启发式动态任务调度与航路规划方法
低轨预警系统动态任务规划启发式算法
第３ ５ 卷第 １ ０期
２ ０ １ ３ 年１ ０月
电
子与信ຫໍສະໝຸດ 息学报 Ｖｏｌ ＿ ３５ Ｎ ｏ． １ ０
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ｓ＆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
０ｃ ｔ ． ２ ０ １ ３
ｏ ｒ ｉ ｇ ｉ ｎ ａ ｌ ｔ ａ ｓ ｋ ｐ ｌ ａ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇ ｓ ｃ ｈ ｅ ｍｅ ． Ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｐ ｌ ａ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ， ａ ｖ ａ ｒ ｉ ａ ｂ ｌ ｅ ｎ ｅ ｉ ｇ ｈ ｂ ｏ ｒ ｈ ｏ ｏ ｄ ｈ ｅ ｕ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ
ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｔ ａ ｓ ｋ ｐ ｌ ａ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇ ｉ ｓ ｂ ｕ ｉ ｌ ｔ ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄ ｅ ｓ ｔ ｗｏ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ。 ＿ ＿ ＿ — —ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ｉ ｎ ｇ
多资源约束下航天多项目调度的启发式算法
多资源约束下航天多项目调度的启发式算法随着航天事业的发展，航天多项目调度日益成为研究的热点，但受到多资源约束的影响，如计算资源、时间、成本和空间等，使得航天多项目调度问题复杂。
针对这一问题，启发式算法是一种有效的解决方案。
本文主要研究基于启发式算法的航天多项目调度，旨在提出一种基于个体扩散的启发式算法，通过精心设计的散规则和概率变异机制，实现算法的最优化和优化。
首先，在航天多项目调度问题中，首先明确每个任务的多资源约束及其边界。
这些边界将限定该任务可进行的调度范围，以保证该任务可顺利完成。
其次，在启发式算法的设计过程中，首先定义搜索空间，根据搜索空间的大小设定计算参数，计算参数的设定决定了程序的全局优化能力，并且影响程序的搜索效率。
其次，研究者根据对调度问题的全面理解，设计扩散个体。
需要注意，个体中必须包含除调度策略之外的其它信息，以便展开深入的搜索。
最后，为了提高算法的搜索效率，需要设计概率性变异机制，用来改变搜索空间中的调度方案。
上述论述基于启发式算法的航天多项目调度，提出了一种个体扩散的启发式算法框架。
该框架的优势在于：（1）依托于边界的精心设计的个体扩散，可以有效地搜索空间，减少搜索时间。
（2）概率变异机制不仅可以改变搜索空间中的调度方案，而且可以提高算法的优化效果。
在实践中，该算法具有较高的稳定性，收敛速度快，可行性较高，因而具有较强的实际意义。
实验结果表明，该算法可以有效地提高多项目调度的效率，并可以在满足搜索限制的情况下，取得更好的调度效果。
这项研究结果可以为航天多项目调度的研究提供实践借鉴，为航天事业的发展和完善提供重要参考依据。
总之，根据本文的研究结果，基于启发式算法的航天多项目调度是一种可行的解决方案，可以有效地提高多项目调度的效率，更好地支持航天事业的发展。
然而，由于搜索空间的复杂性和变化率，在实际应用中，仍然存在一定的技术挑战，为了进一步完善该算法，有必要继续深入探索和实验，以满足具体的航天多项目调度要求，实现更好的服务质量。
基于改进启发式算法的无人机航路规划的开题报告
基于改进启发式算法的无人机航路规划的开题报告一、选题的背景和意义无人机由于其灵活、高效的特点，正在越来越广泛地应用于各个领域。
例如，在物流、搜索救援、农业、环保等方面都有着重要的应用。
然而，在无人机运用的实践中，一个重要任务就是规划飞行路径。
