导读:本文包含了分派调度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:空中交通管理,航班排序与调度,分派规则,模拟退火算法
分派调度论文文献综述
戴喜妹[1]（2019）在《基于分派规则的航班排序与调度研究》一文中研究指出近年来,经济的平稳增长推动着民用航空运输业的飞速发展,随着航班量逐步增多、运输需求不断扩大,民航业也经受着巨大的挑战。机场是航空器运行的重要节点,担负起飞降落的重要职责。然而,机场上空空域结构复杂、运行限制种类繁多、兼之气象条件复杂多变,使得机场成为提升整个民航运输网络服务品质的关键。通过修、改、扩建能够提升各大繁忙机场的运行容量,但是面临投资大、周期长的困境。因此,研究进离场航空器的排序与调度模型,研究科学高效的优化算法,为进离场航空器确定起降次序和时间逐渐成为提升机场整体运行效率的主要手段。首先,通过梳理国内外现有研究成果,总结了进离场航班排序与调度问题的研究现状。其次,基于现有研究基础,结合机器调度领域的研究方法,将进离场航班排序与调度问题与机器调度问题等效,将机器调度领域应用成熟的分派规则引入航班排序与调度中。再次,对于进场排序与调度问题,提出了基于复合分派规则的两阶段优化方法。然后,对于离场排序与调度问题,针对离场航班排序的特殊性,建立连续航班排序与调度模型,并提出相应的复合分派规则求解模型。最后,对于进离场排序与调度问题,将分派规则与模拟退火算法相结合,在元启发式算法的架构下提出了基于复合分派规则的元启发式算法。本文相较于之前的研究,最大的贡献在于——成功结合与应用分派规则与元启发式算法,提升进离场航空器航班排序与调度的时间与效率。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2019-03-01）
戴广[2]（2018）在《网约车辆在线均衡调度分派算法的研究与实现》一文中研究指出随着GPS、Wi-Fi、RFID以及Bluetooth等无线网络技术与传感器设备的大量普及,出现了越来越多的车辆推荐系统,这些车辆的移动轨迹数据也能够被不断的收集,通过分析与挖掘这些历史轨迹数据,可以更好的改善车辆推荐系统。车辆推荐系统可以更好的在用户与车辆之间进行调度,更准确地进行车辆推荐与路线规划,减少车辆盲目行驶,对于增加车辆的收入,减少用户等待时间,缓解交通阻塞,以及减少环境污染都有着很强的现实意义。传统的车辆推荐系统主要关注于用户的满意程度,即尽可能地减少用户的等待时间,而忽略了车辆之间的公平性,这些系统趋向于推荐离用户最近的空乘车辆。本文通过对真实历史轨迹数据进行统计分析发现,随着推荐次数增加,车辆之间的收入差异变得越来越大。异于传统的车辆推荐系统,本文的目的就是对于不断产生的用户请求,根据一些策略将请求推荐给车辆,使得推荐结果即能保证车辆之间分配的公平性,又能保证较短的用户等待时间。然而,通过分析,我们发现这两者是一个权衡问题,无法同时达到最优。本文首先针对Brute-force算法与Greedy算法在解决该问题存在的不足,提出了一个高效的RRA-LSP算法。Brute-force算法属于暴力算法,对于每一个用户请求,都直接从整个城市中寻找最优的车辆,并为其规划行驶路线。该算法的时间复杂度较高,但结果准确。Greedy算法属于近似算法,每次都是在以用户请求为圆心,半径为3000米的范围内寻找局部最优的车辆。该算法相对较快,但很难得到最优推荐结果。RRA-LSP算法则为一个高效的算法,而且能够得到与Brute-force算法一致的准确解。RRA-LSP算法首先不断地缩小搜索范围,直到达到一定的条件,得到最终的搜索范围。通过严格证明发现,最优车辆一定在该范围内。最后,我们只需要在该范围内寻找到最优车辆,然后推荐给用户。对于多用户请求场景下产生的冲突问题,我们提出了相应的冲突处理规则,并设计了一个均衡调度机制,用于对多用户请求的分配。通过对比在两个真实道路网络数据集上的实验结果表明,本文提出的算法不仅能减少车辆之间的收入差异,而且能保证较短的用户等待时间,并且进一步验证了RRALSP算法的高效性与准确性,相比传统的车辆推荐算法,能够更好地保证车辆之间分配的公平性。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-06-01）
