导读:本文包含了调度集成论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:单机调度,丝锥视情预防性更换策略,集成优化模型,丝锥性能可靠度约束
调度集成论文文献综述
甘婕,王磊,曾建潮,张晓红[1]（2019）在《单机调度与丝锥视情预防性更换集成模型》一文中研究指出针对丝锥因频繁更换或过度磨损影响生产调度,从而降低生产效率的问题,采用单机调度与丝锥视情更换相结合的联合策略,以调度作业的总加权期望完成时间最小为目标,并引入丝锥性能可靠度约束,进行单机调度与丝锥视情预防性更换的集成建模研究。根据丝锥的磨损特征建立其退化模型,并结合丝锥实际的磨损数据进行参数估计,以求解相应的联合决策问题。实例分析结果既表明了集成优化的有效性,又表明了引入丝锥性能可靠度约束的重要性。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2019年11期）
柴剑彬,刘赫,贝晓强[2]（2019）在《考虑机器调整次数和产品质量的卷烟批量计划和柔性流水车间调度集成问题》一文中研究指出针对卷烟企业生产中的批量计划和柔性流水车间调度集成问题,构建了整数规划模型,目标函数由卷烟生产时间、生产线调整次数、卷烟质量、库存成本四部分组成。鉴于该问题的NP-hard性,设计遗传算法进行求解,通过合理设计遗传算子,避免不可行解出现。应用某卷烟企业数据得到优化排产结果,与该企业之前依照经验排产方案进行对比,发现优化排程结果在减少品牌转换次数,提高生产的连续性方面具有明显优势。该算法已作为某卷烟企业排产人员的排产参考,应用于排产决策中,取得了良好的效果,对卷烟企业制定排产计划具有一定的实际指导意义。(本文来源于《运筹与管理》期刊2019年10期）
邓超,钱斌,胡蓉,王凌[3]（2019）在《混合EDA求解叁阶段异构并行机装配集成调度问题》一文中研究指出本文提出一种混合分布估计算法(hybrid estimation of distribution algorithm, HEDA)用于求解带载重约束的叁阶段异构并行机集成调度问题(three-stage heterogeneous parallel machine integrated scheduling problem with capacitated constraint, THPMISP_CC),第一阶段为加工阶段,即带释放时间的多工序异构并行机调度问题;第二阶段为带载重约束的运输阶段,即多维背包优化调度问题;第叁阶段为装配阶段.本文研究工件从加工、运输到装配叁阶段的集成调度优化问题.首先,本文构建了THPMISP_CC的数学模型,其优化目标为叁阶段整体最大完工时间(Makespan);然后,提出的HEDA用于优化THPMISP_CC;最后,对算法运用于THPMISP_CC模型的结果进行分析和比较,验证模型的可行性及算法的有效性.(本文来源于《信息与控制》期刊2019年05期）
汤闻达[4]（2019）在《支持云雾端应用集成的资源调度策略及其优化技术》一文中研究指出过去十年来,云计算技术使得数据中心大规模扩大,平台资源利用率低下问题逐渐凸显并受到学术界和工业界的广泛关注。如何有效地提升资源利用率,提高平台吞吐成为了云计算产业持续发展的关键问题。同时,随着物联网技术的发展以及智能移动终端设备数量的与日俱增,移动应用终端所具有的环境不稳定性、任务实时性以及需求多样化等特点,给传统云计算技术提出了更严峻的挑战。作为一种新兴服务模式,雾计算以其具有的上下文感知分布式计算、低任务响应时延和高服务质量等特点,有效弥补了传统云计算技术的不足。尽管云计算技术与雾计算技术在相应的领域都取得了丰富的研究成果,但数据资源的分散性、服务质量的不确定性和用户应用需求的多元化等因素,为实现高效可靠的计算服务带来了新的挑战。