如何规划最优飞行路径，是解决无人机飞行应用问题的一个关键问题。
二、选题的目的和任务本选题旨在研究基于改进启发式算法的无人机航路规划。
本选题需要完成的任务包括：了解无人机的基本概念、无人机航路规划的方法、改进启发式算法的原理和实现过程等方面的知识，进一步探究无人机航路规划中的优化问题，提出改进启发式算法的策略，并设计实验验证其效果。
具体任务如下：1、研究无人机的基本概念、航迹规划的目的和流程，并对航迹规划的基本方法进行梳理；2、学习改进启发式算法的设计原理和实现过程；3、根据现有模型，结合启发式算法思想，提出可行的航迹优化策略；4、根据提出的航迹优化算法，设计并实现代码，并进行实验验证算法效果；5、总结本次研究得出的结果，提出今后研究的方向和建议。
三、预期的研究结果通过本次选题的研究，预期可以得出以下结果：1.了解无人机的基本概念，掌握无人机航路规划的方法；2.学习改进启发式算法的基本原理和实现过程；3.结合前两个步骤，提出改进的无人机航路规划算法；4.设计实验验证算法效果，对新旧算法进行比较，并分析其优劣；5.总结本次研究成果，进一步提出今后改进无人机航路规划问题的建议。
四、研究方法和思路本研究的方法和思路如下：1.收集和整理无人机航路规划方面的文献资料，了解目前的研究现状和趋势；2.探究改进启发式算法的原理，包括遗传算法、模拟退火算法等；3.结合无人机航路规划问题，设计合适的启发式算法；4.进行实验验证，测试改进算法的优化效果；5.总结研究成果，提出今后改进建议。
五、难点和研究重点本研究中存在以下难点:1、无人机航迹规划复杂度高，需要设计合适的启发式策略；2、启发式算法设计问题，需要新颖性和可行性结合。
飞机移动生产线作业调度问题的启发式算法
２ ０ １ ５年 ４月
工 业 工 程 与 管 理
Ｉ ｎ ｄｕｓ ｔ ｒ ｉ ａ ｌ Ｅｎ ｇｉ ｎｅ ｅ ｒ ｉ ｎｇ ａ ｎ ｄ Ｍａ ｎ ａ ｇｅ ｍｅ ｎ ｔ
Ｖｏ ｌ ＿ ２ Ｏ ＮＯ ． ２
Ａｐｒ ．２ ０１ ５
文章 编号 ： １ ０ ０ ７ — ５ ４ ２ ９ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ２ － ０ １ １ ６ — ０ ６
ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｗｏ ｒ ｋ ｅ ｒ ｓ ． Ｔｗ ｅ ｎ ｔ ｙ— ｓ ｅ ｖ ｅ ｎ ｈｅ ｕ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｅ ｓ ａ ｒ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ｅ ｄ ｏ ｎ ２ ５ ０ ｔ ｅ ｓ ｔ
ａ ｉ ｒ ｃ ｒ ａ ｆ ｔ ｍｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ａ ｓ ｓ ｅ ｍｂ ｌ ｙ ｌ ｉ ｎ ｅ ， ａ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｏ ｆ ｍｉ ｎ ｉ ｍｉ ｚ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｋ ｅ ｓ ｐ ａ ｎ ｉ ｓ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｅ ｄ ．
ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍｓ ｄ ｉ ｖ ｉ ｄ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｏ ｆ ｉ ｖ ｅ ｓ ｕ ｂｓ ｅ ｔ ｃ ｏ ｎ ｔ ａ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ２ ０， ５ ０， １ ０ ０， ２ ０ ０ ａ ｎｄ ５ ０ ０ ｗｏｒ ｋ ｅ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ．Ｔｈ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｕｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ １ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ａ ｌ ｌ ｏ ｗ ＵＳ ｔ ｏ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｙ ｔ ｈ ｅ ｍｏ ｓ ｔ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎｔ ｈｅ ｕ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｅ ｓ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ：ａ ｉ ｒ ｃ ｒ ａ ｆ ｔ ｍｏ ｖ ｉ ｎｇ ａ ｓ ｓ ｅ ｍｂ ｌ ｙ ｌ ｉ ｎｅ ；ｈｅ ｕｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ；ｓ ｃ ｈｅ ｄｕ ｌ ｉ ｎｇ；ｐ ｒ ｉ ｏｒ ｉ ｔ ｙ ｒ ｕｌ ｅ
物流管理中的路径规划与调度优化方法
物流管理中的路径规划与调度优化方法物流管理对于现代企业的成功运营至关重要。
高效的物流管理可以提高运输效率，减少成本，并确保货物准时到达目的地。
路径规划与调度优化是物流管理中的重要环节，通过合理的路径选择和有效的调度安排，可以最大程度地优化物流运输过程。
本文将围绕物流管理中的路径规划与调度优化方法展开讨论。
路径规划是指通过合理的道路网络选择，确定货物运输的最佳路线。
在路径规划中，我们需要考虑到货物的起始地点、目的地点以及中途经过的地点等因素。
其中，路径规划算法的设计是关键的一步。
常见的路径规划算法包括Dijkstra算法、A*算法以及遗传算法等。
Dijkstra算法是一种常用的最短路径算法。
它通过计算节点之间的最短距离来确定最佳路径。
该算法的基本思想是从起始节点开始逐步往外扩展，直到找到目标节点。
在扩展的过程中，需要记录节点之间的距离，并不断进行更新。
这样，经过遍历所有可能路径，就能找到最短路径。
Dijkstra算法在实际物流管理中广泛应用，能够帮助确定最佳的运输路线，减少货物运输的时间和成本。
A*算法是一种启发式搜索算法，结合了广度优先搜索和启发式评估函数的特点。
启发式评估函数用于估计当前节点到目标节点的最佳距离。
A*算法在扩展节点时，选择的下一个节点是根据启发评估函数的值进行排序的，这样可以尽快找到最佳路径。
与Dijkstra算法相比，A*算法能够更快地找到最佳路径，并且具有较高的效率。
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化方法。
在路径规划问题中，可以通过遗传算法来优化路径的选择。
遗传算法的基本思想是将每个可能的解表示为染色体，通过交叉、变异等操作来产生新的解。
这样逐代演化，最终找到最优解。
在物流管理中，遗传算法可以用于求解多起点、多终点、多路径的路径规划问题，优化路径选择，提高运输效率。
除了路径规划外，调度优化也是物流管理中的关键环节。
调度优化是指在给定的时间和资源约束下，合理安排货物的装载和运输，以提高运输的效率。
基于启发式算法的排班与调度优化研究
基于启发式算法的排班与调度优化研究人力资源部门对于排班与调度的优化一直是一个重要的课题，因为排班不当会导致工作效率低下、员工满意度下降等问题。
现如今，随着数字化和信息化的普及，越来越多的企业开始利用科技手段来进行排班与调度优化，其中启发式算法就是其中一种常用的技术。
启发式算法是一种基于规则式和经验化的计算方法，其主要原理是根据一定规则和历史经验进行计算，以获得较为准确的结果。
启发式算法的特点在于能够解决复杂问题且具有较高的效率和速度。
对于排班与调度优化而言，启发式算法能够根据员工的工作能力、时段需求、个人意愿等因素进行排班，以达到最优化的效果。
首先，启发式算法能够根据员工个人信息进行排班。
传统的排班方式通常只考虑员工的工作时间和稳定性，而忽略了员工个人的需求和特点。
而启发式算法则能够根据员工的工作能力、职责、专业技能等因素进行排班，以确保每一位员工都能够得到合适的工作量和工作内容。
这样不仅能够提高员工的工作效率和工作质量，同时也能够提高员工的满意度和忠诚度。
其次，启发式算法能够根据时段需求进行排班。
不同的时段，企业的工作需求也会有所不同。