梁峰,郭源源,王谦[3]（2017）在《基于混合调度规则的手术资源分派调度优化研究》一文中研究指出手术资源调度方法是影响医院效益和效率最为关键的因素,因为它直接关系到手术室各项资源的分配、医护人员的工作质量和效率以及病人的满意度等。本文提出将仿真优化方法和启发式规则相结合对手术分派调度方法优化问题进行研究。首先建立了手术分派调度的数学规划模型;然后提出考虑调度偏好的混合调度规则优化方法,并采用禁忌搜索结合仿真优化方法,搜寻混合手术调度规则最优的比例系数,以求解最优的手术调度方案。最后通过实例验证了混合调度规则方法的有效性和实用性。(本文来源于《第十九届中国管理科学学术年会论文集》期刊2017-10-20）
苏春,施杨梅,郑玉巧[4]（2016）在《基于分派规则和离散人工蜂群算法的再制造系统生产调度》一文中研究指出回收件质量的不确定性使得再制造的加工路径、工序工时具有随机性,极大地增加了生产调度的难度。研究分派规则和回收件输入序列对再制造系统性能和生产调度的影响。采用C++语言编制再制造系统调度仿真程序,用来模拟再制造系统动态运行过程,并求解再制造系统的性能指标。在分析再制造生产线特性的基础上,设计了总流程时间最小、跳跃次数最小等多种分派规则,通过实验设计分析不同规则对生产线性能的影响,评估各分派规则的优劣及其适应性;采用改进的离散人工蜂群算法进行寻优,以获取最优回收件输入序列。通过与标杆Nawaz-Enscore-Ham(NEH)规则的对比分析,验证提出的改进人工蜂群算法在再制造系统生产调度中的有效性。(本文来源于《工业工程与管理》期刊2016年05期）
黄阳阳[5]（2015）在《多核平台下考虑能耗的实时任务分派与调度研究》一文中研究指出Single-clock multiprocessor Frequency Assignment Algorithm(SFAA)算法是一个对周期性的实时任务进行分派与调度的算法。本文打算对SFAA算法和叁种常见的分派和调度算法分别在4核和8核平台下在能耗和时间两个方面进行比较和分析,并且从任务集的任务数、任务集的利用率,即任务集中的每个任务的利用率之和,任务的利用率的最大值叁个因素进行分析。最后通过实验验证了SFAA算法在节能方面总是优于其它叁种算法;同时在时间方面总是SFAA耗时大于其它叁种算法,揭示了任务集的任务数、任务集的利用率和任务的利用率的最大值对能耗和耗时的影响。(本文来源于《智能计算机与应用》期刊2015年04期）
李政道,周泓[6]（2014）在《基于限时送达服务的订单分派与生产运送调度的集成优化》一文中研究指出针对采用限时送达方式的订单式生产企业,将现有研究扩展到多工厂布局,研究如何安排订单分派和生产运送的联合调度,从而最小化生产成本和配送成本。分析表明该问题具有NP-Hard的计算复杂性,随后提出一种具有多项式时间复杂性的叁步骤启发式方法。理论分析表明,该启发式方法的最坏绩效以Lmax+1为边界,且实验分析表明该方法可以生成几近最优的解,得到非常紧的上下边界。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2014年07期）
张政,谢晓岚,耿娜[7]（2012）在《多目标优化下的手术室分派调度问题》一文中研究指出针对手术室分派调度的4个优化指标:开放成本、加班成本、手术切换和偏好,提出了手术室分派调度的线性规划模型,并利用蒙特卡洛方法考虑了手术时间的不确定性.采用了标准的线性规划求解器(Cplex)进行实例求解,结果表明,所提出的方法能有效减少手术室运营总成本、手术室的平均加班时间和手术的切换次数,在很大程度上满足了手术偏好要求.(本文来源于《上海交通大学学报》期刊2012年12期）