譬如,目前的研究中,缺乏一个云雾端应用集成的一致性资源调度优化框架;针对云环境中网络数据流在传输过程出现的性能瓶颈问题,需要更为有效的网络抽象与相应的资源调度方法等。针对目前云雾端应用集成下计算服务在移动感知、资源调度一致性优化等方面面临的挑战,本文对支持云雾端应用集成的资源调度策略及其优化技术开展了相关的研究工作。具体而言,本文的研究工作主要包括以下几个方面:(1)为有效解决云雾环境在服务用户过程中资源分散、分配不平衡问题,本文提出了一个支持云雾端应用集成的资源调度一致性优化框架以实现资源的有效整合、优化。该资源调度框架依托软件定义网络与网络功能虚拟化技术作资源整合,并以分布式计算服务架构为基础,集计算服务的请求响应、计算服务的分配以及计算服务的执行优化模块于一体。系统架构上,该框架自下而上分为叁个层次:终端接入层、雾计算层以及云计算层。终端接入层通过统一计算服务接口汇总来自用户的计算服务请求,实现有线用户和无线用户的服务一致性接入。雾计算层将基于云的服务拓展到网络边缘,根据用户实际的计算服务需求选择服务提供的渠道。雾计算层用于负责响应时间敏感的应用,提供移动感知的资源优化调度。云计算层则主要负责来自雾计算层转接的大数据作业,并在传统大规模并行处理数据框架的基础上,对存储资源和计算资源需求突出的任务集合,进行有效资源调度。(2)为有效解决云环境下大数据作业执行过程中网络资源利用率低的问题,本文提出一种云环境下时限感知的网络资源调度优化方法。云环境下大数据分析作业处理过程中的网络数据流传输,是大数据分析过程的应用瓶颈。围绕这一应用场景,本文首先分析网络数据流的产生过程,引入了协同网络流(Coflow),用于描述大数据作业中网络数据流之间的语义联系。基于Coflow的应用抽象,提出了网络数据流的放置约束。进而以平衡网络负载的思想设计了大数据作业的Coflow生成过程。通过考虑计算节点的带宽分配策略对大数据作业完成时间的影响,进一步确定每个计算节点在处理从属大数据作业的网络数据流传输上的优先级,从而缩短了尤其是时限敏感的作业平均完成时间,并提高了云平台的作业吞吐率。(3)为有效解决雾计算平台在处理多用户计算服务请求时面临的资源分配不均衡问题,本文以提高系统资源利用率为目标,提出一种面向平台的满足任务依赖约束的资源调度优化方法。具体而言,通过分析多用户计算服务请求的“时空”信息以及服务平台节点配置的异构性,本文针对计算任务的服务节点,引入相应的放置约束,并考虑计算任务间的执行依赖约束,对计算任务的调度问题进行了建模分析。本文利用“作业松弛时间”去量化多用户雾计算平台中的系统资源利用率指标。基于此指标,我们将提高系统资源率的问题转化为全局作业松弛时间的优化问题。鉴于其NP-Hard属性,本文分别给出了具有理论依据的基于二值松弛技术的Offline调度算法以及结合表调度法的Online调度算法。实验结果表明,我们提出的算法可以减少计算服务响应时间,提升系统资源利用率。(4)为有效提高雾计算环境下服务节点满足移动用户在安全、高效应用需求方面的能力,本文引入区块链技术,对地理分散的雾计算服务节点进行安全管理,为用户提供实时安全的计算分流服务技术支撑。在此基础上,提出了一种移动感知的计算分流方法BMO(Blockchain-based Mobility-awareOffloading)用于任务的计算分流调度。技术上而言,BMO将用户的移动特性分为有路径约束和无路径约束两类应用模式。针对有路径约束的移动方式,BMO方法首先针对服务节点的计算覆盖范围,构建相应的R-树索引,并根据任务的时限条件,结合移动用户的轨迹预测和服务开销,进行计算分流服务节点的筛选。针对无路径约束的移动方式,BMO方法通过引入个体移动模型,对移动用户在计算分流服务范围内的停留时间进行预测,并根据任务的时限条件以及服务开销,对可用服务节点进行优化选择。BMO方法不仅能够通过计算分流技术满足计算任务的时限要求,还能通过优化选择有效的分流服务节点,减少任务的计算分流服务开销。(本文来源于《南京大学》期刊2019-08-28）