例如，在旅游季节或者节假日，企业需要增加员工的工作量来满足更多的客户需求；而在非高峰时段，企业则需要治理员工的工作量以避免浪费资源。
而利用启发式算法，企业可以根据不同的时段需求进行排班，以确保资源的最优分配。
这样不仅能够提高企业的工作效率和产能，同时也能够节省企业的成本和资源。
最后，启发式算法能够根据员工个人意愿进行排班。
对于员工而言，一个灵活、自由的工作环境是他们愿意在一个企业长久工作的重要因素。
因此，在排班的过程中，应该尽量满足员工重要的个人意愿。
经过运用启发式算法，企业可以根据员工的个人意愿进行排班，以确保每一位员工都能够得到其想要的工作安排。
这样不仅能够提高员工的工作参与度和积极性，同时也能够减少员工的不满和离职率。
在总结上述内容后，我们可以得出结论：启发式算法可以有效地解决排班与调度的优化问题。
启发式算法在车间调度优化中的应用
启发式算法在车间调度优化中的应用随着工业自动化的不断深入，车间调度优化显得越来越重要。
在一个车间，如果能够合理安排生产作业顺序，那么既能够保证生产效率，又能够降低生产成本，提高企业的竞争力。
但是对于一个车间中的生产作业，为什么会存在多种调度方式呢？这是因为车间调度问题是一个NP难问题，也就是说，寻找一个最优的调度方案是十分困难的，需要运用复杂的算法来解决。
随着计算机科学的不断发展，启发式算法成为解决NP难问题的有效方法之一。
在车间调度优化中，启发式算法可以通过寻找优质解，不断进行调整和筛选，最终得到最优的调度方案。
本文将从两个角度入手，即遗传算法和模拟退火算法，分别探讨启发式算法在车间调度优化中的应用。
一、遗传算法遗传算法是一种类比自然界生物进化过程的算法。
在这个算法中，将问题转化为一个目标函数和若干个决策变量，其解决问题的基本思路是通过选用适应度函数，交叉、变异等操作来进行进化和优化，从而最终得到最优解。
在车间调度优化中，遗传算法可以通过将决策变量表示成一个序列来描述车间生产中各作业的先后顺序。
首先需要定义一个目标函数，表示车间每个调度方案的效率，然后将车间所有作业列成一张图，图中每个顶点表示一个作业，边权表示安排这两个作业的时间成本。
然后定义遗传算法的初始种群，这个种群是随机产生的，其数量越大，遗传算法的搜索范围就越广，结果就比较靠谱。
然后对于每个个体，将其表示成一个序列，每个作业表示一个基因，对序列进行交叉和变异操作，产生新的种群。
通过交叉、变异等重新组合厂房中每个小规模的任务，逐渐寻找出最优解的遗传算法，可以大大简化最优解的寻找过程，避免了暴力搜索可能带来的计算负担，可以在较短时间内得到结果。
二、模拟退火算法模拟退火算法最早是用来描述固体物质状态变化的过程，后来用于求解误差较大的组合优化问题。
在车间调度优化中，模拟退火算法可以通过模拟一个物理系统在不断降温来进行求解。
在车间调度问题中，需要制定一个能够计算车间调度方案的函数（目标函数），然后利用模拟退火算法进行优化，找到最优的车间调度方案。
基于增量启发式搜索的动态车辆路径规划算法的研究与实现的开题报告
基于增量启发式搜索的动态车辆路径规划算法的研究与实现的开题报告一、选题背景及意义随着城市化进程的发展，人们的出行需求不断增加，使得城市交通拥堵问题越来越突出。
智能交通系统作为解决城市交通拥堵问题的一种新型技术，被广泛应用。
而车辆路径规划作为智能交通系统的核心技术之一，也受到了越来越多的关注。
传统的静态车辆路径规划算法，多考虑车辆的初始位置、目的地、路段长度、路段拥挤度等因素，而往往没有考虑车辆运行过程中的实时变化信息，无法满足现实道路交通的动态性。
车辆在路上的行驶速度、行驶路线等都会受到道路状况、车流量、交通事故等实时变化的影响。
因此，基于动态车辆路径规划技术的发展，能够提高城市交通系统的智能化水平，缓解交通拥堵程度，提供更加高效、安全、节能的出行服务，具有重要的研究意义和应用价值。
二、研究内容和方法（一）研究内容1. 分析车辆路径规划的现状和问题，明确本文研究的重点和主题。
2. 分析和研究基于增量启发式搜索的动态车辆路径规划技术及其应用现状。
3. 探讨基于增量启发式搜索算法的动态车辆路径规划模型，分析其特点与运作流程。
4. 构建动态车辆路径规划系统的框架和流程。
5. 基于实时数据对动态车辆路径规划算法进行实验验证，比对各种算法等效性，并探讨不同场景下的适用性。
