一、动态规划的应用实例（论文文献综述）
孙小梅[1]（2020）在《水库预报调度过程化动态决策模式研究及系统实现》文中研究说明围绕变化及调度过程中的不确定性,研究适应动态变化的水库预报调度是目前的热点问题。本论文以问题为导向,聚焦预报、调度、决策一体化,重点是在调度过程中要融入适应动态变化的评价决策。按照水库的调节周期或调度计划周期等,对调度过程在时间上分段分布,用滚动更新、嵌套推进机制,实现过程化动态调度;把水库作为区域水资源调配决策中的关键,分析水库在区域上的空间分布及业务关联,在平台上实现分解与聚合;把计划调度方案与实时实施的执行方案互馈,实现计划与调度的有机结合。采用现代信息技术,把调度机制融入调度过程,让水库业务在适应各种变化中能够“动”起来。主要研究内容如下:（1）以问题为导向,提出了适应变化的水库预报调度过程化决策模式。在分析水库调度工作实际中存在问题的基础上,聚焦调度过程中的不确定因素及动态变化,立足于水库调度周期内的全过程,把调度与预报和决策紧密关联,依靠一系列机制来建立创新调度决策模式。遵循大概近似正确理论,设计了区间化的适应机制;构建了在预报调度过程上的滚动修正机制;实现了多时间尺度的计划方案与实施调度方案嵌套互馈机制。在综合集成平台上,把这些机制与预报、调度、决策融合一体,形成了适应变化的水库预报调度模式。（2）在大量水库预报研究成果基础上,结合调度周期及过程,根据预报周期、预报成果质量、预报成果风险等,提出了基于大概近似正确理论的径流预报区间化的组合方案。利用组件技术将现有的预报模型组件化,建立了预报模型库;从预报模型方法库中,选用多个模型方法,获取多个预报成果并形成预报区间,并尝试对预报区间进行公式化表达。（3）采用组件技术,建立了水库调度方法库,结合预报模型方法库,实现了基于调度过程的滚动修正机制。在水库调度周期内,把预报调度融合,把过程分阶段,对面临时段的来水预报,不断修正调整调度方案,调度执行方案随着来水预报的变化而变化,在预报调度的业务流程图上适应变化及时调整。以水库多目标调度为例,针对MOEA/D-AWA算法特点,实现了基于MOEA/D-AWA算法的水库多目标调度;采用MOEA/D-PFR算法,解决了不规则Pareto front形状的多目标问题;通过对两种算法的实例验证分析,进一步说明了方法库在适应性调度中的作用。（4）提出了多时间尺度的调度计划方案与实施方案嵌套互馈机制。在多时间尺度的调度过程中,根据方案之间的互馈关系和预报调度的滚动修正机制,设计了计划方案与实施方案的互馈流程和指导调度操作机制,提高了各时间尺度下的调度方案的执行力,同时,也实现了水库预报调度在调度过程中的滚动嵌套互馈一体化。（5）基于综合集成平台及预报调度方法库,对水库预报调度的滚动嵌套互馈机制,以及在调度过程中一体化融合执行,开展了水库预报调度过程化动态决策系统的开发实现及集成应用。水库预报调度相关的业务开展从过程化流程图和知识图的描述开始,在流程图上依靠机制来开展过程化的动态决策。先从京津冀外调水资源的空间尺度分级分解,再到密云水库的动态预报调度,把复杂的预报调度业务以及操控机制融合实现,验证了水库动态及适应调度的可行性、有效性、合理性、灵活性。
教育部[2]（2020）在《教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知》文中认为教材[2020]3号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）,新疆生产建设兵团教育局:为深入贯彻党的十九届四中全会精神和全国教育大会精神,落实立德树人根本任务,完善中小学课程体系,我部组织对普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）进行了修订。普通高中课程方案以及思想政治、语文、