靳小龙,穆云飞,贾宏杰,余晓丹,徐科[5]（2019）在《集成智能楼宇的微网系统多时间尺度模型预测调度方法》一文中研究指出针对含多智能楼宇的微网系统,提出一种基于模型预测的多时间尺度调度方法。首先,为有效利用建筑围护结构蓄热特性所带来的灵活性,构建了虚拟储能系统数学模型,并将其集成到智能楼宇微网多时间尺度调度方法中。随后,提出了基于模型预测的日内滚动修正方法,通过每个控制时域内的滚动优化,实现日内微网系统运行方案的精确修正。最后,以夏季制冷场景为例,利用含智能楼宇的微网系统验证了所提方法的有效性。结果表明,该方法可在保证楼宇室内温度舒适度的前提下,在日前经济优化调度阶段降低运行成本;在日内滚动修正阶段平抑由日前预测误差导致的微网联络线功率波动。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2019年16期）
郝建威[6]（2019）在《智慧地铁调度平台集成技术发展与展望》一文中研究指出城市交通对于城市的发展具有深远而重要的影响,随着北京市发展进程不断加快、城市规模不断扩大、城市人口迅速增加,城市交通的供需矛盾也日趋激烈,地面常规交通因道路堵塞、车辆拥挤、秩序混乱、空噪污染等已经不能满足当前城市发展的需要,城市轨道交通以其大运量、高效率、低污染、低能耗的特点,缓解公共交通拥堵现状,以及提高公共交通资源配置与运用效率的有利优势,成为解决城市交通供需矛盾的有效措施。在当前北京市产业功能不断调整、产业布局不断优化、中心城区功能不断疏散的城市格局下,轨道交通以"小中心,大网络"的建设布局,发挥着连接既有城区和高端产业新城区之间的骨干交通纽带作用,不断塑造着北京经济地标新地图。本文将通过对全貌监视、乘客诱导两方面进行分析,浅析对于智慧地铁调度平台集成技术发展与展望。(本文来源于《通讯世界》期刊2019年07期）
李志颖,倪婧,秦萍,闫玲,杨宏兵[7]（2019）在《有限产能批量问题生产调度与设备维护集成优化研究》一文中研究指出基于有限产能批量问题模型,以多产品多阶段的单机系统为研究对象,以最小化的生产总成本(加工成本、库存成本、开机成本、缺货成本、换型成本以及维护成本)及最大化订单完成率为优化目标,对设备预防性维护和生产调度联合优化问题进行研究。建立了生产调度与设备预防性维护的联合优化模型,该模型可用于确定最优的预防性维护方案、生产批量大小以及加工顺序。利用改进后的差分进化算法对模型进行求解,仿真实验结果表明在相同的设备负荷条件下,该模型在故障维护次数、维护成本和生产总成本方面都要明显优于定周期维护模型。(本文来源于《现代制造工程》期刊2019年07期）
杜轩,潘志成[8]（2019）在《聚类差分进化算法求解多目标工艺规划与调度集成问题》一文中研究指出针对多目标工艺规划与调度集成问题,以完工时间、交货总拖期和设备工作负荷为优化目标,建立了多目标非线性工艺规划集成模型,提出一种聚类差分进化算法。该算法设计了包含工艺、设备和加工顺序信息的3层编码结构,结合聚类算法、差分进化算法和遗传算法的相关操作,有效地优化工艺信息和调度方案,保持可行解的多样性,实现Pareto非支配解集快速更新。通过对Pareto非支配解集进行领域搜索,使其更加接近或到达Pareto最优解集。最后通过实例验证了算法的性能。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2019年07期）
