基于供需关系的优化调度算法及其应用
电力系统中的电力供需调度与优化方法
电力系统中的电力供需调度与优化方法随着电力行业的快速发展，电力供需调度与优化方法的研究也日益引起人们的重视。
电力供需调度是指通过合理地调度电力资源，使得电力供应能够满足电力需求，同时降低供电成本和优化系统运行。
本文将从电力供需调度的背景和目标，以及目前应用的一些优化方法等方面进行探讨。
1. 背景随着工业化进程的加快和人们对生活质量的要求不断提高，电力需求呈现出快速增长的趋势。
然而，由于电力资源的有限性和不稳定性，以及能源的环境危害性，电力供应与需求之间的平衡变得十分困难。
因此，电力供需调度问题的解决变得至关重要。
2. 目标电力供需调度的主要目标是实现电力供应与需求之间的平衡，以确保系统的可靠性和稳定性。
同时，优化电力供需调度还可以降低电力消耗和节约能源，从而降低供电成本。
因此，电力供需调度的优化方法势必会显著提高电力系统的效率和可持续发展水平。
3. 优化方法目前，有许多优化方法被应用于电力供需调度中。
以下是其中一些常见方法的简要介绍：（1）基于模型的优化方法：这种方法通过建立数学模型来描述电力系统，并利用优化算法求解最佳方案。
例如，线性规划和整数规划等方法可以用于解决电力调度问题。
这种方法可以提供较为准确的结果，但计算复杂度较高。
（2）启发式算法：启发式算法是一种基于经验和直觉的方法，通过不断试错搜索最佳解决方案。
例如，遗传算法和模拟退火等算法可以用于求解电力调度问题。
这种方法具有计算速度快、易于实现等特点，但结果的准确性不如模型方法。
（3）机器学习方法：机器学习方法是一种基于数据和统计学习的方法，通过分析历史数据来生成预测模型，并利用该模型来做出决策。
例如，支持向量机和神经网络等方法可以用于预测电力需求，并辅助电力调度决策。
这种方法可以自适应地学习系统的变化和模式，并提供实时的优化结果。
4. 实施挑战尽管有许多优化方法可以应用于电力供需调度中，但实施这些方法仍然面临一些挑战。
首先，电力系统的复杂性使得建立准确的模型非常困难。
供应链管理中的供需匹配与调度优化研究
供应链管理中的供需匹配与调度优化研究随着全球商业和供应链的发展，供应链管理变得越来越重要。
在供应链管理中，供需匹配和调度优化是两个关键方面。
供需匹配是指将供应链中的供应与需求进行适配，以确保产品能够按时交付给客户，同时避免过度库存和产品延迟的问题。
而调度优化则是指对供应链中的资源进行合理的分配和调度，以提高生产的效率和减少成本。
在供需匹配方面，供应链管理者需要准确预测产品需求，并确保供应链中的供应能够满足这些需求。
这需要对市场趋势、消费者行为和竞争对手的动态进行准确分析，并基于这些数据制定准确的需求预测模型。
一旦需求预测准确，供应链管理者就可以采取相应的措施来确保供应能够满足需求。
这可能包括与供应商建立稳定合作关系、建立供应链中的缓冲库存以及灵活调整生产能力。
此外，供应链管理者还可以利用现代技术，如物联网和大数据分析，来实时监控供应链中的需求和供应，并及时做出调整。
调度优化是另一个重要的供应链管理方面。
调度优化涉及到对供应链中的资源进行合理的分配和调度，以确保最高效率的生产和配送。
供应链中的资源包括人员、设备、原材料和运输等。
在调度优化中，供应链管理者需要根据产品的特性、市场的需求和资源的可用性，制定合理的调度计划。
这可能包括确定最佳的生产批量、优化运输路线和时间、合理安排人员工作等。
通过调度优化，供应链管理者可以实现生产成本的最小化、交付时间的最短化和资源利用率的最大化。
为了实现供需匹配和调度优化，供应链管理者需要加强与供应商和合作伙伴之间的沟通和协调。
供应链管理是一个协同的过程，需要不同环节的参与者共同努力。
供应链管理者应建立稳定的合作关系，与供应商共享信息并制定共同的目标和计划。
通过有效的沟通和协调，供应链管理者可以减少信息滞后和误解，提高供需匹配和调度优化的效果。
另外，现代技术的应用也对供需匹配和调度优化起着重要的作用。
如今，物联网和大数据分析技术可以实时监测供应链中的所有环节，并提供准确的数据分析和预测。
电力系统能源管理中的优化算法设计与应用
电力系统能源管理中的优化算法设计与应用随着社会的发展和技术的进步，电力系统的能源管理越来越受到人们的关注。
电力系统能源管理的目标是通过优化算法的设计与应用，实现能源资源的高效利用，提高电力系统的运行效率和经济性。
本文将从优化算法的设计和应用两个方面，探讨电力系统能源管理中的优化算法的重要性和作用。
一、优化算法的设计优化算法是解决多变量、多约束问题的有效工具，它以寻找全局最优解为目标。
在电力系统能源管理中，优化算法能够通过对电力系统中各个组件、节点的参数进行调整和优化，实现电力系统整体性能的最优化。
下面介绍几种常见的优化算法：1. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。
通过对解空间中的个体进行选择、交叉和变异操作，不断迭代搜索，最终找到最优解。
在电力系统能源管理中，遗传算法可以应用于电力负荷调度、电力市场交易等方面，优化能源的分配和调度过程。
2. 粒子群算法粒子群算法是一种模拟鸟群或鱼群迁移行为的优化算法。
通过模拟每个个体的位置和速度，寻找最优解。
在电力系统能源管理中，粒子群算法可以应用于电力系统的输电线路优化调度、电力系统的设备状态优化等问题，优化系统的运行效率和成本。
3. 模拟退火算法模拟退火算法是一种模拟金属退火过程的优化算法。
通过模拟退火过程中的温度变化和能量变化，以概率的方式接受较差的解，避免陷入局部最优解。
在电力系统能源管理中，模拟退火算法可以应用于电力系统的电压控制、电力系统的最优网架设计等问题，优化电力系统的稳定性和可靠性。
二、优化算法的应用优化算法在电力系统能源管理中的应用非常广泛，涉及到电力系统的各个领域和环节。
下面列举几个典型的应用场景：1. 电力负荷调度电力负荷调度是电力系统能源管理的关键环节之一。
通过优化算法对电力系统中的电力负荷进行合理分配和调度，可以实现电力供需平衡，提高电力系统的运行效率和经济性。
优化算法可以根据电力负荷的变化情况，动态调整各个发电机组的出力和电力的供给方式，以最小化系统的总成本和损耗。
高效能源体系中的供需调度与优化
高效能源体系中的供需调度与优化随着全球经济的快速发展和能源需求的不断增加，建立高效能源体系成为了全球范围内的共同目标。