陈了愿[8]（2009）在《移动实时数据库事务的优先级分派与调度策略》一文中研究指出随着移动计算技术的发展,移动计算系统开始逐渐走进人们的生活。在很多移动计算系统中,事务具有实时性要求,如移动股票交易系统、导航/定位系统等。但是由于移动通信网络具有不可靠性、带宽不对称性、频繁断接性等特点,使得移动环境下的实时事务的实时性难以得到满足,因此有必要对移动实时事务处理进行研究。事务调度是实时事务处理的一个关键技术。相对于实时事务而言,移动实时事务调度不仅要考虑传统实时事务调度所要考虑的问题,还要考虑移动环境的特点。现有的移动实时事务调度策略大多数都集中于对无线网络的频繁断接的处理上,调度的目标是最小化错失截止期的事务的数目。在一些移动实时应用中,系统可能给事务赋予一定的价值以反映如果事务在截止期之前完成系统期望得到的收益,当事务被赋予不同的价值时,系统的目标就变为最大化系统的实现价值。针对这种应用有必要研究一种综合考虑事务的价值和无线网络频繁断接的移动实时事务优先级分派与调度策略。该策略适用于移动环境下的软实时和固实时事务,按照期望价值/空余时间来给事务分派优先级并在空余时间的计算式中加入了与断接有关的参数,同时还把发送结果这一步骤加入到事务调度的过程中并增加了准入控制机制来防止系统过载而导致大量事务夭折。基于该策略设计了模拟实验并验证了该策略的性能。(本文来源于《华中科技大学》期刊2009-05-01）
陈旭龙,史庆东,常宁宁[9]（2008）在《运力不足条件下的车辆分派优化调度算法研究》一文中研究指出针对车辆资源的有限性与需求量的不确定性矛盾,为了保证用车任务的顺利完成,作者提出了一种以租借费用最小化为目标的车辆分派调度策略,建立了数学模型,并利用匈牙利法的思想不断缩小规划空间以得到总租借费用最小的车辆分派调度,其计算量小,结果处理起来也非常迅速,具有一定的现实指导意义。(本文来源于《科技信息(学术研究)》期刊2008年10期）
陈旭龙[10]（2008）在《车辆分派优化调度算法研究》一文中研究指出随着现代科技的发展,充分利用信息技术,谋求信息技术保障优势,已越来越成为武警部队完成职能保障任务的重要因素。深入研究军交运输信息化建设问题,对积极适应新军事变革要求,完成信息化条件下武警部队“处突”、“反恐”和防卫作战运输保障任务具有十分重要的意义。当前,武警部队职能任务多样化的特点越来越明显,对任务车辆的分派调度要求也越来越高。而作为武警部队车辆管理信息化建设重要组成部分的车辆分派调度工作主要还是依靠车辆调度员按照用车流程进行随机分派调度,即严格按照用车计划进行分派。面对多任务、多车型、多人员等复杂条件下的车辆分派调度时计划分派调度已不能完全满足需求。为了方便、快捷的完成复杂条件下的车辆分派调度,提高车辆信息化管理的保障效益,论文在分析研究武警部队现有的车辆信息管理系统中分派调度算法的基础上提出了一种优化的车辆分派调度策略——常规业务流程的车辆分派调度算法和运力不足情况下以费用最小化为目标的车辆分派调度算法。对于常规业务流程的车辆分派调度算法,首先按照定义的数据结构关系和需求表的顺序生成具体任务与车辆选配矩阵。然后按具体任务和车辆选配矩阵进行任务的车辆具体分派,在分派过程中首先将车辆分为两类即有专车任务与无专车任务。对有专车任务优先分派并从选配矩阵中划去以缩小分派范围,对无专车的任务则通过可选择分派车辆数多少再来定义车辆的使用优先级,对于同级别的车辆再按其所能使用的任务数量继续排列顺序,最后根据任务的优先级别得到车辆的分派优先级别,从而得到较优的分派结果,减少了以往车辆调度算法中复杂的假设和庞大的计算过程,节省了时间,提高了效率。对于以费用最小化为目标的车辆分派调度算法,是在单位车辆资源不足条件下又必须满足任务用车需求时向外单位租借车辆的一种车辆分派算法,主要利用整数规划以租借费用最小化为目标,通过匈牙利法的思想不断缩小规划空间以得到总租借费用最小的车辆分派调度,其计算量小,结果处理起来也非常迅速。在本文的最后还对我们的车辆分派调度算法在武警部队车辆信息管理系统中进行了算法测试和运行,以保证算法的可行性和完整性。经过测试证明我们的算法大大提高了武警部队车辆分派调度的效率,节约了资金,减少了成本,运行效率较好。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2008-04-01）
