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传统车辆调度模型针对复杂的路况和复杂的车辆流动信息,存在调度时间长、难以提供实时调度时间的缺点,从而造成模型中前后级调度信号失联、调度算法冲突,效率不高的问题.本文提出一种改进遗传算法交通调度平台大规模拥堵优化调度方案.通过对算法编码过程进行合理的优化,加入针对多调度中心的约束条件防止算法陷入早熟,通过不同的分析角度,分别建立的回路形式和时间优化控制形式对车辆进行合理的调度.仿真结果显示,改进后的算法有效地降低了车辆平均延误时间,提高了交通运行效率. 相似文献
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提出一种新的混合遗传算法。该算法在基于传统遗传算法的基础上采用了分组和负载均衡策略。仿真实验结果表明,这种调度算法有效地实现了资源的负载均衡。它相对于传统遗传算法,收敛速度更快,能产生更好的调度结果。 相似文献
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许彬 《内蒙古科技与经济》2011,(23):79-80,82
文章对两种自动化系统进行了阐述和比较,设计了两种无人值班变电站自动化系统控制方案,介绍了各个方案的优缺点。对变电站的自动化控制系统进行改造升级,不同的设计方案可适用于不同的变电站控制调度要求,增强变电站的控制调度自动化水平,从而有效保证无人值班变电站的控制可靠性和准确性。 相似文献
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实现功率增益是电力GIS配网的重要目的,传统的电力GIS配网中基于电网负载传输速率和节点发射功率算法进行调度控制,控制链路之间产生差拍分离,负载均衡效果不好,功率增益不明显,影响电力GIS配网和调度性能。提出一种基于PID神经网络控制的GIS配网调度方案,设计GIS配网PID无差拍控制算法,构建GIS配网节点发射功率博弈的纳什均衡博弈模型,控制方程中基于纳什均衡解求解簇首节点的最佳发射功率,实现GIS配网中所有簇首节点有最佳发射功率。仿真结果表明该算法具有良好的收敛性,簇首节点的发射功率有较高增益,降低了节点能耗,提高GIS配网性能。 相似文献
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在研究基于多层模糊控制的电力机车发动机调度方法中,传统的电力机车发动机调度算法采用经典控制模型或线性控制模型,鲁棒性差,无法达到最优的调度效能。为此提出一种基于多层模糊控制的电力机车发动机调度方法,采用多层模糊系统强大的输入输出非线性映射能力,在输入层,将输入数据模糊化为模糊控制器的输入数据,在输出层,将模糊控制器的输出解模糊为电力机车系统识别的控制信号,从而实现电力机车系统发动机的智能化调度。和传统的调度算法相比较,新调度算法具有更高的电能使用效率,约高于传统算法18%,算法响应时间短,稳定可靠,并且具有很强的鲁棒性,具有优越的应用性能。 相似文献
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随着智能电网的迅速发展,加快了分布式电源在电力系统中的应用程度,给从而不同程度地影响了原来的系统运行状态。因此,有效发挥分布式电源的辅助性作用与无功优化的调度策略已成为当前电网运行优化控制的热点话题。本文基于分布式电源并网的控制特点,建立以降低区域电网的损耗、遏制电压变化为目标的模糊动态式无功优化的调度模型。采用改进算法得到无功优化的调度策略。 相似文献
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R＆D绩效测度是企业R＆D管理与控制的重要工具之一.本文在国内外相关文献分析的基础上,提炼出企业R＆D绩效测度的功能.通过对Q发动机制造有限公司R＆D绩效测度案例的描述,详细分析了R＆D绩效测度方案的设计和方案实施的过程,构建适合企业特征的测度标准,其实践经验和结果表明,R＆D绩效测度能够发挥其功能作用机制,促进R＆D绩效水平的提升. 相似文献
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对未来我国研究与发展经费的预测 总被引：4，自引：0，他引：4
对我国未来R＆D经费与GDP比值(R＆D／GDP)、R＆D经费总量与结构进行科学的预测是制定科技发展规划的重要的组成部分,可以为科技发展战略的确定提供重要的信息与依据。本文通过定性和定量的分析,确定了影响R＆D／GDP的关键因素,在此基础上,提出了预测模型,对我国2005、2010、2020年的R＆D／GDP、R＆D经费总量与结构进行了预测,提出了达到预测目标的条件及政策建议。 相似文献