为了在保障能源供应的同时实现对资源的最优利用，供需调度与优化成为了能源体系的关键组成部分。
本文将探讨高效能源体系中供需调度与优化的方法与挑战。
一、供需调度在高效能源体系中的作用供需调度是指在不同时间段对能源供需进行合理分配和调整，以实现能源的高效利用和节约。
在高效能源体系中，供需调度的作用不可忽视。
首先，供需调度可以平衡能源供求。
能源的需求和供给往往不完全匹配，高效能源体系需要通过供需调度实现能源的平衡。
通过合理安排能源的供给和调度，可以避免能源的浪费和过剩，同时满足用户对能源的需求。
其次，供需调度可以提高能源利用效率。
高效能源体系的目标是充分利用能源资源，最大限度地提高能源利用效率。
通过供需调度，可以优化能源的分配方式，减少能源的损耗，提高能源的利用效率。
最后，供需调度还可以实现能源的优化配置。
能源资源有限，需要合理配置和调度，以满足不同领域的需求。
通过供需调度，可以将有限的能源资源分配给各个领域，并根据实际需求进行灵活调整，实现能源的优化配置。
二、供需调度与优化的方法在高效能源体系中，供需调度与优化的方法多种多样。
以下为几种常见的方法：1. 基于市场机制的供需调度基于市场机制的供需调度是一种常见的方法。
该方法通过建立能源市场，以供需关系为基础，通过价格等手段调整供需平衡。
参与市场交易的各方可以根据实际需求和供给情况进行能源交易，以实现供需的合理调度。
2. 能源储备和调度能源储备和调度是一种常见的供需调度方法。
通过建立能源储备体系，将能源储备在关键时刻进行调度，以满足供需平衡的需要。
该方法可以提高能源的可靠性和响应能力，确保能源供应的稳定性。
3. 智能电网技术智能电网技术也是一种重要的供需调度与优化方法。
通过建立智能电网系统，可以实现对能源供需的实时监测和调整。
智能电网可以根据实际能源需求和供给情况进行动态调整，实现能源的高效利用和分配。
优化生产调度算法与调度工具应用
优化生产调度算法与调度工具应用在现代工业生产中，提高生产效率和资源利用率一直是企业追求的目标。
而生产调度就是一个关键环节，它能够合理安排生产任务、优化资源配置，使企业能够在有限的资源条件下实现最大产出。
因此，优化生产调度算法和应用调度工具变得至关重要。
一、优化生产调度算法优化生产调度算法的目标是寻找一个最优的生产任务执行顺序，以实现最佳的资源利用和生产效率。
下面介绍几种常见的优化算法。
1. 贪心算法贪心算法是一种简单而有效的算法，它每次选择当前状态下最优的决策，而不考虑全局最优。
在生产调度中，贪心算法可以根据任务的优先级和处理时间进行排序，然后依次进行调度。
这种算法相对简单，计算速度快，但可能无法达到最优解。
2. 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程来搜索最优解。
在生产调度中，遗传算法可以将任务序列表示为一个染色体，通过不断迭代和优胜劣汰的方式逐步优化调度结果。
遗传算法适用于复杂的生产调度问题，但计算复杂度较高。
3. 模拟退火算法模拟退火算法是一种模拟固体物质退火过程的优化算法，它通过接受劣解的概率来避免陷入局部最优解。
在生产调度中，模拟退火算法可以通过定义一个能量函数来衡量调度的质量，然后通过随机扰动当前解并根据一定的概率接受新解或者保留当前解。
这种算法可以跳出局部最优解，但计算时间较长。
二、调度工具应用优化生产调度算法需要借助专门的调度工具来实现，下面介绍几种常用的调度工具。
1. Gantt ChartGantt Chart是一种直观的图表工具，可以将任务以条形图的形式显示出来，清晰地展示任务的开始时间、结束时间和持续时间。
通过使用Gantt Chart，生产调度人员可以更好地了解任务之间的关系，帮助他们合理安排任务顺序。
2. PERT图PERT图是一种用来描述项目任务和任务之间关系的图表工具，可以体现任务的并行关系和依赖关系。
通过使用PERT图，生产调度人员可以更好地理解任务之间的制约条件，帮助他们合理安排任务的执行顺序，并尽量避免资源冲突和瓶颈。
电力系统中的供需平衡调度与优化研究
电力系统中的供需平衡调度与优化研究电力系统是现代社会不可或缺的基础设施，而电力供需平衡调度与优化研究则是保障电力系统正常运行和高效利用能源的关键。
本文将从供需平衡调度和优化两个方面对电力系统进行探讨，并借助实例说明相关技术的应用。
电力系统的供需平衡调度是指根据用户需求和能源供应情况，在时间和空间上合理安排电力的发电、输送和消费，以保障电力系统的可靠性和经济性。
其核心任务是通过合理调度发电机组、输电线路和负荷，使得电力供需平衡，最大限度地满足用户需求。
供需平衡调度的研究关注的主要问题包括短期负荷预测、电力市场交易、机组组合和出力分配、网络约束等。
首先，短期负荷预测是供需平衡调度的基础。
由于电力系统的负荷是时刻变化的，准确预测负荷可以为电力系统的运行提供重要参考，有助于合理调度发电机组。
常见的负荷预测方法包括经验模式分解法、人工神经网络、支持向量机等。
例如，利用支持向量机建立负荷预测模型，可以根据历史数据和实时数据来预测未来一段时间的负荷状态，从而为电力系统的供需平衡调度提供参考。
其次，电力市场交易是实现供需平衡调度的重要机制。
电力市场交易基于供需双方的自愿交易原则，通过定价和竞价机制将电力供给和需求进行匹配。
供需匹配的结果可以决定电力的购买和销售价格，影响电力市场的竞争格局。
电力市场交易的研究主要包括市场机制设计、市场竞争行为分析和市场运行与监管等方面。
例如，某国电力市场改革中，采用双边竞价模式，参与交易的发电企业和购电商共同确定交易的电价和电量，以实现供需平衡。
供需平衡调度的另一个方面是对电力系统的优化。
电力系统的优化研究旨在实现电力系统的经济性和高效性，提高能源的利用效率。
优化方法可分为基于规划和调度两个层面。
规划层面的优化研究主要包括电力系统的规划、布局和配置问题，例如电网规模和结构设计、新能源的接入和分布式发电的布局等。
调度层面的优化研究则关注电力系统的实际运行，通过合理调度发电机组和负荷来实现能源的最优分配。
智能电网技术中电力优化调度的使用教程
智能电网技术中电力优化调度的使用教程智能电网是一种基于先进技术的电力系统，通过将传统电力系统与信息通信技术相结合，实现电力的高效管理和优化调度。
其中，电力优化调度是智能电网的核心技术之一。
本文将详细介绍智能电网技术中电力优化调度的使用教程。
