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2022年10月11日，中国电力科学研究院人工智能所举办“面向配电网调度优化的人工智能技术研究及应用”培训，邀请相关领域专家开展技术交流，所科研人员参加培训。
合理调度集装箱码头的装卸设备以减少生产过程中的能耗,对实现其低碳绿色化发展具有重要意义.针对集装箱码头向自动化发展过程中的双小车岸桥与AGV(Automated guided vehicle)联合配置及调度问题,考虑AGV续航时间、双小车岸桥中转平台容量和堆场缓冲支架容量约束,以岸桥的能耗最小为第一阶段模型的优化目标,以AGV运输过程的能耗最小为第二阶段目标建立两阶段优化模型;设计枚举法求解第一阶...
类进化算法驱动的动态电力经济调度优化
进化算法 类搜索机制 动态电力经济调度
2017/1/17
动态电力经济调度（Dynamic Economic Dispatch，DED）属于一种在时间和空间上相互耦合的多阶段动态决策问题，一般被转化为一个高维的约束数值优化问题来求解.本文提出了一种新型全局优化算法——类进化算法（Cluster Evolutionary Algorithm，CEA），并将其应用于DED问题的计算.CEA通过聚类过程在进化个体间构建一定结构的连接关系，并利用这种虚拟的簇类化...
钢铁企业铁水运输调度优化与仿真
铁水运输 避碰算法 运行柔性时间 动态规划 智能化的铁水调度仿真系统
2014/4/17
以钢铁企业铁水铁路运输为对象，通过鱼雷罐车运输(TPC)满足铁水在高炉与炼钢厂之间供需关系。以厂区铁路为网络, 在铁水运输路径选择及自动避碰算法基础上，根据铁水供需和网络点之间的距离以及道岔、信号等现场因素，提出了利用鱼雷罐车运行柔性时间和动态规划来优化铁水调度的方法，最终形成智能化的铁水调度仿真系统，辅助工作人员来对机车和铁水罐车（鱼雷罐车）实现较优调配
基于逆向强化学习的舰载机甲板调度优化方案生成方法
逆向强化学习 强化学习 舰载机甲板调度 优化方案生成
2016/6/8
针对计算机辅助指挥调度舰载机甲板作业的决策过程无法脱离人参与这一特点，引入基于逆向学习的强化学习方法，将指挥员或专家的演示作为学习对象，通过分析舰载机的甲板活动，建立舰载机甲板调度的马尔可夫决策模型(MDP)框架；经线性近似，采用逆向学习方法计算得到回报函数，从而能够通过强化学习方法得到智能优化策略，生成舰载机甲板调度方案。经仿真实验验证，本文所提方法能够较好地学习专家演示，结果符合调度方案优化需...
基于可变长工序编码的再制造生产调度优化方法
再制造 生产调度 遗传算法 可变长工序编码
2010/8/31
回收品质量、数量以及拆卸过程中的不确定性因素使再制造生产调度问题更加复杂。针对工件加工路径的可变性特点，建立了再制造生产中的job-shop调度模型，提出了一种基于可变长工序编码方法的改进遗传算法，设计了异常染色体的识别和重构方法，以及相应的遗传算子。在参数矩阵的指导下，该算法可以实现随机工序数目和随机工序顺序情况下再制造生产调度问题的优化求解。仿真实验证明了该算法的有效性和可行性。
港口油品配送系统调度优化的启发式方法
港口油品配送 调度 启发式方法
2009/10/12
基于带时间窗的车辆路径问题优化理论与方法，首先给出了港口油品配送计划调度满足的数学模型，然后基于智能理论，针对配送时间、空间和配送载重量等限制条件，发展了一系列进行运输路径计划制定的启发式方法，如种子需求选择方法、路径插入可行性检测方法及移动、交换等优化路径方法，来得出最优的港口船舶柴油配送调度方案。最后通过实例验证说明了该文方法的有效性。
基于遗传算法的维修任务调度优化及仿真
任务调度 遗传算法 甘特图
2009/9/27
针对复杂维修任务调度问题，用Matlab编写的程序计算出满足约束条件的几组备选分配方案，筛选出有用方案后，用遗传算法计算各备选分配方案下的总维修跨度时间，取其中时间最短的作为最终方案并绘制甘特图。根据甘特图采用Extend软件对调度过程进行仿真，结果证明，该算法理论调度方案的总维修跨度时间和Extend仿真时间一致，能有效节省维修时间。
智能电网快速仿真与模拟任务调度优化方法
多Agent系统 配电快速仿真与模拟 三相状态估计
2009/7/3
基于MAS建立的分布并行计算环境，其任务调度问题具有新的特点。对于基于MAS的配电快速仿真与模拟系统，以配电网三相状态估计为例，建立了新的调度问题模型，提出了基于FCM的启发式任务调度优化方法。该方法利用模糊C均值聚类分析算法对独立任务进行聚类分析，避免了在超大解空间中用基于搜索的方法去寻求最优解的做法。该方法具有线性时间复杂度，而且通过大量算例表明它总是能够在合理的时间内获得次优解或最优解，使m...
生产调度优化问题文化进化算法研究
调度优化问题 文化进化算法 Flow shop调度问题
2009/7/1
许多生产调度优化问题属于NP-hard问题，其求解通常采用智能启发式算法。基于文化算法及文化进化思想设计的文化进化算法，通过上层文化空间的经验知识指导下层个体进化搜索的方向及步长，通过模拟人类社会文化进化的机制实现文化空间的进化与更新，最后将算法应用到置换Flow shop问题的求解，用Matlab编程仿真测试，结果表明此算法解决生产调度优化问题是可行的，而且其全局搜索性能优于一种改进的GA算法。
基于遗传和禁忌搜索算法求解车间调度优化问题
遗传算法 禁忌搜索算法 车间调度
2009/3/6
针对柔性生产环境下的车间调度问题,在考虑遗传算法早熟收敛问题和禁忌搜索法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索法结合起来,提出了基于遗传和禁忌搜索的混合动态优化调度算法,并用实例对该算法进行了仿真研究。结果表明,此算法有很好收敛精度,是可行的，并且能够在扰动发生后提供新的调度计划，与传统的调度算法相比较，体现了明显的优越性。
基于递阶遗传算法的并行多机调度优化
递阶遗传算法 等同并行多机调度 非等同并行多机调度
2009/2/6
针对最小化完工时间的等同和非等同并行多机调度一类问题，提出了一种递阶遗传算法。该算法根据问题的特点，采用一种递阶编码方案，此编码与调度方案一一对应。用递阶遗传算法优化并行多机调度不需设计专门的遗传算子，操作简单。计算结果表明，递阶遗传算法是有效的，能适用于大规模等同和非等同并行多机调度问题。
基于蚁群算法的MC供应链调度优化研究
大规模定制 客户订单分离点 供应链调度
2009/1/7
为解决大规模定制模式下客户订单分离点后的动态供应链调度问题，提出了包括供应商选择及企业合作时序安排的优化调度模型，设计了基于蚁群算法的求解过程。通过多组数据实验及结果比较分析，对模型算法的有效性、稳定性进行了验证。
整合Petri网和蚁群优化算法用于柔性制造系统调度优化研究
Petri 网 蚁群优化算法 柔性制造系统
2008/12/15
以Petri网与蚁群优化算法相结合，求解柔性制造系统的调度问题，取得了明显的优化效果。以一个典型算例的调度优化为例，证明了算法的有效性。