基于现代优化算法的动态调度模型
复杂制造系统的动态调度技术
复杂制造系统的动态调度技术在现代社会中，制造业已经成为了国民经济的重要组成部分，而制造业的核心就是制造工厂，制造工厂涉及到了生产流程、工序控制、生产调度等问题，因此，如何优化制造工厂的生产流程，降低生产成本，提高产品质量就成为了制造企业的一项重要任务。
复杂制造系统是指由许多处理单元组成的一个复杂的、多层次的、大规模的、异构的、分布式的、并发的、实时的系统。
复杂制造系统中的生产装备、生产线、供应链的复杂性、不确定性、动态性使得调度问题变得复杂多样，因而需要动态调度技术的支持，才能够满足实际生产中的需求。
动态调度技术就是在制造过程中随着生产状况的变化，对生产流程进行实时调节，使得生产线始终保持最优状态。
动态调度技术是适应于制造系统实时生产环境的一种富有前瞻性和灵活性的计划方法，目标是在实现最优生产流程的同时，降低生产成本，提高生产效率。
现代制造企业有如下特点：一、订单数大，产品品种多；二、生产工艺复杂，机台连锁组合；三、生产线产能大，优化需求高；四、产品变更频繁，订单交货期限严格。
在这样的情况下，动态调度技术对于制造企业来说是非常重要的。
近年来，随着信息技术的不断进步，制造企业的信息化水平也不断提高。
基于信息技术的建模和优化方法已经成为制造企业动态调度技术的主要手段之一。
动态调度技术主要包括了基于遗传算法、神经网络、模拟退火等的优化方法，这些方法具有高效稳定的特点，可以为制造企业提供良好的调度方案。
遗传算法是一种基于群体思想的搜索算法。
它通过自然选择、交叉和变异等操作，不断地优化搜索过程，从而找到最优解。
在动态调度中，遗传算法的主要任务是对生产过程中的各种资源和生产线进行优化分配，以保证整个生产过程的效率和效益。
神经网络是一种广泛存在的计算模型。
它模仿人类神经系统的结构和功能，具有高度的通用性和自适应性。
在动态调度中，神经网络可以通过对生产过程的数据进行训练，预测未来生产状态，进而指导生产过程的调度，从而使生产过程具有更高的效率和稳定性。
航班动态数据分析与航班调度优化研究
航班动态数据分析与航班调度优化研究随着航空旅行的不断增长，航班动态数据分析和航班调度优化变得越来越重要。
航班动态数据分析引用了一系列技术和方法来解析、理解和利用航班动态数据，而航班调度优化的目标是通过合理的计划和调度来提高运行效率，减少航班延误，并提供更好的旅客体验。
航班动态数据分析是基于航班相关的数据，如航班计划、实际出发和到达时间、航线和机型等，对航班运行情况进行深入分析的过程。
通过分析这些数据，可以发现各种航班运行中的问题和趋势，帮助提供决策支持，改善航班调度和运行效率。
航班动态数据分析可以涉及多方面的内容，如航班延误的原因分析、航班运行的时效性评估、航班地理位置分析，以及客户满意度的统计等。
航班调度优化是通过合理的计划和调度航班，以最大限度地满足航空公司的需求、旅客的需求和机场的需求。
航班调度优化可以通过现代优化算法、模型和技术来实现，以提供最佳的航班计划和调度方案，以确保航班准点率，减少航班延误、提供更好的旅客服务和提高运营效率。
在航班动态数据分析和航班调度优化领域，数据的质量和实时性是非常重要的。
航空公司需要确保获得准确、完整和实时的航班数据，以进行精确的数据分析和准确的调度优化。
同时，技术的发展如大数据、机器学习和人工智能等，为航班动态数据分析和航班调度优化提供了更多的方法和工具。
针对航班动态数据分析，一些常用的方法和技术包括数据挖掘、统计分析和可视化等。
数据挖掘技术可以识别和提取隐藏在航班数据中的有用信息和模式，如延误的影响因素、常见的航线选择等。
统计分析可以通过建立模型和预测算法等，对航班延误和准点率等运行指标进行分析和预测。
可视化技术可以通过图表、地图和动画等方式，将复杂的数据呈现给用户，帮助他们更好地理解和利用数据。
在航班调度优化方面，一些常用的技术包括线性规划、整数规划和模拟等。
线性规划和整数规划可以利用数学模型和优化算法，为航空公司提供最佳的航班计划和调度方案，以最大化运营效率和准点率。
面向节能发电调度的电力系统多目标优化调度模型
面向节能发电调度的电力系统多目标优化调度模型摘要：在含风电和火电的电力系统中，既要发挥传统火电机组的灵活调节能力，还得实现节能减排优化调度，并提高大规模风资源的利用效率，以便实现高比例新能源电力系统的经济优化运行。
风火多目标协调优化调度是实现该目标的有效方法，采用多目标优化方法来确定火电机组的综合最佳出力和提高风电消纳能力，以实现电力系统节能减排的目的，有利于促进环境和能源的可持续发展和利用。