吴昊[3]（2020）在《基于双层并行算法的水电站群优化调度方法及应用研究》文中研究表明随着我国大型江河流域的水电站群规模急剧扩大,优化调度问题也随之越来越复杂。为充分发挥各水电站间最优水量补偿和优化调节的功效,从而达到水资源最大利用率,世界各地相关专业领域的科学家和学者们,都纷纷依据目前各类水电站的种类及特性,展开了优化调度模型相关理论和求解方法研究,然而调度模型的优化解精度和对应算法的计算耗时是两大主要相互制约矛盾点。近些年来随着计算技术的飞速发展,以此为契机可充分有效利用计算资源,根据模型和算法的不同特点提出相对应的并行算法,在保证或提高优化解精度的基础上,一定程度上可相对减少或保持原有模型优化求解的计算耗时。因此本文以我国西南地区某大型流域为研究背景,取其部分相邻串联水电站,且都具备年调节功能。根据梯级水电站群库容水流优化调节的理论方法及其模型特点,以能够获得理想优化结果作为目的,在单机多核、联网多机两种架构模式下提出了双层并行算法,针对如何提高计算效率展开研究,从而可进一步提高对梯级水电站群优化调度的管理水平。本文主要研究成果如下。（1）在水电站发电优化调度模型中应用人工鱼群算法,为避免陷入局部优化解,可将其结合混沌优化算法,扩大单体人工鱼的遍历搜索范围,另一方面可增加单体人工鱼数目,从而进一步提高优化调度模型优化解的精度,然而计算耗时会有一定程度的增加。针对该问题并结合模型特点,对其可并行化因素进行深入的分析研究,以多台多核计算机互联组成网络系统为硬件基础,提出了混沌人工鱼群双层并行算法,之后对我国西南某流域的单一水电站发电优化调度模型展开了实例验证。结果表明该双层并行算法不仅提高了整体优化解的精度,同时能有效将计算耗时控制在可接受的范围之内。（2）将传统动态规划算法应用于水电站优化调度模型中,增加时段内初、末库容状态变量离散数,可进一步使整体优化解收敛于理论最优值,但计算耗时会成倍增加。针对该问题,基于时段内初、末状态库容变量各循环计算的可并行性,提出了双层并行动态规划算法。通过我国西南某流域水电站发电优化调度模型的实例验证,表明该算法在整体优化解精度和计算耗时两个矛盾点有较好的制衡作用。（3）当应用动态规划算法求解梯级水电站群与库容水流优化调节相关的水力发电模型时,若提高优化解精度,易产生“维数灾”现象,对其计算进行并行化处理可在一定程度上减少计算时间,但并未有效降维,计算时间依然较多。基于大系统分解协调原理建立的二级递阶结构调度模型可有效降维,且可应用多线程技术并行化的标准动态规划算法求分解后水电站子系统的优化解。针对标准动态规划算法中可并行化因素展开分析研究,引出了基于大系统分解协调及分解后单一水电站双层并行动态规划的梯级水电站群发电优化调度模型。其并行因素主要采自于分解后各水电站时段内初、末离散化库容状态变量的两种细粒度子任务划分,通过扩大离散程度来提高优化结果精度。以我国西南某流域的梯级水电站群作为实例背景,验证了该方法的有效性。（4）基于大系统分解协调方法,根据多台多核计算机互联的体系架构,提出了梯级水电站群优化调度模型的异时启动双层并行计算。该方法的基本思路是首先将多台多核计算机分配给对应编号的水电站,通过异时启动并行算法实现各水电站之间的相互独立计算,即为粗粒度任务划分的第一层并行计算;第二层并行计算便是基于分解后水电站自身标准动态优化计算的并行化处理,也是时段内离散化的初或末库容状态变量细粒度子任务划分。以我国西南某流域的梯级水电站群作为实例背景验证了该方法能够有效控制计算耗时和整体优化解精度。
