基于时延-容量转换的网络路径优选研究

应急救灾、军事作战过程中需要进行大规模的物资调度,受运输网络容量的限制,保障物资需要在网络单元处等待并逐步转运,导致传输时延随物资数量的变化而呈现不确定性.本文在详细分析描述保障网络传输机制的基础上,提出一种基于网络时延-容量转换的建模方法,建立最小时延网络路径优选模型,并改进Dikstra算法求解网络最优路径,最后应用算例验证模型正确性及算法有效性.     

基于资源流网络优化的Max-npv项目调度

活动拖期通过资源流网络的传递会严重影响项目的净现值收益。针对该问题，本文首先在确定性环境下采用模拟退火算法(SA)构建了Max-NPV(Maximize the Net Present Value)非鲁棒性基准调度计划，然后考虑到活动工期的不确定性，设计了MEPC(Minimize Expected Penalty Cost)资源流网络优化算法，通过鲁棒性资源分配实现净现值期望惩罚成本最小化。大规模仿真对比实验结果表明，在活动工期低、中、高三种不确定性程度下，相对于采用随机资源分配算法(SA+RRAS)构建的非鲁棒性调度计划，SA+MEPC算法构建的鲁棒性调度计划在项目净现值实际收益、调度计划的“解”鲁棒性和“质”鲁棒性三个方面都取得了更好的结果，并且应对活动拖期风险的能力也更强。     

基于图的广度搜索的进度生成机制

启发式算法是解决资源受限的项目调度问题的经典方法之一，通常用来生成元启发算法初始解，传统的串行（SSGS）和并行（PSGS）是生成项目调度方案的经典机制，本文基于图的广度优先搜索算法，提出了一种考虑任务节点位置因素的广度生成机制（BSSGS），并验证了算法的效果。借鉴广度搜索算法定义进度生成机制中的当前任务集合C、候选任务集合D以及阶段变量g等，对各任务节点进行层次划分并定义任务调度秩序；结合优先规则选择候选任务j^*并进行资源R_k（t）调度更新，进而生成完整的调度方案；案例分析表明新机制在满足优先规则和资源约束的同时兼顾了任务节点在网络中位置因素，拥有对于局部复杂网络不回避，对关键节点及时调度等明显优势；选择PSPLIB中算例，在不同优先规则下对新机制进行了测试，测试结果表明新的进度生成机制在LPT、SPT、MTS和MIS等优先规则下，在平均最短工期、平均资源利用率及最优调度方案率等方面优于串行和并行进度生成机制，且算法时间复杂度与传统机制相比并未增加，仍为O（J²，K）。     

资源约束下多项目调度的改进遗传算法

针对资源约束下的多项目调度问题,在前人提出的有效的启发式算法研究路径基础上,本文利用遗传算法,结合进度生成机制,提出了多项目调度的改进遗传算法。与其他多项目调度启发式算法相比,该算法在平均项目延迟和最佳解比例方面都表现较好,综合利用优化后的优先规则也使得该算法更适用于不同网络复杂度和不同资源约束程度的多项目调度问题中。     

SDH传输系统性能的动态监视

SDH（Synchronous Digital Hierarchy，同步数字体系）SDH光传送网是由数字交叉连接设备DXC和分/插复用设备ADM组成节点，以大容量光纤传输链路连接，构成具有高度灵活性和自愈功能的网络。并由统一网管系统操作的综合信息传送网络， SDH传输系统性能监视是一项重要的网络管理功能,对性能事件的处理、对性能数据的采集以及对性能历史数据的处理，定期对网元性能数据进行检查时，要对误码性能，抖动性能，漂移性能与可用性指标仔细分析；以便提前发现隐患，提前解决，尤其对光路上存在的误码及时处理，以免引起业务中断。     

中国电信河南公司政企OTN骨干网建设策略及演进方向研究

近年来,金融、党政军类政企客户对低时延、硬通道专线业务需求旺盛,以高清视频、云计算、高品质专线为代表的新型电信业务兴起,尤其是高品质政企专线需求规模呈现快速扩大态势。随着同步数字体系（Synchronous Digital Hierarchy,SDH）逐渐退出历史舞台,光传送网（Optical Transport Network,OTN）成为承载专线业务的关键技术。相较于传统的同步数字体系/多业务传送平台（Synchronous Digital Hierarchy/Multi Service Transport Platform,SDH/MSTP）网络,中国电信河南公司现有OTN网络在网络架构、覆盖范围、节点规模等方面存在不足,无法高效满足政企专线大带宽、低时延、高可靠、业务随选、快速开通业务的一体化承载需求。文章梳理中国电信河南公司OTN现状及面临挑战,重点针对OTN骨干网络进行专线业务承载分析,研究其关键技术及演进方向,并给出河南公司的部署方案和策略,实现政企OTN骨干网络架构的演进及平滑升级,打造高品质的专线承载网络。     

柔性资源约束下的产品开发项目优化调度研究

为解决具有柔性资源约束的产品开发项目调度问题,综合考虑项目调度过程中任务的先后约束关系、所需技能以及柔性资源等约束,以遗传算法和最大流理论为基础,提出了问题求解的改进遗传算法.该算法采用基于优先权的自然数编码,在解码过程中首先采用拓扑排序将染色体翻译成先后关系可行任务链表,然后运用网络最大流理论求解每项任务的柔性资源配置方案,并采用了适用于该问题的遗传操作.测试问题实验结果验证了算法的可行性和有效性.     