关键词：节能发电调度；电力系统；多目标优化；调度模型引言我国过去实行考虑机组容量的均衡发电调度模式在一定时期内调动了投资电源项目建设的积极性,促进了电力工业的快速发展,但同时也导致了高效环保的大火电机组、水电及核电等清洁能源机组的发电能力无法充分发挥,高污染、高能耗的小火电机组却能多发电的情况,造成了能源资源浪费和环境污染。
为加快建设资源节约型,环境友好型的社会,节能发电调度的开展势在必行。
1概述节能发电调度基本内涵是在电力系统供电可靠的前提下，能够满足节能和经济两大原则，将可再生清洁能源进行优先调度，按照由低到高对传统机组的能耗以及污染排放物进行排序，实现电力系统的节能减排优化调度。
节能发电调度办法是指国务院办公厅以国办发[2007]53号文件发布了《节能发电调度办法》，其主要参考依据是由省政府发改委所编制的机组发电顺序表，优先调度风能、太阳能、海洋能、水能、生物质能、核能等清洁能源发电，对火电机组，按照煤耗水平调度发电，煤耗低的多发、满发,煤耗高的机组少发或不发。
各级电网调度部分应按照日负荷特性、机组出力特性、电网运行方式以及各类电网安全约束来制定机组组合方案，从而实现经济可靠的机组优化调度模型。
2考虑污染物排放因素的节能发电调度模型在考虑污染物排放约束，结合传统经济发电调度，对排污成本累加的节能发电调度模型以及等能耗水平下污染物排放的节能发电调度模型进行合理设立。
2.1等能耗水平的节能发电调度模型(1)建模思路根据各发电厂机组运行数据拟合得到煤耗曲线和煤耗标准参数，确定各火电机组的煤耗情况。
基于人工智能的港口船闸调度优化研究
基于人工智能的港口船闸调度优化研究摘要：本研究旨在基于人工智能技术对港口船闸调度进行优化。
船闸作为港口运输系统的重要组成部分，对船舶的进出港起着至关重要的作用。
然而，船舶数量的增加和船舶进出港的复杂性给船闸调度带来了巨大挑战。
本研究采用了人工智能算法，结合船舶进出港数据、港口设施信息以及天气等外部因素，建立了一个优化模型。
通过对模型进行仿真实验和数据分析，可以得出最佳的船闸调度方案，提高港口船闸的效率和安全性。
实验结果表明，基于人工智能的船闸调度优化方法能够有效地提升港口运输系统的整体效能，并具有较高的实际应用价值。
关键词：人工智能、港口船闸、调度优化、船舶进出港、效率引言：港口船闸调度的优化对于提高港口运输系统的效率和安全性具有重要意义。
随着船舶数量的增加和船舶进出港的复杂性，传统的调度方法已经无法满足需求。
因此，基于人工智能技术的船闸调度优化成为研究的热点。
本文旨在探索如何利用人工智能算法结合船舶进出港数据和外部因素，建立一个优化模型来改进船闸调度。
通过实验证明，基于人工智能的船闸调度优化方法能够显著提高港口运输系统的整体效能，为港口管理者提供实际应用价值和决策依据。
二港口船闸调度问题分析与挑战港口船闸调度作为港口运输系统的重要组成部分，对船舶的进出港起着至关重要的作用。
然而，随着船舶数量的不断增加和船舶进出港的复杂性的提高，传统的船闸调度方法已经无法满足日益增长的需求。
（一）船舶数量的增加给船闸调度带来了巨大的挑战。
随着国际贸易的发展和全球化的推进，港口面临着日益增长的船舶流量。
船舶的数量、尺寸和种类的多样化使得船闸的调度变得更加复杂。
传统的调度方法往往无法高效地处理大量船舶的进出港需求，导致船闸拥堵和船舶等待时间增加，严重影响港口的运营效率。
（二）船舶进出港的复杂性也给船闸调度带来了挑战。
船舶进出港涉及到多种因素，如船舶的尺寸、吃水深度、货物种类、目的地等。
船舶进出港的需求往往是多样化和动态变化的，需要根据实时情况进行灵活调度。
电力系统动态调度的智能化方法
电力系统动态调度的智能化方法在当今社会，电力作为支撑现代生活和工业生产的关键能源，其稳定供应和高效分配至关重要。
电力系统动态调度则是确保电力系统安全、经济运行的核心环节。
随着科技的不断进步，智能化方法在电力系统动态调度中的应用日益广泛，为提高电力系统的运行效率和可靠性带来了新的机遇。
电力系统动态调度的主要任务是根据电力负荷的实时变化，合理安排发电资源，以满足用户的用电需求，同时确保电力系统的安全稳定运行。
这一过程涉及到众多因素，如发电设备的性能、电网的拓扑结构、电力市场的价格机制等。
传统的调度方法往往基于确定性的模型和规则，难以应对电力系统中日益复杂的不确定性和动态变化。
智能化方法的引入为解决这些问题提供了新的思路。
其中，基于大数据分析的方法是一种重要手段。
通过收集和分析电力系统运行过程中产生的海量数据，包括实时负荷数据、发电设备状态数据、气象数据等，可以挖掘出隐藏在数据中的有用信息和规律。
例如，通过对历史负荷数据的分析，可以预测未来一段时间内的电力负荷变化趋势，为调度决策提供依据。