（二）研究方法1. 通过文献综述和案例分析，了解各个相关领域的研究进展和应用现状。
2. 研究基于增量启发式搜索算法的动态车辆路径规划技术和其应用现状，从而归纳和总结其特点和不足之处。
3. 根据动态车辆路径规划的特点，设计和构建动态车辆路径规划系统的框架和流程，实现算法的实时运行。
4. 利用实时数据对所设计的动态车辆路径规划算法进行实验验证，优化算法的各个参数，比对不同算法在不同场景下的表现效果。
三、预期研究成果1. 设计一种基于增量启发式搜索的动态车辆路径规划算法，并比较各种算法的优缺点，说明算法的适用情况。
2. 构建动态车辆路径规划系统，实现算法的实时运行。
多AGV调度系统中的两阶段动态路径规划
调度任务和故障的鲁棒性 提出了一种两阶段动态路径规划策略 对多 ∂ 调度系统应用两阶段控制策略 采用
动态路径规划进行路径生成 实时对多个 ∂ 同时规划其路径 并通过启发式算法实现路径优化 通过系统仿真
证明 该策略很好地提高了 ∂ 调度系统的柔性 是一种能适用于不同地图的通用调度策略
关键词 多 ∂ 调度系统 两阶段控制策略 动态路径规划 κ最短路径 启发式算法
步骤 :从 σ δ的最短路径及次最短路径中选
取中间节点 μ (含 σ和 δ) ;
步骤 :检索 μ 的扩展节点到终止节点 δ的最短
路径及次最短路径 ,如果路径中含有重复节点 ,或路
径长大于 Δ ,则检索下一节点 ,否则 Δ 路径长 ,记录
所得路径 ;如果扩展节点的某一级最短路径的路径
长大于 Δ ,则不需计算下一级最短路径 .检索完毕后 ,
ƒ
√
∏∏
2
ƒ
∏
本文采用双向图为 ∂ 系统建模 这里假定 ∂ 系统配置网络是一个允许具有强联接
子网络的网络 强联接网络即在任何两个节点间存 在至少两条不同的路径
∂ 的数量少于节点数 对一个 ∂ 的路径规划就是寻找最短路径 使 ∂ 以最短的时间完成任务 当多 ∂ 在地面上运 行时 对 ∂ 的路径寻优 实现 ∂ 的总体运行时 间最短 并考虑阻塞程度 用延迟等待时间对其描 述 使其等待时间最短 还要求所得路径是无死锁 的
总体优化目标函数为 :
Φ(ϕ , ϕ , , , ϕΝ ) = (ΤΡ Τ) ( )
阻塞函数 [ ] 反映了 ∂ 在结构化地图上运行 的阻塞程度 ,其式为 :
Γ = Γ(Σ) = Ν Ω Τ
()
Ε Ρ Ρι (ϕι )
ι=
优化目标的计算步骤如下 :
物流机器人任务调度和路径规划的信息系统优化技术
物流机器人任务调度和路径规划的信息系统优化技术物流机器人任务调度和路径规划的信息系统优化技术，是针对物流行业中使用的机器人进行任务调度和路径规划时遇到的问题进行优化的技术。
在物流行业中，机器人的使用可以提高效率、降低成本，但是如何合理地调度机器人的任务以及规划最优路径，成为了一个重要的问题。
本文将介绍物流机器人任务调度和路径规划的信息系统优化技术，包括任务调度的优化方法和路径规划的优化方法。
一、任务调度的优化方法1.任务调度的基本概念任务调度是指将任务分配给合适的机器人，合理安排机器人的工作时间，以达到最佳的任务执行效果。
任务调度的目标是提高机器人的工作效率，减少任务的执行时间。
任务调度的优化方法包括：（1）任务分配算法：根据不同的任务类型和机器人的能力，将任务分配给合适的机器人。
常用的任务分配算法有贪心算法、遗传算法等。
（2）任务优先级设置：根据任务的紧急程度和重要程度，设定任务的优先级，以确保重要任务优先执行。
（3）任务预测与优化：通过对历史任务数据的分析，可以预测未来的任务量和任务类型，从而合理安排机器人的工作时间，提高工作效率。
2.任务调度的优化策略（1）最短作业优先（SJF）策略：根据任务的执行时间，选择执行时间最短的任务优先执行。
这种策略可以减少任务的等待时间，提高任务的执行效率。
（2）最优完成时间（LST）策略：根据任务的截止时间和执行时间，选择最早完成任务的机器人执行。
这种策略可以确保任务按时完成，减少超时现象。
（3）资源利用率最大化策略：通过合理分配任务，使机器人的工作时间最大化，从而提高资源利用率。
这种策略可以减少空闲时间，提高工作效率。
二、路径规划的优化方法1.路径规划的基本概念路径规划是指根据机器人和环境的信息，确定机器人从起点到终点的最优路径。
路径规划的目标是减少机器人的行驶距离和时间，提高路径规划的效率。
路径规划的优化方法包括：（1）启发式搜索算法：通过设定启发函数，将搜索空间缩小，从而降低计算复杂度，提高搜索效率。