考虑通行约束和运力限制的灾后应急物资联合调度优化研究

考虑到灾后路网受损难以运输应急物资，本文研究了应急响应中车辆-直升机联合调度的路径优化问题。针对受灾地区的实时路况，通往灾区的救援工具受到数量以及装载量的约束，本文将受灾点等待救援的平均时间最短以及应急网络总费用最低设为目标，构建运力受限条件下带通行约束的救援物资联合运输多目标优化模型，然后根据随机邻域搜索变异和分级交叉的思想构建出一种带精英策略的非支配排序混合进化算法（NSHEA-II）得到模型的解，并利用算例分析对该算法进行可行性检验。结果发现，本文构建的NSHEA-II算法相对NSGA-II算法能够得到较好的结果且波动性较小，这为决策者制定救援物资的配送方案提供有效的技术支撑。     

基于风险的考虑成本和允许等待的车辆运输调度问题研究

本文同时考虑了成本约束和允许等待情形,研究了最小化风险的车辆运输调度问题,其中运输风险是随时间不同而变化的,即研究在时间依赖网络中基于风险的有约束的运输路径选择问题,以及在选定路径的顶点上决定的出发和等待时间的综合问题。建立了相应的混合整数规划模型,设计了相应的算法,并分析了算法复杂性,最后通过算例验证了该算法的有效性和可行性。     

社区应急疏散动态协作调度优化研究

针对灾民数量和路网通行时间的动态性以及灾民疏散反应系数的随机性，本文提出了社区应急疏散协作调度优化流程，并以疏散灾民数量最大化和疏散成本最小化为目标，构建了社区应急疏散多种运输方式协作调度优化模型，并给出了求解该模型的改进多目标遗传算法。然后，论文使用Tansmodeler模拟社区应急疏散协作调度优化过程，加载疏散灾民动态需求和历史出行时间表，并对模型和算法进行验证。结果表明，该模型和算法可以在有效刻画疏散灾民数量和路网通行时间的基础上，为不同时刻的交通工具配置及疏散路径选取提供决策。     

基于时空聚类预测的共享单车调度优化研究

无桩共享单车网络中存在着供需时空失衡现象,造成了共享资源的浪费及运营商管理成本的增加。为此,针对共享单车需求时间空间的分布特点,本文提出通过聚类分析的方法将具有相似时空属性的单位区域聚合为调度集群,使单车调度问题转化为有时间窗与载重量限制的车辆路径问题,并提出加入衡量集群划分是否合理的惩罚成本,构建共享单车调度路径优化模型。最后,本文改进了贪心算法、遗传算法对模型进行求解,并对算法的调度效果进行比较,为共享单车调度问题提出了从网络分析到调度优化的完整框架和改进算法,具有一定借鉴意义。     

消除二次资源冲突的鲁棒性双目标关键链项目调度优化

传统关键链方法无法解决插入输入缓冲引起的二次资源冲突困境,更不能表述和建模调度方案的鲁棒性,这极大地限制了它在项目进度管理中的广泛应用。本文从鲁棒调度和双目标优化两个角度拓展和创新了传统关键链方法。首先,针对最棘手的二次资源冲突困境,从鲁棒优化视角提出基于局部重调度的二次资源冲突消除策略,进而设计基于消除策略的鲁棒性测度指标;其次,构建同时优化项目工期和调度方案鲁棒性的双目标关键链项目调度模型,并设计混合差分进化算法求解。在获取基准调度计划阶段为克服现有的关键链识别方法的不足,设计基于鲁棒性资源流网络的关键链识别算法并将其嵌入差分进化主算法中。最后,设计并运行大规模数值测试实验,输出数据的统计结果验证了关键链识别算法和二次资源冲突消除策略的有效性,同时也表明了本文设计混合差分进化算法的优越性。     

基于韧性城市视角的突发事件下分布式应急手术调度研究

针对城市突发事件下的应急手术问题,进行了基于韧性城市视角的分布式应急手术调度研究。首先,提出了韧性城市视角下同时考虑救援时间和患者恶化成本的调度目标;其次,结合应急手术中的疲劳阈值效应,截断学习效应和患者恶化成本等典型特点,以及救援医院的可重入层流手术特点,构建了分布式应急手术调度模型;然后,设计两阶段算法求解患者在医院间的分配,以及在医院内的手术排序与资源安排;最后,通过数值实验测试了四种启发式算法下带深度搜索策略的混合教与学优化算法（HTLBO-LS）的寻优性能,并通过仿真案例进一步探讨了不同算法的应用效果,以及在城市韧性视角下的医疗资源配置方案。研究结果为城市突发事件下分布式应急手术调度提供方法借鉴和决策参考。     