同时，利用大数据分析还可以对发电设备的故障进行预测和诊断，提前安排维修和保养，减少设备故障对电力系统运行的影响。
另一种重要的智能化方法是基于人工智能的优化算法。
例如，遗传算法、粒子群优化算法等在电力系统动态调度中得到了广泛应用。
这些算法能够在复杂的解空间中快速搜索到最优或近似最优的调度方案。
以遗传算法为例，它通过模拟生物进化过程中的遗传、变异和选择等操作，对调度方案进行不断优化。
在每一代的进化过程中，适应度较高的调度方案有更大的机会被保留和遗传到下一代，从而逐渐逼近最优解。
除了上述方法，智能控制技术也在电力系统动态调度中发挥着重要作用。
例如，模糊控制技术可以处理电力系统中存在的模糊性和不确定性因素。
通过定义模糊规则和隶属函数，可以将模糊的输入信息转化为精确的控制输出。
例如，对于电力负荷的变化，可以定义“负荷增加较大”“负荷增加较小”等模糊概念，并根据相应的模糊规则来调整发电设备的出力。
基于改进蝴蝶优化算法的新安江模型参数率定研究
基于改进蝴蝶优化算法的新安江模型参数率定研究目录一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21.1 研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2 1.2 国内外研究现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3 1.3 新安江模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41.4 蝴蝶优化算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5二、理论基础与预备知识．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62.1 新安江模型的数学描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6 2.2 蝴蝶优化算法原理解析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82.3 参数率定理论框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9三、改进蝴蝶优化算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．103.1 IBFOA算法流程设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11 3.2 IBFOA算法参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．123.3 IBFOA算法性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13四、新安江模型参数率定实验设计与实施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．144.1 实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15 4.2 实验数据准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16 4.3 参数率定实验步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16五、新安江模型参数率定结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．185.1 实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．195.2 参数敏感性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．205.3 参数最优解确定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21六、改进策略与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．226.1 对比分析IBFOA与传统BFOA．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．