物流配送路线规划中的启发式算法优化研究
物流配送路线规划中的启发式算法优化研究物流配送是现代社会中不可或缺的一环，对于商家来说，如何优化物流配送路线成为提高效率、降低成本的关键问题。
启发式算法应用于物流配送路线规划中，可以帮助找到高效且经济的配送路线，从而提高物流效率。
本文将探讨启发式算法在物流配送路线规划中的优化研究。
首先，我们需要了解启发式算法在物流配送路线规划中的基本原理。
启发式算法是一种基于经验和规则的问题求解方法，通过模拟人类思维过程，逐步寻找解决问题的最优解。
在物流配送路线规划中，启发式算法通过不断调整配送路线的顺序和选择，以尽可能降低总配送成本和配送时间。
启发式算法在物流配送路线规划中的应用有多种形式，其中最为常见的是遗传算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法。
遗传算法是一种模拟遗传进化过程的搜索算法，通过模拟基因进化过程中的交叉、变异和选择等操作，不断演化出更优的解。
在物流配送路线规划中，遗传算法可以通过不断迭代优化配送路线，使得物流配送的总成本和时间最小化。
模拟退火算法是受金属冶炼时冷却过程启发而提出的一种优化算法，通过模拟退火过程逐渐降低温度，从而在搜索过程中跳出局部最优解，找到全局最优解。
在物流配送路线规划中，模拟退火算法可以通过控制退火温度的变化和接受概率的调整，寻找到优化的配送路线。
禁忌搜索算法是一种基于记忆概念的搜索算法，通过禁忌表维护搜索过程中访问过的解，避免陷入局部最优解而无法跳出。
在物流配送路线规划中，禁忌搜索算法可以通过设定禁忌长度和禁忌准则，避免已搜索过的解再次出现，从而找到更优的配送路线。
除了这些传统的启发式算法，还可以对物流配送路线规划问题进行一些特定的优化。
例如，可以考虑将遗传算法与模拟退火算法相结合，以充分利用两种算法的优势，进一步提高搜索效率和精度。
在选择适用于物流配送路线规划的启发式算法时，需要根据实际情况和具体需求来进行选择。
不同的物流配送问题可能适用不同的启发式算法，因此在使用之前需要充分了解问题的特点和要求。
元计算环境下阶段启发式任务分解与调度策略研究
元计算环境下阶段启发式任务分解与调度策
略研究
随着智能制造的不断发展，时间成本敏感的阶段启发式任务分解
与调度策略在今天的制造管理中已经受到了越来越多的重视。
按照任
务分解理论，阶段启发式任务分解与调度是针对时间挑战而设计的，
它构建了一个可优化的分解体系结构，将某种任务分解成一个个相关
的阶段，以及根据阶段间的依赖关系、资源利用率最大化等思想制定
出适当的调度策略。
有鉴于此，以此方法制定出的调度策略具有时间
最短、消耗最少等优点。
而在复杂的金融市场环境下，这种分类技术
可以被应用于复杂的金融管理任务，例如交易组合、投资组合优化和
风险管理等。
因此，无论是从理论上还是从应用上，基于时间约束条
件的阶段启发式任务分解与调度策略在金融环境中得到了广泛的应用。
本研究将利用数据元技术，研究基于有限时间环境下的阶段启发
式任务分解与调度策略。
在数据元驱动的金融任务分解与调度模型中，首先将金融任务分解成一系列子任务，利用有限时间环境定义子任务
之间的依赖关系；其次，以子任务间相关性最大化、成本最小化和资
源最优化等为目标，分别确定调度任务的方式、顺序与时限；最后根
据实际情况，结合时间限制下阶段启发式任务调度理论，确定一套经
济高效、实用性强的阶段启发式调度策略，使得整个金融任务管理变
得更加简单和有效。
云计算环境下的动态任务调度技术
云计算环境下的动态任务调度技术随着云计算技术的不断发展，大规模计算资源的互联和共享已成为当前云计算环境下的重要特征。
然而，云计算环境下的动态任务调度问题是一个挑战性问题，其核心是动态任务调度问题。
为了解决这一问题，研究人员们提出了各种各样的动态任务调度技术。
一、背景介绍云计算环境下的动态任务调度技术是一种优化计算资源利用率、提高系统性能的重要手段。
一般来说，动态任务调度技术主要包括任务调度算法、任务调度策略、任务分配机制等三个方面。
这些技术的目标是使计算资源的利用率尽可能高、任务的执行时间尽可能短，从而提高系统的运行效率和性能。
二、动态任务调度技术1. 任务调度算法任务调度算法是动态任务调度技术的核心内容，它直接影响了任务调度效果和系统性能。
常见的任务调度算法有最优调度算法、负载平衡算法、遗传算法、蚁群算法等。
