基于人工鱼群算法的云计算资源调度研究

资源调度是云计算的关键技术之一。文章将人工鱼群算法引入到云计算资源调度之中,并且将禁忌策略加入到人工鱼群算法之中,然后以任务完成时间最短作为适应度函数进行了仿真实验。实验结果显示,本算法可以很好地完成云计算中的资源调度。     

基于蚁群算法的机场除冰车辆调度问题研究

除冰车辆调度是飞机除冰作业中的一项核心任务。为了使除冰效率更高,本文对机场除冰车辆调度问题进行研究,考虑飞机的机型,除冰液类型,航班的重要程度以及除冰车需要满足的时间窗,以最小化飞机的除冰成本为目标函数建立数学模型,并采用改进的蚁群算法优化求解该模型。结果证明了模型的正确性和算法的有效性。     

基于蚁群算法的突发事件应急调度概述

针对突发事件而引起的应急调度目的是为了保证所需资源尽早到达和突发事件损失最小化,本文提出用蚁群算法作为一种智能优化算法来计算出最佳路线。文章概述了蚁群算法,介绍了蚁群优化算法基本流程,评价了它的效果和意义。     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的飞机牵引车安全调度

为了进一步优化机场机坪保障牵引车的调度问题,快速制定安全调度策略,提高航班的运行效率和减少运行的保障成本,通过以某一时段内牵引车保障造成的航班运行总延误时长最小和牵引车行驶耗时最小为多目标建立模型,并结合西南某一机场A-CDM系统实时的预计关舱门时刻数据,以4台牵引车保障50架飞机为例,采用改进的NSGA-Ⅱ算法进行求解,得出不同的安全调度策略,最后对不同策略进行了分析,可为机场牵引车安全调度运行提供一定的参考。     

基于极端梯度提升树算法的测井曲线重构方法

南海西部海域油田测井资料采集过程中经常会出现测井曲线缺失的问题,为油气层测井解释精确评价带来了较大困难。为解决该问题,基于XGBoost算法综合利用测井、气测录井资料实现测井曲线重构。该方法支持处理稀疏数据,并且通过网格搜索实现模型参数自动优选。通过在靶区对比不同机器学习算法以及不同测井曲线的重构效果,该方法的调参难度低、计算精度高,可以有效提高曲线重构的工作效率。将该方法应用到南海西部油田低阻水淹层识别工作中,取得了良好的应用效果。     

高维数据流子空间聚类发现及维护算法

近年来由于数据流应用的大量涌现,基于数据流模型的数据挖掘算法研究已成为重要的应用前沿课题.提出一种基于Hoeffding界的高维数据流的子空间聚类发现及维护算法--SHStream.算法将数据流分段（分段长度由Hoeffding界确定）,在数据分段上进行子空间聚类,通过迭代逐步得到满足聚类精度要求的聚类结果,同时针对数据流的动态性,算法对聚类结果进行调整和维护.算法可以有效地处理高雏数据流和对任意形状分布数据的聚类问题.基于真实数据集与仿真数据集的实验表明,算法具有良好的适用性和有效性.     

单部电梯的优化SSTF调度算法

分析了当前传统的电梯调度算法的劣势,在最短寻找楼层时间优先算法(SSTF)的基础上,提出了部分楼层服务和紧急情况单一服务等改进方法,对单部电梯的调度算法进行了优化,得到了在模拟运行情况下的改进结果。     

基于最小费用模型的航材调度研究

基于最小费用模型,建立了一定航材供给条件下,单架机缺件和多架机缺件的航材调度总费用函数;同时,考虑航材共享模式解决方案,建立了在航材共享条件下最小费用模型函数,并提出航材物流运输中广义效费比的概念,给出共享模式下广义效费比函数,并应用算例验证了最小费用模型函数和广义效费比函数的有效性和实用性。研究表明,航材共享模式可降低航材调度物流费用。     

基于故障模拟的双工序智能RGV调度研究

随着人工智能技术的不断发展和进步,智能加工系统正变得越来越自动化和智能化,由此引发了智能加工系统的管理和效率问题。因此,本文针对在智能RGV两道工序发生故障时进行研究,由于故障的发生具有随机性,我们通过对加工过程中CNC发生故障的平均概率进行随机模拟,判断故障发生的位置,以物料的生产效率和每个物料的等待时间为目标建立了基于故障随机模拟的多目标动态优化模型,使用基于FCFS的动态规划算法对模型进行求解,给出了故障发生的模拟情况和RGV调度方案。最后,通过实例计算得到的结果表明,该模型和算法具有良好的实用性,能客观、有效地给出RGV调度方案,对智能加工系统具有一定参考价值。     