有模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理研究

研究带有模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理模型及其混合遗传算法.采用时间窗模糊化处理方法,定义客户满意度函数,根据干扰管理思想对车辆调度中组合性干扰事件进行分析,从配送路径、配送成本和客户满意度三个方面进行干扰辨识与度量,建立基于模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理模型;构造模型求解的混合遗传算法,将最佳客户插入规则与遗传算法结合,同时在算法中嵌入模糊优化程序以处理问题的模糊特征;进行数值实验,实验结果验证了模型与算法的有效性.     

时间窗口约束下基于改进蚁群算法的协同制造调度研究

与传统调度模式不同，协同制造模式下企业之间的调度模式极其复杂。协同企业间的加工工序路线并不固定，且不同类型产品具有不同的加工路线网络。为此本文针对平衡型、瓶颈型、跳跃型、混合型四类具有典型特点的协同制造网络G_p进行分析和设计；考虑制造企业同类产品合并加工策略，构建基于连续加工量的分段生产成本函数；通过设计合理的订单最早交货时间和最晚交货时间，对订单交货进行时间窗口约束，并在此基础上构建了由制造商生产成本W_c^m、订单等待W_s^k（Q_k， T'_k）和提前完工库存成本W_s^k（Q_k， T″_k）、延期惩罚成本构成W_l^k（Q_k， T'″_k）的目标函数。为求解该模型，创新性将蒙特卡洛思想引入蚁群算法，提高蚂蚁选择合理性，避免局部最优；同时，采用移动窗口[min， max]奖励机制，并且对信息素奖励乘以平衡系数k（N）提高奖励可信度，加快搜索速度并提高求解性能。仿真结果表明，本文构建调度模型合理，可以获得优化的调度结果；同时，本文提出的蚁群改进寻优算法具有良好的求解速度和收敛性，算法具有较好的稳定性。     

基于混合流水作业组织的集装箱码头装卸作业集成调度优化

集装箱码头集疏运资源调度的对象是由岸桥、集卡、场桥所构成的多阶段一体化的集装箱装、卸、运操作系统,将该系统的调度优化基于多阶段混合流水线调度问题建立混合整数规划模型,同时考虑集装箱码头现实作业中预定义顺序、避免岸桥交叉作业、以及取决于作业顺序的切换时间等现实约束,针对问题自身的特点设计了两阶段启发式算法,得出各阶段设备的指派结果及作业顺序。通过与基于现行调度规则的调度方案以及与目标函数理论下界值的对比实验,显示了所提出的集成调度模型及求解算法能够有效降低船舶在港时间并实现集卡资源的共享,为集装箱码头集疏运资源的集成调度提供了新的思路。     

粒子群算法及其在调度中的应用综述

粒子群算法是通过对鸟群捕食行为进行的观察和研究而提出的一种群智能优化算法,通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。本文在介绍粒子群算法的基本原理基础上总结了目前主要的粒于群改进方法以及在调度中的应用,为未来的研究和企业调度工作提供了有力的依据。     

新形势下有线电视网络业务发展趋势探究

随着我国经济的快速发展，有线电视网络业务也随之不断发展。有线电视网络凭借其自身的优点：传输质量好、容量大、可双向传送等受到了广大用户的喜爱和欢迎。本文主要针对在当今网络发展的新形势下，有线电视网络业务有何优点和不足，以及未来如何进行发展等问题进行一些探讨。     

改进BT位置知晓性的基于聚类的新算法

根据网络环境的实际情况，提出基于聚类的改进BT位置知晓性的新算法，并且通过在校园网中进行实验测试，以验证该算法可以减少BT下载过程中的网络间流量。     

LTE通信系统语音质量评价算法研究

LTE移动通信系统是通过有效地语音通信系统实现的,从2G、2.5G、3G、4G逐步发展,实现信息传输速率水平的快速提升,信息频谱效率水平,网络容量、抗信道,抗干扰能力,网络兼容性都得到有效的提升。根据业务、技术实际的标准,移动通信网络兼容性受到有效的提升,业务、技术两个层面的通信系统快速发展。我国的LTE通信系统语音质量评价算法按照实际情况进行移动通信系统数据的分析,根据实际信息数据进行全面的融会分析,确定全球化信息LTE网络商业的有效运营过程。截止全球化的信息标准,合理的判断移动通信的主流发展地位,对宽带、频谱、效率、峰值数据等方面的各项内容进行合理的判断分析,确定通信语音业务实际的基础标准。移动通信的网络结构存在复杂的接口问题,需要采用合理的调度和管理方式,明确移动通信系统的语音质量标准,评估效果,通信体验方式等,不断提升运营设备商业服务质量的媒体业务发展管理效果。