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传统云计算平台调度方案,存在请求缺失率高、资源空闲时间高以及资源利用率降低等问题,提出了一种应用SssS的模糊弹性云优化调度方案,分析SaaS云平台弹性优化调度指标,避免资源的过量和欠量分配,提供了弹性云平台调度任务量和平均响应时间的匹配关系,依据云平台弹性调度指标和模糊调度算法,将SaaS云平台分配任务集按照不同优先级进行划分,优先级等级高的任务优先调度,确保更多的重要任务得到调度,最大化SaaS云平台的执行任务量,最小化平台的平均响应时间,使云平台处于相对稳定的状态。实验结果表明,该调度方案能够优化云平台资源的使用效率和服务响应时间,提高了总执行效率,节省了云资源,具有较高的节能开销比和用户满意度。 相似文献
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《科技通报》2015,(12)
研究云计算环境下的大型智能交通调度问题。云计算环境下的大型智能交通网络在进行车辆调度的过程中,由于运算量过于庞大,造成交通调度效率降低,运输成本增加。利用传统的遗传算法进行交通调度的过程中,无法避免由于早熟和停滞的现象造成的影响,难以搜索到最优交通路线,从而降低了交通调度的效率。为此,提出一种基于神经网络算法的大型智能交通调度方法,根据约束条件建立神经网络模型,确定各神经层中神经元的输入与输出关系式,从而得到基于神经网络算法的最优交通调度方案。实验结果表明,利用改进算法进行云计算环境下的大型智能交通调度,缩短了交通调度完成时间,提高了交通调度效率,效果令人满意。 相似文献
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在流媒体大数据调度中,因路径损耗较大,产生调度延时和频谱失真,需要对路径损耗进行优化评估,提高对流媒体大数据库的访问速度和检索定位。提出一种基于交叉集聚变异最小延时的流媒体大数据调度路径损耗评估模型,基于遗传算法设计流媒体数据集聚调度模型,得到流媒体数据调度的位置变换策略。确定流媒体数据编码方案,构建流媒体网络通信代价矩阵控制的数据调度路径损耗模型,实现算法改进。实验结果表明,该模型能使流媒体数据调度路径损耗有效降低,优化流媒体数据传输,最终达到最小传输时延,避免了调度延时和失真。 相似文献
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《科技风》2021,(31)
在电梯调度控制中出现空跑、无效运行和高峰期候梯效率低等优化问题的研究中,电梯调度是一种动态、综合、复杂的多参数优化问题。当前,大部分电梯采用顺向就近原则进行派梯,较少兼顾电梯空跑、冗跑、节能和用户体验感等综合因子来优化调度,从而达不到电梯最优调度性能。基于传统优化算法基础上,提出一种利用候梯人数、候梯错过次数和候梯时间作为优化算法影响因子,将电梯层站调度分解成优先级依次降低的阶,建立层站能级跃迁评价函数调度模型来分配电梯运载乘客,通过仿真验证该算法对电梯调度上取得良好的效果,能解决用户因高峰期长期分配不到电梯、降低无效运行的等问题,为提高电梯优化调度提高参考。 相似文献
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作为项目调度管理中三大控制要素的工期、成本、质量是决定项目建设成败的关键。首先通过采用动态加权技术构建工期-成本-质量的多目标综合优化模型,同时鉴于基本粒子群算法容易陷入局部最优,提出一种将混沌优化嵌入基本粒子群的新算法用于求解该多目标项目调度模型问题。最终通过实例计算表明:相对于基本的粒子群算法,混沌粒子群算法可以更为准确快速地解决该模型下的工程项目多目标优化问题,实现了项目调度管理中有效平衡工期-成本-质量各目标,并达到综合最优方案的理想效果。 相似文献
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智能交通调度模型设计是保障交通网络畅通的关键。传统的基于PID控制律的智能交通调度模型存在抗毁性和鲁棒性不好的问题。提出基于反向最近邻查询改进方法的智能交通调度模型,引入跟随蜂搜索蜜源算子,基于反向最近邻查询改进方法,建立一种基于粗糙集理论的前馈补偿动态博弈数学模型,提取制约交通拥堵的车辆密度、不同车道内的车辆加权平局速度等信息特征,作为PID路网系统的输出,克服实体无规则增长导致调度控制精度不高的问题。采用基于蜂群算法的反向最近邻查询改进方法交通信息特征提取,实现智能调度算法和控制模型的改进。仿真实验得出,采用该智能交通调度模型,可以有效提高车辆通行吞吐量,缩短路阻时间,保证了车辆畅通运行。 相似文献