同步卫星转发器二维时频资源蚁群调度算法

针对地球同步卫星转发器多任务时频资源调度问题，考虑任务执行时间和占用带宽需求，建立了以卫星系统总收益为目标的多约束规划模型，提出了基于任务频率时间窗口更新的蚁群调度算法。该算法综合考虑了任务优先级和时间灵活度，以增强蚁群在状态转移规则下的搜索能力；同时设计了虚拟任务、伪随机状态转移规则和信息素参数，保证算法向最优解逐步收敛。实例仿真表明，该算法相对于传统蚁群算法、遗传算法和启发式算法，在算法结果、寻优能力和稳定性方面具有显著优势。     

敏捷成像卫星快速需求筹划算法

敏捷成像卫星需求筹划主要解决如何判断敏捷卫星对地观测需求是否可执行以及何时执行的问题。首先，根据敏捷卫星对地观测的约束和特点，将敏捷卫星对地观测场景抽象成基于力学的理想弹簧系统，提出了常量机动时间和劲度系数的计算方法，实现模型关键参数的映射；然后，提出了一种启发式算法，利用理想弹簧系统的平衡状态时对应观测综合角度和最小的特点，通过计算系统的力平衡状态求解多个观测需求的整体最佳观测时间；最后，利用实际的观测需求，通过仿真对比验证了算法的有效性。仿真结果显示，所提算法提高了观测需求满足率和需求的优先级权重和，并且整体成像质量最优。     

中继卫星资源调度问题研究现状与展望

随着跟踪与数据中继卫星系统(TDRSS)的发展以及中继应用需求的增加,其资源调度成为决 定系统性能的关键因素之一。分析了包括描述方法、活动与资源、约束条件等在内的中继卫星 资源调度问题基本内涵,研究了目前中继卫星资源调度的数学模型和实现算法,比较了不同 数学模型和实现算法的优缺点。针对未来卫星激光和微波链路联合组网的发展趋势,提出了 基于多终端-多节点及基于资源故障的激光/微波混合链路中继卫星资源调度的基本方法。     

基于改进粒子群算法的卫星数传任务调度

建立了卫星数传任务调度模型,讨论了约束条件和调度目标.设计了一种自适应规模粒子群算法,该算法采用基于星地可视时间窗的十进制编码,各粒子编码表示不同可视时间窗内可分配数传作业的概率.在迭代过程中根据粒子群整体差异度动态调整种群规模,删除部分差异度小的粒子,同时增加新粒子以保证种群多样性.通过实例仿真表明,自适应规模粒子群算法在解决卫星数传任务调度问题中具有调度结果优、收敛速度快等优点,并对算法的控制参数取值进行了分析.     

基于列生成的毫米波多连接链路配置调度算法

多连接技术允许用户同时建立和保持与多个小区/接入点的连接，通过网络元素之间的协调在吞吐量和可靠性方面大幅提高网络性能。针对毫米波通信中超高频段的链路中断问题，研究了多连接基于链路配置的调度算法，以提高链路调度效率，降低复杂度。首先，在系统模型中采用链路配置作为优化变量；其次，设计了多连接比例公平的调度准则；最后，提出一种基于列生成算法的链路配置调度优化算法，利用Dantzig-Wolfe分解将原问题分解为限制主问题和定价问题，并结合分支定界方法获得最优解。仿真结果表明，所提算法能够在数值上逼近全局最优，并且比现有的毫米波蜂窝网络链路调度方案增益平均提高40%以上。     

一种两阶段的敏捷卫星任务并行调度技术

敏捷卫星灵巧的姿态机动能力令其观测能力和使用效率得到大幅提升，也使得卫星任务调度变得更加复杂和困难。首先，通过分析敏捷卫星的工作模式、任务调度特点和使用约束，构建了基于任务重要性、任务满足度和任务成像质量等目标的敏捷卫星任务调度优化模型；然后，通过对敏捷卫星多种成像模式进行统一编码，设计了一种新的差分变异策略——基于排名的变异算子，提出了基于主从式的改进并行差分进化算法；最后，和基于时间轴的成像质量贪心算法相结合，给出一种新的两阶段敏捷卫星观测任务调度方法，并通过仿真对比验证了方法的有效性。     

考虑多作业路径的集装箱甩挂运输调度优化

在甩挂运输轴辐式网络中建立了考虑多作业路径的甩挂运输牵引车调度优化模型,并设计了基于启发式规则的模拟退火算法对模型进行求解。通过采用算例分析与实际调度规则进行比较,优化结果使执行任务所需时间减少了19.37%,从而验证了模型与算法对于求解甩挂运输牵引车调度优化问题的有效性与实用性。     

多波束宽带卫星广播系统的自适应功率分配

随着互联网和宽带通信需求的不断增长，未来的多波束宽带卫星系统将主要工作在Ka频段或更高频段，在这些高频段下，时变的天气和降雨是影响系统性能的主要因素。针对这一问题，提出了基于公平性指标的启发式多波束动态功率分配方法，并采用了波束用户分群方法降低算法的计算复杂度，从而能实现系统性能和复杂性之间的交换。仿真结果表明，相比于传统的静态功率分配算法，提出的算法可以在雨衰环境下服务更多的用户，实现更高的功率效率；另一方面，算法也明显提高了系统资源分配的公平性。     

