发箱水平的重要指标。针对自动化集装箱码头堆场作业过程中出现的堆场调度工况不合理、效率较低的问题,进行堆场调度规则研究。通过对堆场各工况实际作业需求进行分析,确立堆场海侧、陆侧作业调度原则,优化不同工况调度顺序,增加自动化堆场作业重进重出比例,改善自动化码头堆场调度逻辑,并对比调度规则优化前后的堆场作业效率。结果表明,优化后的堆场调度规则可以显著提升自动化码头堆场作业效率和对外服务水平,提高自动化码头核心竞争力。     

CAN总线混合调度算法研究

实时调度算法是实时系统中的关键技术。论文主要对TT-FPS算法进行了深入分析,进一步对满足该算法的条件进行了研究,并给出了改进后的算法在基于CAN总线协议的环境中可调度的充分条件。并对该算法在实例中进行了验证,给出了该算法下的软件设计思路。     

面向多约束的船舶组立构件建造作业调度方法研究

为了提高船舶中小组立等中间产品建造作业调度能力,提升船舶建造效率,提出面向多约束的船舶组立建造作业调度方法。首先,分析船舶组立建造的工艺流程和作业调度方法,综合考虑机器小组、工艺和交货期等多种约束条件,以建造周期最短为调度目标,建立船舶组立建造作业调度数学模型;其次,综合运用算法分解策略及调度规则,设计改进的最短作业优先调度算法实现模型求解;最后,以某船厂建造车间一定生产周期（17天）的中小组立先行中日程计划为对象,验证该方法的有效性和实用性。研究结果表明,所提出的面向多约束的船舶组立建造作业调度方法相较于当前的调度方法,排产周期压缩22小时,即缩短了原有周期的16.18%,有效提高了生产计划排产和作业调度效率。     

An operational tanker scheduling optimization system: model implementation, results and possible extensions

In a previous article by the same authors, we described the operational, short term tanker scheduling problem, focusing on the Chevron Shipping Company case study. We developed a model for the scheduling situation and described an integer programming formulation for schedule optimization. In this paper, we describe the scheduling system implementation on the University of Michigan IBM 3090-600E computer. The system generates feasible schedules for each vessel and then uses integer programming to attempt to solve for the optimal overall schedule. Use of the system and the potential for cost savings is demonstrated with a realistic scheduling situation based on Chevron Shipping Company information.     

资源受限的造船生产计划编制专家系统

采用RCPSP模型和方法研究资源受限的工程计划方法在造船生产计划制定中的应用.利用专家系统开发工具,根据造船生产流程和生产资源约束条件,可实现船体结构生产装配计划制定的自动化.开发了一个原型系统,可以给出合理的满足造船厂生产场地面积、起重能力、人力及生产设备等生产资源限制的造船生产计划.还可以提供造船生产效率、生产资源利用率等生产管理信息.为实现造船生产流程和生产计划编制集成化、自动化提供了一个可行方法,有助于进一步实现从设计到制造的信息集成.     

面向目标跟踪的传感器调度方法

针对传感器网络对目标的跟踪问题,提出一种传感器优化调度方法。该方法以传感器使用成本和允许激活的最大传感器数量为约束条件,把最小化目标位置误差作为优化目标,运用二进制凸规划技术对优化调度问题进行建模,采取逼近算法迭代求解规划模型。蒙特卡罗实验表明,对于节点数目小于70的传感器网络,优化调度方案可以获得高精度的目标跟踪结果。     

基于批量分割的虚拟单元制造系统多阶段动态调度

鉴于虚拟单元中批量分割调度模型研究的不足以及虚拟单元下批量分割呈现的新特点,文中考虑作业车间中同类设备有多台,多重作业具有不同加工路径可选的情况下的批量调度问题,其中批量分割包含横向分割和纵向分割。考虑到调度的复杂性,文中运用一个多阶段调度模型对设备资源进行分配,确定设备上的批量种类、大小和顺序,并在交货期内使总生产成本达到最小。通过算法对案例研究结果的对比,证明了所提方法的可行性和有效性。