【摘 要】
：
随着大规模定制的市场需求日趋显著,赛如生产系统(Seru production system,SPS)应运而生,逐渐成为研究和应用领域的热点.本文针对带有资源冲突的Seru在线并行调度问题进行研究,即需要在有限的空间位置上安排随动态需求而构建的若干Seru,以总加权完工时间最小为目标,决策Seru的构建顺序及时间.先基于平均延迟最短加权处理时间(Average delayed shortest weighted processing time,AD-SWPT)算法,针对其竞争比不为常数的局限性,引入调节参
【机 构】
：
北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室 北京100081中国;同志社大学商学院 京都602-0023日本
论文部分内容阅读
随着大规模定制的市场需求日趋显著,赛如生产系统(Seru production system,SPS)应运而生,逐渐成为研究和应用领域的热点.本文针对带有资源冲突的Seru在线并行调度问题进行研究,即需要在有限的空间位置上安排随动态需求而构建的若干Seru,以总加权完工时间最小为目标,决策Seru的构建顺序及时间.先基于平均延迟最短加权处理时间(Average delayed shortest weighted processing time,AD-SWPT)算法,针对其竞争比不为常数的局限性,引入调节参数,得到竞争比为常数的无资源冲突的Seru在线并行调度算法.接下来,引入冲突处理机制,得到有资源冲突的Seru在线并行调度算法,aAD-I (a-average delayed shortest weighted processing time-improved)算法,特殊实例下可通过实例归约的方法证明其竞争比与无资源冲突的情况相同.最后,通过实验,验证了在波动的市场环境下算法对于特殊实例与一般实例的优越性.
其他文献
各向异性是珊瑚砂的固有属性.对饱和南沙珊瑚砂开展了一系列不排水单向剪切试验,探究了固结应力方向角α0和单向加载方向角αm对饱和珊瑚砂不排水反应的影响.α0和αm对饱和珊瑚砂的不排水反应均有显著影响,且α0与αm的耦合作用对其不排水反应的影响更为复杂.对所有试验的应力条件,饱和珊瑚砂的超静孔压ue均呈现出先增大后减小的趋势.α0不同时饱和珊瑚砂的相变强度SPT、有效内摩擦角φ\'PT与αm的关系存在显著差异.发现饱和珊瑚砂的相变强度SPT与无量纲参数β存在事实上的线相关性,其中,β是以α0,αm为变量的
针对退化过程呈现两阶段特征的一类随机退化设备,现有剩余寿命预测方法不适用于测量间隔分布不均匀、监测数据的测量频率与历史数据频率不一致的情况,并且忽略了自适应漂移的可变性.鉴于此,提出了一种新的考虑个体差异性的两阶段自适应Wiener过程剩余寿命预测模型与方法.首先,基于自适应Wiener过程分阶段构建随机退化模型,在首达时间意义下推导出寿命和剩余寿命解析式.然后,结合Kalman滤波技术和期望最大化算法进行参数自适应更新,同时利用赤池信息准则实现退化模型变点的辨识.最后,通过蒙特卡洛仿真和锂电池实例,验证
综合利用地震、钻井、测井及岩心分析化验资料,分析了四川盆地西南缘天宫堂构造奥陶系五峰组—志留系龙马溪组的构造、沉积、储层及可改造性等基本地质特征,探讨了页岩气富集主控因素及成藏模式.研究结果表明:①天宫堂构造优质页岩集中分布在五峰组—龙马溪组龙一1亚段,Ⅰ类储层主要发育于龙一11—龙一13小层,厚度为0.8～17.0 m,具典型的高TOC含量、含气性好、高脆性矿物的特征.②天宫堂构造经历了晚白垩世前快速沉降、深埋藏和大量排烃阶段,形成早期富集型超压页岩气藏;晚白垩世后经2期抬升改造,早期富集型超压页岩气藏