基于约束理论的汽车配件企业生产调度研究

针对汽车配件企业生产过程中存在的生产不均衡、生产不稳定和交货延迟等问题,文章创建了基于约束理论的生产调度模型,阐释了系统瓶颈资源的确定以及系统中缓冲位置、缓冲类型、缓冲大小的确定,并且考虑了生产系统的不确定性对系统瓶颈产生的影响。最后,通过实例验证了该生产控制方法的有效性,对相似企业也有一定的参考价值。     

基于动态信息的应急资源调度决策研究

应急决策,尤其是应急资源调度决策是应急管理中的关键问题之一。文章从应急资源的动态性出发,在应急资源的识别、整合基础上给出一种基于两阶段应急救援过程和连续消耗动态结构的应急资源多阶段调度决策思路。     

基于遗传算法的服装连锁业车辆调度问题研究

通过分析了服装连锁业在配送中的问题:缺货严重、配送效率低、配送成本高,结合服装业流行性强、预测难、顾客对产品个性化明显等特点,本文建立车辆调度模型,修改传统的仅考虑成本因素的决策指标;注重考虑配送服务水平;最后应用遗传算法求解.     

混合遗传模拟退火算法解决多机调度问题

将模拟退火引入遗传算法,构造混合遗传模拟退火算法。通过对具体多机调度问题的求解,表明混合遗传模拟退火算法的效率要优于单一的遗传算法和模拟退火算法。     

混合遗传模拟退火算法解决多机调度问题

将模拟退火引入遗传算法,构造混合遗传模拟退火算法.通过对具体多机调度问题的求解,表明混合遗传模拟退火算法的效率要优于单一的遗传算法和模拟退火算法.     

基于神经网络的电力系统潮流算法研究

随着电力系统未知参数数目呈指数增长,传统的潮流算法变得复杂化,电力系统的数学模型更加难以建立和求解,在高速化实时运算方面已接近极限。文章结合电力系统网络自身的并行性以及节点的相互关联性,在传统计算方法基础上,将人工智能BP神经网络的相关知识运用到潮流计算中,提出一个全新的智能化潮流计算方法,通过一个五节点的电力网络模型,对上述涉及的传统算法以及智能化算法进行仿真研究,分析其优缺点。     

基于事故树分析法的配对进近碰撞风险研究

配对进近是提高近距平行跑道容量的有效方式,对配对进近的碰撞风险的研究显得尤为重要。首先对影响配对进近碰撞风险的因素进行了分析,给出各影响因素的概率分布;然后根据事故树分析法,在对影响配对进近碰撞风险因素的分析基础上建立了配对进近碰撞风险事故树;再通过计算最小径集、最小割集和结构重要度来定性分析了事故树中各个基本事件对配对进近碰撞风险的影响程度;最后对配对进近碰撞风险事故树进行了系统特征整体分析。     

基于生态因子调度的洪泽湖总磷污染防治研究

洪泽湖位于淮河下游,为我国第四大淡水湖。目前,其总体处于轻度富营养化状态,主要污染因子为总磷。通常认为,磷是调节湖泊藻类生长速度的关键营养盐,也是湖泊营养化问题的主要变量。参考美国湖泊与水库水体富营养化基准指标,本文建议洪泽湖总磷控制基准为0.6mg/L,并引入生态调度理念,探索了生态调度手段,对总磷从污染输入、净化降解到污染输出进行系统防治,以达到控制水体富营养化、改善湖泊水质目的。     

基于XML的生产调度信息表示

针对企业的生产调度系统正趋于基于Web服务的网络化调度的特点,提出了XML描述的生产调度信息DTD文档模型,建立描述钢铁企业生产调度系统中数据信息的共同标淮。     

基于决策树的银行客户分类算法研究

在国内,商业银行的数量上百家,商业银行的业务种类层出不穷,银行的客户数据与日俱增,这给银行客户分类带来了很多难题。文章针对银行客户分类问题,在决策树中引入核的概念,提出一种基于决策树的银行客户分类算法。     

基于GNSS的桥梁变形监测算法研究

本文针对桥梁变形监测,提出了利用GNSS技术的桥梁变形监测方案。利用实测数据验证了基于三差观测值的卡尔曼滤波模型,结果表明该模型滤波能够很好地控制状态异常对滤波估值的影响,滤波精度均达到了变形监测的精度指标;能够为桥梁的变形监测提供可靠的状态参数信息,是一种可以应用于桥梁监测的方便、可靠的技术手段。