一、电力优化调度的概念和目标电力优化调度是指在智能电网中，根据用户需求、电力系统状态和能源资源状况，通过合理的调度和优化算法，实现电力供需的平衡和电力资源的高效利用。
其目标是提高电力系统的可靠性、灵活性和经济效益。
二、电力优化调度的基本原理电力优化调度主要基于以下原理：1. 智能感知：通过传感器和智能设备，实时感知电力系统的负荷、能源供应和环境条件等信息。
2. 数据采集和处理：将感知到的数据采集并传输给智能电网系统，通过数据处理和分析，获取电力系统的状况和需求。
3. 智能算法：根据电力系统的状况和需求，运用智能算法进行调度和优化。
常用的智能算法包括遗传算法、模糊控制、人工神经网络等。
4. 优化决策：根据智能算法的结果，做出优化决策，包括电力供应的调整、电力负荷的管理等，实现电力系统的优化配置。
三、电力优化调度的关键技术1. 电力负荷预测：通过历史负荷数据和预测模型，预测未来一段时间内的电力负荷，为调度决策提供依据。
2. 能源资源管理：根据能源供应情况和环境约束，实现对电力资源的合理调度，包括电力的分配、能源存储的管理等。
3. 电力供应和配电网络的规划：根据用户需求和电力系统状态，优化电力供应和配电网络的规划，包括电力线路的布局、变电站的选址等。
4. 电力市场交易：在智能电网中，通过电力市场交易机制，实现电力的优化分配和交易，提高电力市场的效率。
四、电力优化调度的使用教程1. 数据采集和处理在智能电网中，数据采集和处理是电力优化调度的基础。
采集的数据包括电力负荷、能源资源、环境条件等。
这些数据可以通过传感器和智能设备进行实时采集，然后传输给智能电网系统。
在数据处理过程中，可以采用相关的数据分析算法，处理获取到的数据，得到电力系统的状态和需求等信息。
电力系统供需优化调度算法研究与应用
电力系统供需优化调度算法研究与应用随着社会经济的不断发展，电力需求量日趋增长，电力系统供需平衡的问题也日益突出。
如何在可接受的范围内实现电力供需的优化调度成为一个备受关注的课题。
本文将对电力系统供需优化调度算法进行研究并探讨其应用。
1. 电力系统供需问题电力系统供需问题是指如何在各种不确定性影响下保持电力供需平衡的问题。
供需平衡是指电力系统的供应能够满足用户的需求。
现代电力系统中，供需平衡需要考虑到各种因素，包括用户负荷的突变、发电设备的故障、输电线路的限制等。
因此，如何制定一种有效的调度算法，保证电力供需的平衡，成为一个重要的研究方向。
2. 电力系统供需优化调度算法研究方法2.1. 负荷预测负荷预测是电力系统供需优化调度的基础。
通过对历史负荷数据的分析和预测模型的建立，可以预测未来一段时间内的负荷变化趋势。
常用的负荷预测方法包括时间序列分析、人工神经网络、支持向量机等。
在电力系统供需优化调度算法中，负荷预测可以帮助决策者合理制定电力调度策略，以满足未来需求。
2.2. 发电机组组合优化发电机组组合优化是指在保证电力供应的前提下，选择合适的发电机组合，以最大程度降低燃料成本或其他经济指标。
传统的发电机组组合优化算法常采用遗传算法、蚁群算法等启发式算法，通过搜索发电机组的最优组合方式，实现供电成本的最小化。
2.3. 输电线路优化输电线路是将发电厂产生的电能输送至用户的重要环节。
在电力系统供需优化调度中，输电线路的合理规划和调度对于实现供需平衡和线路安全运行意义重大。
线路规划优化问题可以通过整数规划、图论等方法解决；线路调度问题可以通过基于模型预测控制、遗传算法等方法实现。
3. 电力系统供需优化调度算法的应用在现实世界中，电力系统供需优化调度算法已经得到了广泛的应用。
下面以具体应用案例介绍：3.1. 新能源消纳优化随着新能源的快速发展，电力系统的低碳化和清洁化已经成为一个重要的目标。
然而，新能源消纳带来了电力系统的不确定性，给供需平衡带来了挑战。
基于供需关系的生产调度优化研究
基于供需关系的生产调度优化研究在现代工业社会中，生产调度是企业生产过程中的一个重要环节。
它涉及到对各种资源进行合理配置、生产任务的合理安排，以及优化生产计划，从而实现高效、经济、可持续地生产。
而基于供需关系的生产调度优化研究正是针对这一问题展开的。
一、供需关系对生产调度的影响供需关系是指商品的供给与需求之间的关系。
在生产调度中，供需关系的平衡起着关键作用。
如果供大于需，将产生过剩的产品，造成资源的浪费。
而如果供小于需，将导致供应不足，无法满足市场需求。
因此，理解供需关系并进行调度优化是非常重要的。
二、现有的生产调度方法在实际生产中，有许多常用的生产调度方法。
例如，先进先出（FIFO）调度方法，根据任务到达的时间顺序进行调度，简单易懂，但不能充分考虑资源利用率。
还有最短工期（SPT）调度方法，优先调度工期最短的任务，能够有效减少生产周期，但可能会造成其他任务的等待时间增加。
除此之外，还有一些智能算法，如遗传算法、模拟退火算法等，能够考虑更多的因素，并综合优化生产调度计划。
三、基于供需关系的生产调度优化模型为了更好地解决基于供需关系的生产调度问题，研究者们提出了一些优化模型。
例如，基于约束满足的模型，将供给与需求的约束条件纳入考虑，以确保生产计划的可行性。
还有基于成本效益的模型，根据供需关系的变化，根据成本效益的最大化优化制定生产调度计划。
此外，还有一些基于鲁棒优化的模型，将供需关系的不确定性考虑进来，设计鲁棒的生产调度方案。
四、案例分析：汽车制造行业以汽车制造行业为例，该行业的供需关系常常变化较大，由于销售市场的波动性以及消费者对不同型号车辆的需求变化，汽车制造企业需要灵活调整生产计划。
在这种情况下，基于供需关系的生产调度优化研究显得尤为重要。
在该行业中，可以建立供需预测模型，通过对销售数据、市场需求等因素进行分析，预测未来市场需求，并应用于生产调度。
同时，还可以考虑到各种资源，如零部件供应、生产车间的容量等因素，以确定生产计划。
智能电网中的供需匹配与调度优化
智能电网中的供需匹配与调度优化随着科技的快速发展和人们对能源需求的不断增长，智能电网成为了未来能源系统的重要发展方向。
在智能电网中，供需匹配与调度优化是实现能源平衡和提高能源利用效率的关键任务。
本文将探讨智能电网中供需匹配与调度优化的重要性以及相关技术的应用。
一、智能电网的背景与概念智能电网，也被称为智能能源系统或智能电力系统，是一种基于信息通信技术和先进电力设备的电力系统。
它能够实现对能量的智能监测、调度和控制，以满足不同用户和能源供应商的需求。
智能电网采用了先进的传感器、智能计量装置和通信技术，使电力系统的供需匹配和运行管理更加高效和灵活。