董萍,伍子东,陈永椿,段秦刚[9]（2019）在《考虑多种需求响应的负荷集成商联合调度研究》一文中研究指出随着售电侧市场化改革的推进,负荷集成商由于其连接系统与最终用户的桥梁作用,获得了很大的发展机遇.文中在负荷集成商调度优化中,考虑可削减负荷、可转移负荷、自备发电机负荷这叁种需求响应的物理约束及联合调度约束,并以负荷集成商的收益最大化为目标,采用分支定界法确保找到最优解,从而确定日前能量市场中负荷集成商的最佳调度策略.最后采用算例验证分析了负荷集成商调度受物理约束、电价及联合调度约束的影响,为负荷集成商的实际调度提供了理论依据.(本文来源于《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
孟磊磊,张超勇,邵新宇,任亚平[10]（2019）在《面向节能的工艺规划与调度集成问题建模研究》一文中研究指出工艺规划和车间调度是离散制造车间中的两大关键环节,将两者集成优化有助于提高车间生产效率、降低能源消耗。研究以节能为目标的工艺规划与调度集成(Integration of process planning and scheduling, IPPS)问题,基于空闲时间与空闲能耗两种建模思想,建立3个考虑关机重启节能策略的混合整数线性规划(Mixed integer linear programming, MILP)模型。从模型尺寸复杂度、计算复杂度等方面对这叁个MILP模型进行详细的对比评估。通过使用CPLEX求解器对IPPS调度实例进行求解,证明了所提出MILP模型的正确性与有效性。试验结果表明基于不同建模思路的MILP模型尺寸复杂度、计算复杂度差别很大,基于空闲能耗的MILP模型求解效果好于基于空闲时间的MILP模型。(本文来源于《机械工程学报》期刊2019年16期）
调度集成论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对卷烟企业生产中的批量计划和柔性流水车间调度集成问题,构建了整数规划模型,目标函数由卷烟生产时间、生产线调整次数、卷烟质量、库存成本四部分组成。鉴于该问题的NP-hard性,设计遗传算法进行求解,通过合理设计遗传算子,避免不可行解出现。应用某卷烟企业数据得到优化排产结果,与该企业之前依照经验排产方案进行对比,发现优化排程结果在减少品牌转换次数,提高生产的连续性方面具有明显优势。该算法已作为某卷烟企业排产人员的排产参考,应用于排产决策中,取得了良好的效果,对卷烟企业制定排产计划具有一定的实际指导意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
调度集成论文参考文献
[1].甘婕,王磊,曾建潮,张晓红.单机调度与丝锥视情预防性更换集成模型[J].计算机集成制造系统.2019
[2].柴剑彬,刘赫,贝晓强.考虑机器调整次数和产品质量的卷烟批量计划和柔性流水车间调度集成问题[J].运筹与管理.2019
[3].邓超,钱斌,胡蓉,王凌.混合EDA求解叁阶段异构并行机装配集成调度问题[J].信息与控制.2019
[4].汤闻达.支持云雾端应用集成的资源调度策略及其优化技术[D].南京大学.2019
[5].靳小龙,穆云飞,贾宏杰,余晓丹,徐科.集成智能楼宇的微网系统多时间尺度模型预测调度方法[J].电力系统自动化.2019
[6].郝建威.智慧地铁调度平台集成技术发展与展望[J].通讯世界.2019
[7].李志颖,倪婧,秦萍,闫玲,杨宏兵.有限产能批量问题生产调度与设备维护集成优化研究[J].现代制造工程.2019
[8].杜轩,潘志成.聚类差分进化算法求解多目标工艺规划与调度集成问题[J].计算机集成制造系统.2019
[9].董萍,伍子东,陈永椿,段秦刚.考虑多种需求响应的负荷集成商联合调度研究[J].华南理工大学学报(自然科学版).2019
[10].孟磊磊,张超勇,邵新宇,任亚平.面向节能的工艺规划与调度集成问题建模研究[J].机械工程学报.2019
标签：单机调度; 丝锥视情预防性更换策略; 集成优化模型; 丝锥性能可靠度约束;