应用二次过滤模型的干扰任务分配

针对自卫电子对抗中干扰任务分配对资源使用效率的问题，以“一对一”干扰为例，首先构建了干扰任务分配流程，并建立任务程度模型与干扰任务过滤模型，通过二次过滤筛选得到对我方威胁度大且能够被有效干扰的目标；然后根据节约干扰资源的原则，建立以总干扰功率最小为目标函数的干扰任务分配模型；最后采用二进制GPSO（Genetic-Particle Swarm Optimization）算法进行求解，提高了得到最优解的收敛速度、精度以及全局搜索能力。仿真表明，提出的干扰任务分配模型可以较好地筛除威胁程度低及干扰程度小的目标，节约了不必要的资源从而提高了资源的利用率。     

太阳同步卫星快速机动姿态控制

由于太阳同步卫星在空间中的重要作用，本文提出一种基于特征模型的黄金分割自适应控制方法结合逻辑微分控制和逻辑积分控制取代传统的PID控制器。首先根据卫星数学模型建立卫星的特征模型；然后基于该特征模型设计相应的姿态控制器；最后通过数学仿真验证了本文所设计方法的有效性。     

多站多星任务调度模型及求解

针对遥感卫星数据接收任务的特征,提出了多站多星任务调度的主要约束条件和优化目标函 数,建立了基于约束满足优化问题的多站多星任务调度模型,采用贪婪算法和约束传播相结 合的方法对多站多星任务调度进行了求解。该优化调度模型及求解算法已成功运用于遥感卫 星数据接收站的日常运行工作中。     

物流调度问题的优化方法评述

随着电子商务的发展,物流调度逐渐成为现代物流的关键环节,该环节处理的好坏直接影响到对客户需求的响应速度,客户对物流环节的满意度以及服务商的配送成本。物流调度问题是一个NP难题,在对物流调度问题进行直观描述的基础上建立数学模型,对求解这一问题的方法进行评述,提出了物流调度问题及软计算理论的进一步研究方向。     

A Time-Bound Framework for Negotiation and Decision Making of Virtual Manufacturing Enterprise

Virtual manufacturing has 2 characteristics as an agent-based electronic commerce environment: dynamic nature of resource status and variety of agents' decision-making (i.e., scheduling) model. To reflect the characteristics, a relevant negotiation protocol should be designed and an appropriate decision-making model should be developed. In this article, from the perspective of a sales agent that is a middle man between customers and manufacturers in a virtual manufacturing environment, we provide a case study that suggests a time-bound framework for external negotiation between sales agents and customer agents, and internal cooperation between sales agents and manufacturing agents. We assume a job shop as the production model of a virtual manufacturing enterprise and formulate the optimal order selection problem with mixed integer programming, but its computation time is not acceptable for real-world problems. For this time-constrained decision making, we develop a genetic algorithm as an anytime problem-solving method for the scheduling of the production model, which shows a reasonable computation time for real-world cases and good incremental problem-solving capability.     

基于两步分布协同拍卖的多机协同任务分配

针对多异构机载平台对不同类型的地面目标执行攻击任务的协同任务分配问题，以平台载弹量以及摧毁任务目标的需弹量建立平台与任务之间的关系，以各平台的任务序列以及执行任务时的武器使用量序列作为决策变量，在基地-任务航路矩阵和任务-任务航路矩阵的基础上，综合考虑平台武器约束、平台航程约束、任务需弹量等约束，建立多机协同任务分配模型。设计了两步分布协同拍卖算法，通过多次生成任务的拍卖招标顺序和基地的拍卖竞标顺序，实现了多机协同任务分配问题的优化求解。仿真结果表明，所建模型和求解算法能够有效合理地解决多机协同对地攻击的任务分配问题。     

改进的“当前”统计模型变采样率目标跟踪算法

为满足实际雷达系统对高精度和高实时性的要求,提出了一种改进的“当前”统计模型变采样率机动目标跟踪算法。该算法针对“当前”统计模型必须预设加速度极值和机动频率的问题,提出一种加速度方差和机动频率在线同步自适应方法,建立改进的“当前”统计模型机动目标跟踪算法;针对在线自适应方法计算量大的问题,结合采样周期的大小与目标机动特性的关系,引入变采样率方法。仿真结果表明,与传统“当前”统计模型相比,改进的“当前”统计模型机动目标跟踪算法能显著提高对不同机动强度目标的跟踪精度;变采样率方法通过减少采样点数,节省了系统资源,提高了跟踪实时性;所提算法将两者结合,用传统的“当前”统计模型1.5～2倍的平均采样周期得到了更小的位置均方根误差,实现了用单模型方法同时改善跟踪精度和实时性的目的。     

运输车辆调度优化的研究和实现

通过对车辆调度问题进行数学分析,提出了简单实用的车辆调度算法,为实现计算机半智能执行调度任务,设计了车辆的分配及优化方案。对物流配送企业实现计算机配送调度,降低成本和提高物流经营管理水平具有一定的参考价值。     

动态联盟中心资源动态调度机制研究

企业动态联盟运行过程中,动态联盟中心经常出现资源紧缺的情况。本文针对结合基于P2P工作流管理研究,借鉴现有的动志调度算法,提出了一种基于活动的资源动态调度模型,为动态联盟整体业务过程的按时完成提供支持。