二、供需匹配在智能电网中的作用供需匹配是指根据用户需求和能源供应情况，合理分配和调度能量资源，使供应与需求达到平衡。
在传统电力系统中，供需匹配主要通过大型发电厂和传输线路来实现，但由于能源供应的不稳定性和电网负荷的波动性，供需之间的匹配往往难以满足。
智能电网通过先进的能源监测和调度技术，提供了实时的能源数据和灵活的资源配置，从而实现了供需匹配的优化。
三、调度优化在智能电网中的意义调度优化是指通过合理的能源调度和运行管理，提高电力系统的能源利用效率和运行效率。
在智能电网中，调度优化的目标是在保证电力系统安全稳定运行的前提下，最大限度地降低能源损耗和环境污染。
通过优化调度，智能电网能够合理分配不同能源之间的供应份额，降低峰谷差异，提高供能和能源利用的效果。
四、供需匹配与调度优化的技术实现1. 数据分析与预测智能电网通过采集大量的电力数据，如负荷数据、能源供给状况和天气预报等，进行数据分析和预测。
基于历史数据和模型算法，可以准确预测未来负荷变化和能源供给情况，为供需匹配和调度优化提供依据。
2. 能源存储与转换技术智能电网利用储能技术来存储能量，以应对能源供应的波动性和负荷需求的变化。
能源储存技术包括电池、超级电容器和氢能储存等，通过将多余能量储存起来并在需要时释放，从而实现供需平衡。
电力系统中的供需均衡调度算法优化
电力系统中的供需均衡调度算法优化随着社会经济的发展和人民生活水平的提高，电力作为一种重要的能源资源，对于现代社会的正常运转和人们日常生活的保障起着至关重要的作用。
电力系统的供需均衡调度是保障电力系统安全稳定运行的关键环节之一。
然而，在电力供需不平衡的情况下，可能导致供电不足或供电过剩，进而可能引发电力系统的故障甚至崩溃。
因此，对电力系统中的供需均衡调度算法进行优化具有重要的意义。
当今电力系统中的供需均衡调度算法主要包括基于市场机制的调度算法和基于优化算法的调度算法。
基于市场机制的调度算法主要通过市场交易的方式，在供需关系中引入市场参与者，通过电力交易完成供需均衡调度。
这种调度算法能够根据市场价格自主调控电力供给和需求，提高市场的经济效益和资源配置效果，但也存在着对于电力系统安全稳定性的一定挑战，因为市场参与者的目标往往以经济利益为导向，可能忽视对电力系统的安全性要求。
相比之下，基于优化算法的调度算法更加注重对电力系统安全稳定性的考虑。
常见的基于优化算法的调度算法包括离散型蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法等。
这些调度算法通过优化发电机组的出力、负荷的分配以及输电线路的高效运行等方面来实现电力系统的供需均衡。
这种调度算法能够全面考虑电力系统的安全稳定性及经济性，通过最优化的方式提高供需均衡调度的效果。
在优化调度算法中，离散型蚁群算法是一种受到广泛关注的算法。
离散型蚁群算法是基于蚁群觅食行为的调度算法，通过模拟蚂蚁在搜索食物过程中的信息交流和信息素释放来求解最优调度方案。
该算法通过模拟蚂蚁的智能行为，能够快速找到最优解，并且对于大规模问题也具有较好的适应性。
离散型蚁群算法在电力系统的供需均衡调度中能够得到广泛应用，有助于提高电力系统的可靠性和经济性。
另一个常见的优化调度算法是遗传算法。
遗传算法是模拟生物遗传进化过程的一种优化算法，通过模拟自然选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。
在电力系统中的供需均衡调度中，遗传算法可以应用于解决复杂的优化问题，如发电机的出力分配、负荷的合理分配等。
电力系统中的电能供需优化与调度
电力系统中的电能供需优化与调度随着社会的发展和人们对电力的依赖度越来越高，电力系统的供需平衡成为了一个非常重要的问题。
为了保障电力的稳定供应，提高电力利用效率，电能供需优化与调度在电力系统中起着至关重要的作用。
电能供需优化与调度包括两个方面，一方面是电能的供给，即如何合理有效地配置发电设备，另一方面是电能的需求，即如何合理有效地分配和利用电力资源。
在电力系统中，供需之间的平衡关系需要通过调度来实现。
首先，电能供给的优化是保障电力供应稳定的基础。
现代电力系统通常由各种不同类型的发电设备组成，包括火电、水电、核电等。
在电能供给的优化中，需要考虑发电设备的类型、容量、效率等因素，并通过合理的调度策略来保证发电设备能够按需提供电力。
此外，随着可再生能源的发展和应用，包括风能、太阳能等在内的清洁能源也需要考虑在电能供给优化中的合理利用。
其次，电能需求的优化是提高电力利用效率的重要手段。
电力需求与供给之间的平衡需要通过调度来实现。
传统上，电能的需求主要通过用户需求预测和调度计划来实现。
但是，在现代电力系统中，随着智能电网的发展，电力需求预测和调度也变得更加复杂。
智能电网具有信息化、互联互通的特点，通过与用户设备的互联互通，可以实现对电力需求的实时监测和灵活调整。
因此，电能需求优化与调度也需要考虑智能电网的特点和需求响应策略。
电能供需优化与调度的核心是建立合理有效的调度模型和算法。
在电能供需优化中，需要考虑的因素众多，包括电力市场的供需关系、用户需求的变化、发电设备的运行特点等。
通过建立合适的数学模型，可以将这些因素纳入考虑，并通过相应的算法进行优化调度。
例如，基于遗传算法、模拟退火等的优化算法可以用于发电设备的优化调度；而基于神经网络、粒子群算法等的智能算法可以用于电力需求的预测和调度。
此外，电能供需优化与调度还需要考虑到电力系统的安全稳定性。
电能供需不平衡可能导致电网的电压不稳定、频率超过限制等问题，甚至引发电网故障。
供需匹配优化算法应用研究
供需匹配优化算法应用研究目前，随着互联网的快速发展，供需匹配优化算法的应用越来越受到关注。
供需匹配是指在市场经济中，根据供给和需求之间的关系，通过科学的方法将供给和需求进行匹配，从而实现资源的合理利用和经济效益的最大化。
这是一个复杂而又关键的问题，所以需要运用优化算法进行分析和解决。
供需匹配优化算法是一种基于数学模型和算法的方法，通过对市场供给与需求的数据进行分析，找到最佳供需匹配方案，从而实现资源的最优配置。
这种算法广泛应用于各个领域，如交通运输、物流配送、人力资源等。
以物流配送为例，供需匹配优化算法可以帮助企业解决如何合理分配货物和车辆的问题。
这个问题涉及到多个因素，如货物的数量、车辆的容量、货物的特性等。