最优调度算法是一种以最小化任务调度时间为目标的动态任务调度算法。
负载平衡算法则是基于负载均衡原理进行任务调度的一种算法。
遗传算法则是模仿生物进化的过程，将调度问题变成一个优化问题，并通过良好的优化策略进行求解。
蚁群算法是一种基于蚁群的贪婪求解算法，本质上是一种分布式启发式算法，可用于解决任务调度问题。
2. 任务调度策略任务调度策略是实现任务调度算法的具体方案，通常包括贪心策略、混合策略、分层策略、多目标策略等。
具体的策略要根据不同的应用环境确定。
贪心策略是指在任务调度过程中根据当前状态选择最优的任务，而不考虑长远的效益。
混合策略则是将不同的任务调度算法和策略合并使用，从而取得更好的调度效果。
分层策略是指根据任务的不同特征将任务划分成不同的层次，并采用不同的调度策略。
多目标策略则是同时优化多个指标，如任务完成时间、计算资源利用率、能耗等。
3. 任务分配机制任务分配机制主要是针对多节点的分布式系统中任务分配问题，其目标是合理地分配任务到各个节点上，以达到最优的调度效果。
任务分配机制通常包括贪心分配、随机分配、最优分配、自适应分配等。
车辆路径调度问题的启发式算法综述
·论文·车辆路径调度问题的启发式算法综述1杨燕旋1，宋士吉1(1.清华大学自动化系，北京 100084)摘要：车辆路径调度问题是一类具有重大研究意义及广泛应用价值的NP难优化问题。
本文给出了该问题的定义和基本描述，并将目前为止被应用于求解VRP问题的启发式算法分为构造型启发式算法、改进型启发式算法和人工智能算法这三大类，接着介绍了各类中比较典型的算法，并对算法的应用和研究情况进行了分析和总结，最后对进一步的研究做出了展望。
关键词：物流；车辆路径问题；调度；启发式算法中图分类号：F252A Survey on the Heuristic Algorithms for the Vehicle RoutingProblemYANG Yan-Xuan,1 SONG Shi-Ji,1(1.Department of Automation, Tsinghua University, Beijing 100084, China)Abstract：Vehicle Routing Problem is an NP-hard problem with great research and application significance. In this research, we first present the definition of the problem and give a classification to the existed heuristic algorithms for the problem. Then typical algorithms are introduced and research on the algorithms are investigated and summarized. Finally, further research directions are given.Key words：Logistics; Vehicle Routing Problem; Scheduling; Heuristic Algorithm 1959年，Dantzig等人首先从旅行商问题（Traveling Salesman Problem，简称TSP问题，）得到启发，提出了车辆分配问题TDP（Truck Dispatching Problem）。
启发式规则与GA结合的优化方法求解工作流动态调度优化问题
规则 3 资源 i 的可用时间 t ri 取决于当前时间 、资源的
空闲时间等 ,即
e
tc + ∑tik , t vi < tc
k =1
t ri =
e
(3)
t vi + ∑tik , t vi ≥tc
k =1
e
其中 , t vi 是资源 i 空闲时间 ; tc 是当前时间 ; ∑tik 是本次分配 k =1
ods are mo re reaso nable t han static o nes. Based on existed researches , so me heuristic rules of workflow dynamic sched2