236.2 提出新的参数调整策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．246.3 算法改进效果验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26七、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．277.1 研究结论总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．277.2 研究局限性与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．287.3 未来研究方向建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29一、内容概览1.研究背景与意义新安江模型作为水文预报和水资源管理中的关键工具，其参数率定的准确性直接影响到预报结果的可靠性。
基于PetriNets和混合遗传算法的双资源JSP动态优化调度
文 章编 号 ：０ １ ３９ （ ０７ ０ — ２ ９ ０ １０ — ９ ７２ ０ ） ８ ０ ０ — ３
机 械 设 计 与 制 造
ｇ Ｍａ ｈｎ ｒ Ｄ ｓ ｎ ｃ ｉｅｙ ｅｉ
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关键 词 ： ｅｒ网 ； 制器 ； Ｐｔ ｉ 控 遗传算 法 ； 模拟 退 火算 法 ； 间调 度 车
【 ｂｔ ｃ】 ｅ ｉ ｅ ｗｔ ｃｎ ｏｅ ａ ｕｅ ｏｅ ｄ ｃｅ ｖｎ ｎ ｅｉ ｅ ｏ ｈ Ａ ｓ ａｔ Ａ Ｐ ｔ ｔ ｉ ｏｔ ｌｒｗ ｓ ｓｄｔ ｍ ｄｌ ｉ ｒ ｅｅｅｔ ｉ ｆ ｘ ｌ ｊｂ ｓｏ ｒ ｒｎ ｈ ｒｌ ｏ ｓ ｔ ｓ ｂ ｌ ｐ
ｇｎｔ ｎ ｉｕａｅ ｅａｉｎａｂｓ ｏ ｅｏ ｄｂｓ ｓｈｄｌ ｇｐａ ａ ｅ ｏｎ． ｉｕａｏ ｓｌ ｅ ｉ ａｄｓｍ ｌ ｄｏ ｒ ｏ ， ｅｔ ｒ ｃｎ ｅｔ ｃｅｕｉ ｌ ｃｎｂ ｕｄ Ｓｍ ｌｉｎｒ ｕｔ ｅ ｃ ｔ ｐ ｔ ｓ ｎ ｎ ｆ ｔ ｅ ｓ ｂ ｅ ｍ ｆｏ ｈｐｓｈｄ ｌｇｓｏ ａｔ Ａ Ａ ｉ ｅ ｉｌ ｅ ｃｅｔ ｓ ａ ｄｏ ｓ ｅ ｗｓｏ ｅｕｉ ｗｔｔ ｈ Ｇ Ｓ ｆａ ｂｅ ｆ ｉｎ． ｎｏ ｌ ｃ ｎ ｈ ｈ ｅ ｓ ｓ ，ｆ ｉ
ｉ ａｕａｔｒ ｇｓｓ ｍ ｏｓｒ ｎｄｂ ａｈｎｓｗ ｒｅｓ Ｔ ｅｏｊｃｉｅｏ ｈｄ ｌｇｐｏｌ ｏ ｎｍ ｎｆｃｕｉ ｔ ｓｃｎｔ ｅ ｙｍ ｃ ｉ ， ｏｋｒ ｈ ｂｅｔ ｆｓ ｅｕｉ ｒｂｅ ｉｔ ｎ ｙｅ ｉ ａ ｅ ． ｖ ｃ ｎ ｓ ｍ ｓ
基于人机协同优化配置的多目标动态车间调度
是通过缩减资源成本来实现, 价值附加过程相对稳定的情 况下, 通过缩减资源成本来提高企业的赢利能力就显得相 对重要。 人、 材料和设备三种主要资源中, 在设备维护管理 较健全和原材料市场相对稳定的情况下, 那么在生产线 上, 不同的工人根据其技能水平的不同, 可以操作不同复 杂程度的机器, 同样也需要支付不同的技能工资, 在最小 化人员成本的情况下, 选择最佳的操作工人来操作相应的 机器设备对节约人工成本来说至关重要。 ③提前拖期惩罚 提前 拖期 ( Ea rliness T a rdiness, E T ) 调度问题是为 了监测生产进程和适应 J IT 生产方式的需要而提出的, 是 非传统调度中最具代表性的一种, 在产品合同中, 产品 ( 工 件) 的交货期服从时间窗分布, 如果在时间窗口内完成则 惩罚为 0, 如果提前和延迟完成都将受到惩罚, 从经济效益 的角度来考虑, 提前完成会导致库存费用的增加, 它反映 了占用资金和库存等费用。 而拖期完成会受到合同惩罚, 它是反映快速响应市场的指标, 它反映了合同违约惩罚和 失去顾客信誉等费用。 在近几年, 大量的生产调度研究论文相继发表, 但其 中绝大多数的研究集中在仅机床设备受制约、 工艺路线固 定、 以最小化生产周期为优化目标的单资源单目标的调度 问题。 然而, 实际的生产中, 调度体现出多样性、 多约束性 和动态性等特征, 如: 多条工艺路线可选; 多功能处理机或 者加工中心可以处理不同工件的相应工序; 工人操作熟练
E T 调度的研究主要集中在单机问题上 [912 ]
47
1 问题描述及目标函数的确定
111 柔性生产系统调度问题描述
在生产车间加工过程中有 H
total
个员工在m 个加工中