通过对这些因素进行数学建模，并运用优化算法进行计算，可以得到最佳的货物配送方案，从而提高物流效率，降低成本。
在人力资源领域，供需匹配优化算法可以帮助企业解决员工招聘与岗位需求的匹配问题。
企业需要根据员工的能力和经验，将其分配到最合适的岗位上。
同时，员工也希望找到能够充分发挥自己能力的工作岗位。
通过对员工和岗位需求的数据进行分析，并运用优化算法进行匹配，可以实现最佳的供需匹配，既满足企业的需求，又符合员工的能力。
除了上述两个领域外，供需匹配优化算法在交通运输、能源、通信等领域也有广泛的应用。
通过对供需数据的分析和运算，可以实现资源的合理配置和利用，提高经济效率。
同时，优化算法还可以考虑多个约束条件，如时间、成本、资源限制等，从而得到更加实际可行的供需匹配方案。
当然，供需匹配优化算法也存在一些挑战和问题。
首先，数据的准确性对算法的效果影响很大。
如果数据错误或者缺失，很可能得出错误的匹配结果，导致资源浪费或者效益降低。
其次，算法本身需要不断改进和优化，以适应不同领域和问题的需求。
同时，算法的计算复杂性也是一个挑战，需要提高计算速度和效率，以应对大规模数据和复杂约束条件的情况。
综上所述，供需匹配优化算法在现代社会的应用越来越广泛。
供应链物流中的智能算法调度技巧与应用
供应链物流中的智能算法调度技巧与应用随着全球贸易的不断发展和物流网络的日益复杂，供应链物流的管理成为了企业竞争力的关键因素之一。
智能算法调度技巧在供应链物流管理中发挥着重要作用，可以帮助企业实现更高效、更灵活的运营。
本文将介绍供应链物流中的智能算法调度技巧与应用，并探讨其优势和挑战。
首先，我们将阐述供应链物流中的智能算法调度技巧。
智能算法调度技巧是指利用人工智能、数据挖掘和优化算法等技术，对供应链物流中的调度问题进行智能化处理。
其中，关键的技巧包括路径规划、车辆调度和货物分配等方面：路径规划是指在供应链物流中确定最佳的配送路径，以最小化成本和时间。
智能算法可以通过分析大量数据，考虑诸如交通状况、道路限制和配送需求等因素，从而决定最佳路径。
车辆调度是指为有效配送货物而安排车辆的过程。
智能算法可以通过考虑运输成本、装载率、运输时间和货物优先级等因素，优化车辆调度计划。
例如，可以利用遗传算法或模拟退火算法来求解最优调度问题。
货物分配是指将货物分配给合适的运输工具和适当的路线的过程。
智能算法可以利用数据分析和优化算法，根据货物属性和目的地要求，实现货物的最优分配。
例如，可以使用禁忌搜索算法或蚁群算法来实现货物分配的优化。
接下来，我们将讨论供应链物流中智能算法调度技巧的应用。
智能算法调度技巧在供应链物流管理中的应用可以带来多方面的益处：首先，智能算法调度技巧可以提高运输效率。
通过优化路径规划、车辆调度和货物分配，可以减少运输时间和成本。
这对于供应链的运营效率和企业利润至关重要。
其次，智能算法调度技巧可以提高服务质量。
通过智能调度，可以更好地满足客户的需求，确保货物的及时交付和准确配送。
提高客户满意度对于维护企业声誉和市场竞争力至关重要。
此外，智能算法调度技巧还可以降低物流成本。
通过最优的路径规划和车辆调度，可以减少燃料消耗和运输费用。
同时，智能货物分配可以实现最优装载率，减少运输次数和成本。
然而，尽管供应链物流中的智能算法调度技巧有许多优势，但也面临一些挑战：首先，数据的质量和可靠性对智能算法调度的准确性和可靠性至关重要。
报告撰写中的供应链优化和调度算法
报告撰写中的供应链优化和调度算法引言：供应链优化和调度算法在现代社会中扮演着重要的角色。
随着全球化的发展，供应链的复杂性也越来越高，同时市场的竞争也日益激烈。
因此，优化供应链和调度算法对于企业的成功至关重要。
本文将探讨报告撰写中的供应链优化和调度算法，并从以下六个方面进行详细论述：一、供应链优化的背景和意义供应链是将供应商、制造商、分销商和零售商等相关方连接起来，以满足消费者需求的系统。
优化供应链可以提高效率、降低成本，提供更好的服务和产品质量。
因此，供应链优化在实现企业可持续发展方面具有重要意义。
二、供应链优化的关键要素供应链优化涉及多个关键要素，如物流管理、库存控制、需求预测和分销网络设计等。
本节将详细分析每个关键要素的作用和影响，并提出相应的优化方法。
三、供应链优化的数学模型和算法供应链优化问题可以通过数学模型和算法来求解。
本节将介绍一些常见的数学模型和算法，如线性规划、整数规划和动态规划等。
同时，还将探讨这些方法的优缺点，并提出如何选择合适的算法来解决实际问题。
四、供应链调度算法的设计和应用供应链调度算法是指为了实现最佳的物流调度和运输安排而设计的算法。
本节将介绍供应链调度算法的设计原则和应用场景，并通过具体案例分析来说明其实际效果。
五、供应链优化的挑战和未来趋势虽然供应链优化和调度算法已经取得了一定的成果，但仍面临许多挑战。
本节将讨论这些挑战，并展望未来的发展趋势。
例如，人工智能、大数据和物联网等技术的应用将进一步推动供应链优化和调度算法的发展。
六、供应链优化和调度算法的案例分析和实践经验本节将通过具体的案例分析和实践经验，进一步说明供应链优化和调度算法的实际应用效果。
同时，还将提出一些值得注意的问题和经验教训，以供读者参考。
结论：供应链优化和调度算法是报告撰写中一个重要的方面。
通过深入研究和应用这些方法，可以提高企业的竞争力和运营效率，实现可持续发展。
因此，我们应该重视供应链优化和调度算法的研究和应用，并不断探索创新的方法和技术，提升企业的供应链管理水平。
电力系统中的供需匹配与优化调度研究
电力系统中的供需匹配与优化调度研究随着电力行业的快速发展，电力系统的供需匹配与优化调度变得愈发重要。
供需匹配是指如何合理地满足用户对电力的需求，使之与电力系统的供给保持平衡；而优化调度则是指如何对电力系统中的各个资源进行合理的分配和调度，以提高整个系统的运营效率。
本文将从供需匹配与优化调度两个方面对电力系统的研究进行探讨。
首先，供需匹配是电力系统运行的关键。
电力供需匹配的核心问题是均衡各个节点的电力供需关系。
在电力系统中，供电端需要提供足够的电力以满足用户的需求；而需求端则需要根据实际需求合理调整用电量。
供需匹配的研究可以从以下几个方面展开：1. 节能降耗：通过提高供电端的能源利用效率，减少电力系统的损耗，可以有效提高电力系统的供需匹配程度。
例如，引入高效节能的发电设备，减少能源的浪费和损耗，以及推广智能电力管理系统等技术手段，可以提高供电端的能源利用效率，进而提高供需匹配的水平。