针对当前高速铁路运营过程中存在的运输需求与运力资源不匹配现象,面向负载均衡原理研究了路网条件下运能可适配的高速铁路旅客列车开行方案优化与评估方法.首先,针对路网条件下列车开行方案优化,构建以提升经济效益、社会效益和网络负载均衡为目标的非线性混合整数规划模型,并设计基于遗传算法和粒子群算法的两阶段混合搜索求解算法.在此基础上,考虑开行列车在高速铁路网中的抗干扰能力,建立了面向网络化运营场景的开行方案综合评估指标体系,揭示了故障场景下高速铁路网络性能的演化规律.最后,以实际高速铁路线路数据和运营数据为场景进行
作为机器人技能学习中的一个重要分支,模仿学习近年来在机器人系统中得到了广泛的应用.模仿学习能够将人类的技能以一种相对直接的方式迁移到机器人系统中,其思路是先从少量示教样本中提取相应的运动特征,然后将该特征泛化到新的情形.本文针对机器人运动轨迹的模仿学习进行综述.首先详细解释模仿学习中的技能泛化、收敛性和外插等基本问题;其次从原理上对动态运动基元、概率运动基元和核化运动基元等主要的模仿学习算法进行介绍;然后深入地讨论模仿学习中姿态和刚度矩阵的学习问题、协同和不确定性预测的问题以及人机交互中的模仿学习等若干关
鄂尔多斯盆地樊家川长6储层为新的开发区域,其中长63为主力油层.为研究其致密储层特征及主控因素,开展了岩石薄片鉴定、常规物性及高压压汞分析等,对储层的岩石学、物性及孔隙结构特征进行了详细研究,建立了不同孔隙结构与成岩参数的识别函数,分析了不同孔隙结构储层储集性能主控因素.结果表明:①樊家川地区长63主要岩石类型为岩屑长石砂岩,岩性较细,黏土矿物主要发育水云母,其次是绿泥石,碳酸盐胶结物主要发育铁白云石,其次是铁方解石;②樊家川地区长63储层孔隙主要发育粒间孔和长石溶孔,物性较差,平均孔隙度为9.05％,平
在大数据时代下,以高效自主隐式特征提取能力闻名的深度学习引发了新一代人工智能的热潮,然而其背后黑箱不可解释的“捷径学习”现象成为制约其进一步发展的关键性瓶颈问题.解耦表征学习通过探索大数据内部蕴含的物理机制和逻辑关系复杂性,从数据生成的角度解耦数据内部多层次、多尺度的潜在生成因子,促使深度网络模型学会像人类一样对数据进行自主智能感知,逐渐成为新一代基于复杂性的可解释深度学习领域内重要研究方向,具有重大的理论意义和应用价值.本文系统地综述了解耦表征学习的研究进展,对当前解耦表征学习中的关键技术及典型方法进行
针对电厂目前普遍采用PI-PI串级控制器调节锅炉主蒸汽温度系统,不能有效克服惯性、时滞和参数时变等问题的影响,本文提出了一种理想GPC (Generalized predictive control)-PI串级控制器.首先,该理想串级控制器不仅能抑制一次和二次扰动,而且外环GPC通过对主蒸汽温度的多步预测,并结合滚动优化技术能有效克服主蒸汽温度系统的惯性和时滞问题.另外,针对主蒸汽温度系统参数时变的特性,该理想控制器采用了T-S (Takagi-Sugeno)型模糊神经网络(Fuzzy neural ne
视频标题生成与描述是使用自然语言对视频进行总结与重新表达.由于视频与语言之间存在异构特性,其数据处理过程较为复杂.本文主要对基于“编码-解码”架构的模型做了详细阐述,以视频特征编码与使用方式为依据,将其分为基于视觉特征均值/最大值的方法、基于视频序列记忆建模的方法、基于三维卷积特征的方法及混合方法,并对各类模型进行了归纳与总结.最后,对当前存在的问题及可能趋势进行了总结与展望,指出需要生成融合情感、逻辑等信息的结构化语段,并在模型优化、数据集构建、评价指标等方面进行更为深入的研究.
含多类型分布式电源的微电网已经成为了未来电力系统的重要发展方向,其中风能和光能在降低化石能源消耗和二氧化碳排放等方面有着极大优势,考虑二者之间强互补性的协同调度已被广泛研究.但风/光协同调度的微电网多关注分钟级的调度或优化问题而非风/光波动下秒级的实时电流按容量比例精准分担,简称电流均衡,而精准电流均衡有助于可再生能源的高比例消纳.因此,本文提出了基于自适应动态规划的微电网电流均衡和电压恢复控制策略.首先,构建包含风电整流型电能变换器和光电升压型电能变换器的广义风光拓扑同胚升压变换器模型,其提供了后续控制