心 S 1 , S 2 , …, S m 上处理 n 个工件 J 1 , J 2 , …, J n , 工件 i ( 1 ≤ i ≤n ) 的可选的工艺路线数为 P J i 条, 工件之间的加工顺序 无约束, 每个工件的 l 个工序有先后约束, J i = (J i1 , J i2 , …,
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基于现代优化算法的动态调度模型
发表时间：
2019-04-04T10:28:41.193Z 来源：《知识-力量》2019年7月上 作者： 高怡佳 宋森岚 肖茜
[导读] 随着智能技术在加工作业中的普及，我们针对RGV的三种具体情况，采用了遗传算法、蚁群算法及Pareto法结合的多目标加权算法
建立相应的动态调度模型，
（河南财经政法大学）
摘要：随着智能技术在加工作业中的普及，我们针对
RGV的三种具体情况，采用了遗传算法、蚁群算法及Pareto法结合的多目标加权算法建
立相应的动态调度模型，以便得出
RGV的优化策略。通过结合实际，我们对三种情况分别进行仿真检验以实现系统工作的高效性，并根据
不同的算法，深入分析了八小时内
RGV的具体动态调度方案。
关键词：动态调度；遗传算法；蚁群算法；
Pareto最优；多目标加权算法
一、引言
智能加工系统是由1条RGV直线轨道等设备构成，它能自由完成上下料以及清洗等作业任务。我们侧重于讨论一道和两道工序的作业情
况，并且对于物料在加工过程中出现故障的情形分别讨论。首先根据
RGV三种不同的工作情况建立不同的算法，从而得到相应动态调整模
型和相应的求解方法；随后根据实际情况检验建立的模型，以此检验模型的实用性和算法的有效性。
二、模型建立与求解
2.1
对任务一的分析
2.1.1
基于遗传算法下的一道RGV工序调度模型
由于RGV可以连续在规定时间T内不停地工作，因此需要对RGV的操作给出最优安排。首先在随机产生初始种群N后，计算出每一个体
的目标函数值，选出适应性最好的染色体来传递给下一代，如下式：
为了更好地适用于蚁群动态调度算法，我们将RGV工作原理进行了简化，假设每一个RGV在来回一次并停下等待时，下一个新的RGV
继续运作。总的
RGV个数为有限多个，可设为共有z个。
若用信息素反映RGV在此过程中可达到的优化程度，则Gmn表示第n个CNC对工序m的信息量。当RGV完成一次上下料后需要等待一个
最接近完成的
CNC运作结束时，调整该Gmn的值，其中CNC完成当前工序为C，不完成为0。
由图2-4可知，平均距离最终稳定在90以上，最短距离经路（上接268页）
径不到90，两者均达到最优；由适应度进化曲线可知适应度由90.4降低至89.4，适应度降低不明显，信息素能做到及时补充以使其下降
不明显。说明我们采用的此模型能很好的解决两道工序动态调度问题，以此在短时间内生产更多物料，提高生产线运行效率。
2.2.2
基于Pareto及多目标加权算法的机器故障调度仿真检验
由于在一道工序下，我们需要满足Di需根据取出AiBi(i=1,2,3)的最小值中的目标函数，因此依据生产、交换以及生产和交换的最优条件
分别为
MRT1=MRT2，MRS1=MRS2,MRS=MRT。得到维修时间及维修个数的帕累托最优状态。
此外，无量纲化后的两变量有相交，更加印证了该模型的适应性与有效性，根据帕累托效应，说明在一道工序下的机器故障可以根据
最优维修个数与维修时间的结合达到在规定时间内最优加工情况。
（2）两道工序下的仿真检验
根据大数定律可知，在数据较多时往往会呈现出一定的规律，且当其重复多次时，随机事件频率与概率基本相等。
我们现以两道工序中的第一组数据为例，根据Di第二道工序下维修个数=Z21为八小时内两道程序下第一组的加工物料数*1%（故障发
生概率），得到在规定时间内机器发生故障数为三个。因此根据以上原理，在随机数表中产生了依据两道工序的三组不同的数据，如下表
2-3
所示：
可以发现在不同情况下，第一道工序与第二道工序的相交点即为多目标变量的最优情况，因此可以说明多目标加权算法与Pareto结合的
调度效果良好，体现了系统的有效性。
三、模型评价
遗传算法适用于求解复杂的优化问题，调用模型条件要求低，不需要过多的辅助信息，但其依赖初始种群的选择，算法的潜在能力还
没有得到充分发挥；蚁群算法便于和其他算法结合但计算量大；
Pareto最优条件下的多目标加权算法便于将复杂问题简单化但在实际生活中
可能会存在误差。
参考文献
[1]
王小平,曹立明.遗传算法-理论,应用与软件实现［M］.西安:西安交通大学出版社,2002.
[2]
朱福珍,黄树成.蚁群动态算法在混流车间作业调度的应用[J]. 邢台职业技术学 院学报,2013.30(5):88-91