2. 蓄能技术的应用：蓄能技术是实现电力系统供需平衡的重要手段之一。
通过对电力进行储存，可以在需求高峰期释放出电力，在需求低谷时存储电力。
这样的调度方式可以提高电力系统的供需匹配度，同时降低电力系统运行的风险。
3. 调峰填谷策略：电力系统中的负荷峰谷差异很大，如何合理调度负荷，填补谷电是电力系统供需匹配的重要问题。
可以通过动态电价机制来引导用户在负荷谷期增加用电量，在负荷峰期减少用电量。
这种调峰填谷的策略可以使电力系统的供需匹配更加平衡，并且提高电力系统的效益。
接下来，我们来讨论电力系统中的优化调度问题。
优化调度是指如何通过合理的调度算法，优化电力系统中各个资源的分配和调度，以实现资源的高效利用。
优化调度的研究可以从以下几个方面展开：1. 发电调度优化：发电调度是指如何合理分配发电机组的运行状态，以满足电网对电力的需求。
通过对发电机组的负荷分配进行优化调度，可以提高电力系统的供应能力，减少电网供电的不稳定性。
2. 输电网络优化：输电网络的优化调度是指如何合理分配输电网络中的电能传输路径和输电线路的负荷。
电力系统中的供需优化调度技术研究
电力系统中的供需优化调度技术研究随着工业化和城市化的不断发展，电力需求量不断增加。
为了满足日益增长的电力需求，电力系统需要做出合理的供需优化调度。
供需优化调度技术是指通过合理的调度策略和算法，实现电力系统中的供电和需求之间的均衡，以满足用户的需求，并提高电力系统的运行效率和经济性。
供需优化调度技术在电力系统中起着至关重要的作用。
它可以优化电力系统的供电结构，提高供电质量，降低供电成本，提高电网运行的可靠性和安全性。
通过合理的调度策略和算法，可以实现电力供需的精确匹配，减少电力系统中的供需波动，提高供电效率。
此外，供需优化调度技术还可以减少电网的负荷峰值，降低电力系统的用电压降，延长设备的使用寿命，减少用户的停电时间，提高用户的用电质量。
供需优化调度技术主要包括以下几个方面的研究内容。
首先是供需预测技术。
准确的供需预测是实现供需优化调度的基础。
通过对过去的电力需求数据和相关的经济数据进行分析和建模，可以预测未来一段时间内的电力需求量和供电状况。
供需预测技术可以借鉴其他领域的预测方法，如时间序列分析、回归分析、模糊逻辑等。
通过准确预测供需趋势，可以为电力系统的供需调度提供有效的依据。
其次是供应侧优化技术。
供应侧优化技术是通过优化电力系统的供电结构和调度策略，提高电力供应的效果。
这包括优化火电、水电、风电等不同类型电源的调度，合理安排发电机组的负荷分配，优化电网的输电和配电等。
供应侧优化技术可以通过降低电力系统的耗电量和损耗来提高供电效率，减少供电成本。
此外，供应侧优化技术还可以降低环境污染和能源消耗，实现可持续发展。
再次是需求侧优化技术。
需求侧优化技术是通过优化用户的用电行为和需求响应，降低电力系统的负荷峰值，提高电力系统的供需平衡。
需求侧优化技术包括智能电网、智能计量、电力价格机制等。
通过智能电网和智能计量技术，可以实现对用户用电行为的监测和预测，并通过灵活的电力价格机制进行需求响应。
通过调整用户的用电行为和通过电力价格机制激励用户减少用电峰值，可以减少电力系统的负荷峰值，提高供需平衡。
能源管理中的智能供需调度技术研究与应用
能源管理中的智能供需调度技术研究与应用智能供需调度技术在能源管理中的研究与应用随着全球能源需求的不断增长和环境问题的日益突出，能源管理成为了一个重要的议题。
智能供需调度技术作为能源管理领域的重要组成部分，通过优化能源的供应和需求之间的匹配关系，实现能源的高效利用和可持续发展。
然而，要实现智能供需调度技术的研究与应用，需要克服许多技术和管理方面的挑战。
本文将探讨智能供需调度技术在能源管理中的研究与应用，并讨论其存在的问题和未来的发展方向。
智能供需调度技术是一种基于信息和通信技术的管理手段，旨在通过对能源供应和需求数据的分析和优化，实现能源的高效调度。
该技术主要包括能源产量预测、需求侧管理、储能系统的优化运行和电力网络的稳定调度等方面。
通过实时监控和分析能源生产和消费的数据，智能供需调度技术可以准确预测能源需求，并通过合理分配能源资源，在满足用户需求的前提下最大限度地减少能源的浪费。
此外，智能供需调度技术还可以提高电力系统的可靠性和稳定性，减少能源供应过程中可能出现的故障和事故，提升整个能源系统的运行效率和安全性。
在能源管理领域，智能供需调度技术的研究和应用有着广泛的应用前景。
首先，智能供需调度技术可以帮助优化电力系统的负荷曲线，合理分配能源资源，减少能源的浪费。
通过智能调度，可以将高峰期的能源需求平滑分布到低谷时段，进一步稳定电力系统的运行。
其次，智能供需调度技术还可以实现对能源系统进行全面监测和精细化管理，提高能源的可预测性和可控性。
通过集中监控和控制能源使用情况，可以及时发现问题和异常，并采取相应的调整措施，以保证能源系统的正常运行。
此外，智能供需调度技术还可以促进可再生能源的有效利用和接入电网，推动能源结构的转型和能源的可持续发展。
然而，智能供需调度技术在能源管理中仍然面临一些挑战。
首先，由于能源的产量和需求具有一定的不确定性，智能供需调度技术需要具备强大的数据分析和预测能力，以应对各种不确定性因素的影响。
优化算法在生产调度中的应用探讨
优化算法在生产调度中的应用探讨在当今竞争激烈的制造业环境中，高效的生产调度是企业提高生产效率、降低成本、增强市场竞争力的关键因素之一。
生产调度的目标是在满足一系列约束条件的前提下，合理分配资源，安排生产任务的顺序和时间，以实现最优的生产性能指标，如最小化生产周期、最大化设备利用率、最小化库存成本等。
为了实现这些目标，优化算法在生产调度中发挥着越来越重要的作用。
优化算法是一种能够在给定的搜索空间中寻找最优解或近似最优解的计算方法。
在生产调度领域，常见的优化算法包括遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群优化算法等。
这些算法具有不同的特点和适用范围，能够根据具体的生产调度问题进行选择和应用。
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程来搜索最优解。
在生产调度中，遗传算法可以将生产任务的安排编码为染色体，通过不断地进化染色体群体来找到最优的调度方案。