uling are p resented. An optimization met hod based o n Genetic Algo rit hm ( GA) is p ropo sed to schedule wo rkflows dy2
任务排程 ,即安排在同一资源上的各个任务的执行顺序 。 排程也是现实中广泛存在的问题 。常用的排程规则有[9] :先 进先出 ( FIFO) 、后进先出 (L IFO) 、最短处理时间 ( SP T) 、最早 截至期限 ( EDD) 等 。也有一些专家学者提出了一些复杂的排 程原则 ,对于工作流任务的排程均具有借鉴意义 。
怎么求调度方案
怎么求调度方案1. 引言在现代社会中，调度方案是一种重要的管理工具，它能够帮助组织有效地分配资源、优化运营、提高效率。
然而，求调度方案并非一件容易的事情，需要考虑各种因素和限制条件。
本文将介绍几种常见的求调度方案的方法和技巧，帮助读者更好地应对调度问题。
2. 调度问题的分类调度问题可以分为很多不同的类型，包括单机调度、并行机调度、车辆路径规划等。
不同类型的调度问题可能存在不同的目标函数和约束条件，因此求解方法也会有所不同。
在求调度方案之前，首先需要明确问题类型，并了解相关的理论和方法。
3. 求调度方案的方法3.1 数学规划方法数学规划是一种常用的求解调度问题的方法。
它通过建立数学模型，将调度问题转化为一个数学规划问题，然后利用优化算法求解最优解。
常见的数学规划方法包括线性规划、整数规划、动态规划等，具体选择何种方法取决于问题的具体特点和难度。
这些方法需要对问题进行抽象和建模，因此需要一定的数学和计算机技巧。
3.2 启发式算法方法启发式算法是一种常用的求解调度问题的方法，它通过一系列的启发式规则和策略，逐步优化解的质量。
与数学规划方法不同，启发式算法不需要建立数学模型，因此更加灵活和容易实现。
常见的启发式算法包括遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。
这些方法适用于大规模、复杂的调度问题，但是求解过程可能相对较慢，并且不能保证得到全局最优解。
3.3 仿真模拟方法仿真模拟是一种求解调度问题的辅助方法，它通过构建一个模拟系统，模拟真实的调度流程和环境，来评估不同调度方案的效果。
仿真模拟可以帮助我们验证和优化调度方案，并更加直观地了解不同因素对调度效果的影响。
但是，仿真模拟方法的求解结果通常只适用于特定环境和条件，不能直接应用于实际问题。
4. 求调度方案的技巧4.1 规划合理的目标函数在求调度方案时，需要明确目标函数，即希望在调度过程中最大化或最小化的指标。
选择合理的目标函数可以帮助优化调度方案，提高效率和效果。
车辆调度问题的分派启发式算法
1 问题的提出
车辆从一车场出发去完成一些货运任务, 当各任务量较小 ( 小于车辆容量) 时, 为了提高车辆的利用 率, 可安排一辆车执行几项运输任务, 这时, 如何安排车辆的路线, 使得既满足各任务的需求, 能够完成任 务, 而又使总路程最短, 这就是一个需要解决的问题. 设车场为 D , 所有车辆容量为 q, 现有 n 项货物运输任务 1, …, n , 任务 i 的货运量为 g i < q ( i = 1, …, n ) 且完成任务所需要的时间 ( 装货或卸货) 为 T i , 任务 i 要求在一定的时间范围 [ a i , bi ] 内开始, 其中 a i 为任务
i 的允许最早开始时间, bi 为任务 i 的允许最迟开始时间 . 已知任务 i 与任务 j 的距离为 d ij , 求满足货运要求
的路程最短的车辆行驶路线. 此问题称之为有时间窗的车辆调度问题.
2 模型
. 那么, 完成任务 i 所需要的时间实际为 T i s i 表示任务 i 的开始时刻, 以 e i 表示完成任务 i 的终止时刻 = e i - s i. 设 t ij 为车辆完成任务 i 后行驶到任务 j 的时间 . 为构造数学模型, 定义变量如下:
. 在 此, 采 用 启 发 式 方 法 , 构 造 f ( z k ) 的 线 性 近 似 f ( z k ) 相 当 复 杂, 只 有 对 特 定 的 问 题 才 能 够 写 出 来
6
ssk i y k i , 这样就可以下式代替模型 P1 中的目标函数求解模型 P2:
i
© 1995-2005 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved.
3 算法