分派调度论文开题报告
（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：
随着GPS、Wi-Fi、RFID以及Bluetooth等无线网络技术与传感器设备的大量普及,出现了越来越多的车辆推荐系统,这些车辆的移动轨迹数据也能够被不断的收集,通过分析与挖掘这些历史轨迹数据,可以更好的改善车辆推荐系统。车辆推荐系统可以更好的在用户与车辆之间进行调度,更准确地进行车辆推荐与路线规划,减少车辆盲目行驶,对于增加车辆的收入,减少用户等待时间,缓解交通阻塞,以及减少环境污染都有着很强的现实意义。传统的车辆推荐系统主要关注于用户的满意程度,即尽可能地减少用户的等待时间,而忽略了车辆之间的公平性,这些系统趋向于推荐离用户最近的空乘车辆。本文通过对真实历史轨迹数据进行统计分析发现,随着推荐次数增加,车辆之间的收入差异变得越来越大。异于传统的车辆推荐系统,本文的目的就是对于不断产生的用户请求,根据一些策略将请求推荐给车辆,使得推荐结果即能保证车辆之间分配的公平性,又能保证较短的用户等待时间。然而,通过分析,我们发现这两者是一个权衡问题,无法同时达到最优。本文首先针对Brute-force算法与Greedy算法在解决该问题存在的不足,提出了一个高效的RRA-LSP算法。Brute-force算法属于暴力算法,对于每一个用户请求,都直接从整个城市中寻找最优的车辆,并为其规划行驶路线。该算法的时间复杂度较高,但结果准确。Greedy算法属于近似算法,每次都是在以用户请求为圆心,半径为3000米的范围内寻找局部最优的车辆。该算法相对较快,但很难得到最优推荐结果。RRA-LSP算法则为一个高效的算法,而且能够得到与Brute-force算法一致的准确解。RRA-LSP算法首先不断地缩小搜索范围,直到达到一定的条件,得到最终的搜索范围。通过严格证明发现,最优车辆一定在该范围内。最后,我们只需要在该范围内寻找到最优车辆,然后推荐给用户。对于多用户请求场景下产生的冲突问题,我们提出了相应的冲突处理规则,并设计了一个均衡调度机制,用于对多用户请求的分配。通过对比在两个真实道路网络数据集上的实验结果表明,本文提出的算法不仅能减少车辆之间的收入差异,而且能保证较短的用户等待时间,并且进一步验证了RRALSP算法的高效性与准确性,相比传统的车辆推荐算法,能够更好地保证车辆之间分配的公平性。
（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。
分派调度论文参考文献
[1].戴喜妹.基于分派规则的航班排序与调度研究[D].南京航空航天大学.2019
[2].戴广.网约车辆在线均衡调度分派算法的研究与实现[D].西安电子科技大学.2018
[3].梁峰,郭源源,王谦.基于混合调度规则的手术资源分派调度优化研究[C].第十九届中国管理科学学术年会论文集.2017
[4].苏春,施杨梅,郑玉巧.基于分派规则和离散人工蜂群算法的再制造系统生产调度[J].工业工程与管理.2016
[5].黄阳阳.多核平台下考虑能耗的实时任务分派与调度研究[J].智能计算机与应用.2015
[6].李政道,周泓.基于限时送达服务的订单分派与生产运送调度的集成优化[J].计算机集成制造系统.2014
[7].张政,谢晓岚,耿娜.多目标优化下的手术室分派调度问题[J].上海交通大学学报.2012
[8].陈了愿.移动实时数据库事务的优先级分派与调度策略[D].华中科技大学.2009
[9].陈旭龙,史庆东,常宁宁.运力不足条件下的车辆分派优化调度算法研究[J].科技信息(学术研究).2008
[10].陈旭龙.车辆分派优化调度算法研究[D].国防科学技术大学.2008