例如，在车间作业调度问题中，可以将每个任务的加工顺序和机器分配编码为染色体的基因，然后利用遗传算法的操作来优化这些基因的组合，以达到最小化生产周期的目标。
模拟退火算法则是基于物理中固体退火的原理，通过在搜索过程中以一定的概率接受劣解，从而避免陷入局部最优解。
在生产调度中，模拟退火算法可以用于解决复杂的多目标调度问题，如同时考虑生产周期、设备利用率和能源消耗等多个目标。
通过在解空间中进行随机搜索，并根据温度参数控制接受劣解的概率，模拟退火算法能够在一定程度上跳出局部最优，找到更优的全局解。
蚁群算法是受蚂蚁觅食行为启发而提出的一种优化算法。
蚂蚁在寻找食物的过程中会释放信息素，其他蚂蚁会根据信息素的浓度来选择路径。
在生产调度中，可以将生产任务看作是食物源，将调度方案看作是蚂蚁的路径，通过模拟蚂蚁释放和跟随信息素的过程来寻找最优的调度方案。
蚁群算法在解决具有路径选择和资源分配问题的生产调度中具有较好的效果。
粒子群优化算法是通过模拟鸟群的觅食行为来进行优化搜索。
基于物流优化算法的供应链智能调度方案设计
基于物流优化算法的供应链智能调度方案设计随着全球贸易的不断发展和物流行业的快速发展，供应链的管理和调度变得越来越复杂。
为了提高供应链的运作效率和准确性，采用基于物流优化算法的供应链智能调度方案成为一个重要的解决方案。
本文将介绍一个基于物流优化算法的供应链智能调度方案设计，旨在优化调度过程，提高供应链的运作效率。
首先，为了设计一个有效的供应链智能调度方案，我们需要建立一个合理的数学模型。
该模型可以描述供应链中的各个环节和相关的约束条件。
模型需要考虑供应链中的各种约束因素，例如货物的数量、运输时间、运费以及仓储容量等。
通过建立一个准确的模型，可以更好地了解整个供应链的情况，并为调度提供指导。
在基于物流优化算法的供应链智能调度方案设计中，最关键的一步就是选择合适的优化算法。
常见的物流优化算法包括遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法等。
这些算法都可以在不同的场景中应用，但在实际使用时需要根据具体的情况进行选择。
根据供应链的规模和复杂度，选择一个适用的优化算法进行调度，可以大大提高调度效率和准确性。
除了选择合适的优化算法，供应链智能调度方案设计还需要考虑实际的运作情况和需求。
例如，如果供应链中存在不同的运输方式，如空运、海运和陆运等，调度方案需要合理安排不同运输方式的使用，以减少成本和时间。
此外，还需要考虑仓储环节的优化，包括货物的存放位置、库存管理和订单优先级等。
通过综合考虑各种因素，可以设计出一个适用于特定供应链的智能调度方案。
在设计供应链智能调度方案时，也需要考虑信息技术的应用。
利用先进的信息技术可以实现供应链中各个环节的实时监控和数据分析。
例如，可以利用物联网技术实现对货物位置和状态的实时监控，以及对运输过程中的数据进行实时分析。
通过信息技术的应用，可以及时发现和解决供应链中的问题，并提供实时的调度指导。
除了以上所述的主要内容，供应链智能调度方案设计还需要考虑其他因素，如供应链中的风险管理和供应商关系的管理等。
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3. 算法应用
3.1. 算例 1
组资源需求量为 C = [15, 6,30,15,13,18] ，现需对 6 个地区的物资进行分配，得出最终的分配矩阵。
DOI: 10.12677/orf.2018.83010 79
现设有 A1 , A2 , A3 , A4 , A5 , A6 ， 6 个地区， 用 MATLAB 随机产生一组资源产量 P = [10,8, 23, 21,9, 20] 和一
Operations Research and Fuzziology 运筹与模糊学, 2018, 8(3), 77-82 Published Online August 2018 in Hans. /journal/orf https:///10.12677/orf.2018.83010
资。根据所分配的物资的损耗最低为标准，本文初步建立如下的资源优化数学模型： 目标函数为：
= min C
约束条件为：
m ∑ ∑ xij − C j = j 1= i1
m
2
(1)
m ∑ xij = Pi , i 1, = 2,3, , m; j 1, 2,3, , m =1 j= x ≥ 0 ij
表达式(1)括号中的含义是：其他地方调配到第 j 地方的总量 ∑ xij 与其需求量之差，目标函数表示的
i =1
m
意思是这种差的平方要达到最小，即分配物资的损耗最低。针对目标问题(1)，我们下面给出了具体的算 法步骤。
2.2. 优化调度模型的算法步骤
( C1 , C2 , C3 , , Cm )
具体步骤如下：
配 Pi , Ci , ( i = 1, 2, , m ) 的值，才能使得生产地的资源既能满足自身的需求，又能合理的分配给其他需要的
地区。 本文对于供需关系的资源分配问题， 建立了多目标规划模型， 并给出了资源分配的一种求解算法， 最后，给出了供需关系的资源调度的 2 个实例。
2. 优化调度算法
2.1. 优化调度模型建立
计算分配矩阵的步骤如下： 现已知这 6 个地区的资源产量为 P = [10,8, 23, 21,9, 20] ，资源需求量为 C = [15, 6,30,15,13,18] 。 步骤 1：判断资源产量 Pi 是否等于资源消费量 Ci ， i = 1, 2, , 6 。由已知可知，这 6 个地区的资源产 量与需求量显然不均衡，故需进行调配。 步骤 2：计算资源产量 Pi 与资源消费量 Ci 的差值，可得 value = [ −5, 2, −7,8, −4, 2] 。进一步，分别用 bigger 记录资源产量大于消费的地区数为 3，smaller 记录资源消费量大于产量的地区数为 3。 步骤 3：根据 bigger 和 smaller 的大小，确定需要调配的个数为 3 个。 步骤 4：以供给地和需求地两者的最小者对资源进行分配，
夏杰 等
用多目标优化建立了优化调度模型，并给出了求解资源优化调度的算法和具体操作步骤。最后，给出了 2个实例进行验证分析。
关键词
供需关系，资源优化调度，目标规划，调度算法
Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/
运ห้องสมุดไป่ตู้与模糊学
夏杰 等
开始 输入产量 Pi 和需求量 Ci 判断 Pi 是否 等于Ci 是
否
计算Pi 和Ci 的值，得出value 用bigger和samller分别记录供给 地和需求地的数量 根据分配原则，对资源进行分配 是 判断分配矩 阵是否变化 否
调配完成 结束
Figure 1. Flow chart of optimization model algorithm 图 1. 优化模型算法流程图
Open Access
1. 引言
随着计算机科学技术的飞速发展，利用互联网大量资源的网格计算将成为解决规模庞大、复杂问题 的关键。要高效的实现网格的计算，许多复杂的网络需要处理，其中资源调度问题是网格优化中需要解 决的一个关键问题[1]。一个高效的资源调度模型和调度算法，可以有效的利用网络的处理能力，提高网 络算法程序的性能，以更好的利用网络资源[2]。各个地区资源的配置已成为各个行业、各个部门必不可 少的调配方式。资源配置在电力部门，能源供给部门，水资源部门等应用广泛[3] [4] [5]。各个地区资源 的合理配备为经济发展、资源共享提供了有力支撑和保障。 综合资源规划是将各种形式的资源，进行合理规划[6] [7] [8]。资源供给方通过各个机构的转化，对 资源进行生产；资源需求方则表示本地区自己生产的资源不能自给自足，需要其他地区的补给。当本地 区的资源不能满足自身的需求时， 即供小于求时， 此时需要将其他地区剩余的资源调配给本地区； 相反， 当本地区的资源在满足自身需求的条件下，还有剩余，即供大于求时，这时需要将本地区的多余的资源 调配给其它地区；当供方资源恰好满足需求时，供需关系达到最优。事实上，资源供需的最优化平衡是 很难实现的，因为资源供需关系具有很强的波动性，造成波动性的原因诸多，比如当地的政策因素、环 境因素、经济因素、气候因素等。 本文研究的资源供需关系是指各个地区的供应与需求的关系，不涉及在资源调配过程中有关经济、 运输费等市场因素的影响，单纯从资源的供应和需求的角度考虑问题。本文研究的供需关系的优化调度 算法与运输问题是有差别的。运输问题[9] [10]是指如何将物资运往指定地点，并且实现运输成本最小。 资源供需关系的优化一方面需要满足本地的资源需求，将多余的资源进行调配到其它地区，另一方面， 本地区所生产的资源不能满足自己的需要时，由其它需求过剩的地区进行调配。通过各个地区资源的供 给与需求的优化结合，可以实现资源浪费最小的资源调配方式。 和 Ci ， i = 1, 2, , m ，并且 Pi 不一定等于 Ci 。事实上， Pi = Ci 是一种平凡情形，不予考虑。如何有效地分 本文重点解决的问题的具体描述如下： 假设有 m 个地区， 其中第 i 个地区的生产量和消费量分别为 Pi
Optimal Scheduling Algorithm Based on Supply-Demand Relationship and Its Applications
Jie Xia, Wenqing Wu*, Haiyang Xu
School of Science, Southwest University of Science and Technology, Mianyang Sichuan Received: Jun. 8 , 2018; accepted: Jun. 22 , 2018; published: Jun. 29 , 2018
设物资生产地和消费地分别为 A1 , A2 , A3 , , Am ， Pi ( i = 1, 2,3, , m ) 为第 i 个部门物资的生产量，
DOI: 10.12677/orf.2018.83010 78 运筹与模糊学
夏杰 等
xij 表示第 i 个能源生产地向第 j 个能源需求地所分配的物 C j ( j = 1, 2, 3, , m ) 为第 j 个部门物资的消费量，
th nd th
Abstract
Due to the complexity of resource allocation in each region, an optimal scheduling algorithm based on supply-demand relationship was proposed. The resource scheduling considered in this paper involves the supply and demand sides of each region, and solves resource optimization problems among regions. A multi-objective optimization is developed to search an optimal scheduling model, and an algorithm for solving optimal resource scheduling is given. Finally, two examples are given for verification analysis.
Keywords
Supply-Demand Relationship, Resource Optimization Scheduling, Goal Planning, Scheduling Algorithm
基于供需关系的优化调度算法及其应用
夏 杰，吴文青*，许海洋
西南科技大学理学院，四川 绵阳 收稿日期：2018年6月8日；录用日期：2018年6月22日；发布日期：2018年6月29日
摘
要
针对各个地区资源生产和消费的不协调，以及具体调配的复杂性，提出了一种基于供需关系的优化调度 算法。本文考虑资源调度涉及各个地区的供给方和需求方，从理论上解决地区之间的资源优化问题。利
*
通讯作者。
文章引用: 夏杰, 吴文青, 许海洋. 基于供需关系的优化调度算法及其应用[J]. 运筹与模糊学, 2018, 8(3): 77-82. DOI: 10.12677/orf.2018.83010
−5, bigger (1) = smaller (1) = 2, smaller ( 2 ) = −7, bigger ( 2 ) = 8, smaller ( 3) = −4, bigger ( 3) = 2
首先，对 smaller (1) 和 bigger (1) 进行调整，将供给地的资源数 3 给需求地。其次，对 smaller ( 2 ) 和