陈冲[4]（2020）在《基于拟人—动态规划的板材切割算法研究》文中研究说明在板材切割的过程中,一个优秀的切割方案可以大大提高板材的利用率,从而减少板材的浪费,节约厂商的成本开销,为其带来更大的利润。因此,如何提高板材的利用率是工业化厂商亟须解决的问题之一,研究出一套高效的板材切割算法具有重要的理论价值和实际应用价值。本文所研究的问题是在带有多个缺陷的二维矩形板材中切割出若干给定尺寸和方向的矩形货品,货品不能包含缺陷,每种货品的数量不限,并且每个切割类型为一刀切类型,求解该问题的目标是使得切割出的货品面积之和最大。为求解该问题,利用拟人策略和动态规划算法相结合的方式,设计一种基于拟人-动态规划算法（Quasi Human-Dynamic Programming Algorithm）。由研究标准（不带缺陷）二维切割问题,用货品的长度与宽度构造出垂直和水平两个方向离散集并进行子问题划分,能得到很好的解。以此为基础,推广到带缺陷的二维切割问题中,并结合工程实践的思想,本文在求解带缺陷的二维切割问题的算法上,分别在递归函数设计、离散集构造、缺陷信息的处理等方面提出了新策略。具体而言,第一,在研究过程中注意到带缺陷的二维切割问题与标准的二维切割问题的区别,在构造离散集的做法时,将切割位置的右边界与上边界扩展到最大;第二,前人的做法在带缺陷的子板上和不带缺陷的子板上都做标准化处理,而本文仅在不带缺陷的子板上做标准切割,在带缺陷的子板上做去标准化处理,这是由于离散集元素分布与缺陷分布的复杂性;第三,对缺陷信息处理,考虑到了缺陷的边界位置,为了防止在切割的过程中可能使得板材损坏,设计出一种拟人策略,做法是在距离缺陷左右边界外和上下边界外的一个单位处进行子问题分解。前两点本文设计了QHDP算法,增加第三点本文设计了QHDP算法的扩展版。在求解过程中,若出现重复出现的子问题,只在其第一次出现时作完整计算,保存此结果供后续查询,这是动态规划算法的特点。为了检验本文算法的性能,本文做了数千个典型算例的计算实验,这些实例根据前人研究该问题的实例生成器程序所得。计算结果表明,在计算时间适度的情形下,实验中得到的解优度很大程度地超过了最新文献算法。且该算法的复杂度和基本定理得到了严格分析与证明,并分析了影响该算法计算时间的因素。
朱丹丹[5]（2020）在《急诊患者扰动医疗服务重调度问题的研究》文中指出随着社会经济发展、生活水平的提高,以及对预防性医疗愈加重视,人们对医疗服务水平要求不断提高,医疗支出和医疗服务需求不断增长,医院在提高运营效率方面面临着持续的挑战,医疗卫生作为重要的民生工程,也关系着社会的稳定。先进的医疗服务调度技术是医院提高服务能力和竞争力的重要因素之一。在医疗服务调度实践中经常发生的情况是,意外状况的发生导致事先安排好的患者就诊时间及顺序被打断,进而需要重新安排,常见的扰动事件包括:患者临时到来、急症患者的到来、患者爽约、患者迟到、患者取消预约、医疗设备故障、医生迟到、以及病床、医护人员不足等。鉴于医疗服务调度现实中的扰动事件特点及其理论研究现状,本文围绕医疗服务调度中计划外急诊病人这一扰动事件,在急诊病人到达后对包括计划内常规病人（原始病人）和计划外急诊病人在内的所有病人的就诊顺序、及医疗资源重调度问题展开研究。主要考虑两种医疗环境:多患者共用单台CT诊断的医疗服务调度环境和多患者多种医疗设备的健康体检医疗服务调度环境;扰动准则包括原始病人在重调度与初始调度中的就诊序位扰动量约束及诊断完成时间扰动量约束,用来衡量扰动对原始病人的就诊满意度;在急诊病人扰动单机重调度问题研究的基础上又将医疗设备等医疗资源的准备/设置时间考虑进来,做进一步的研究。本文主要研究内容如下:第一,研究了急诊患者扰动单CT诊断服务重调度问题。该问题假设在某一时段所有患者共用单台CT诊断服务环境下,急诊病人到达时初始调度已经制定完成但还未执行,对包括急诊患者和原始患者在内的所有患者在该CT设备上就诊顺序进行重新排序,在满足急诊患者相对紧迫性需求的同时尽量减少对初始调度的扰动。具体讨论研究了以原始病人的最大就诊位序扰动限制、总就诊序位扰动限制、最大诊断完成时间扰动限制和总诊断完成时间扰动限制为约束条件,以原始病人的延迟惩罚和诊断完成时间等调度成本最小化为目标的重调度问题,包括:以最小化最大延迟惩罚为优化目标的急诊患者扰动重调度问题（U-RLMT）、以最小化总诊断完成时间为优化目标的急诊患者扰动重调度问题（U-RLTC）、以最小化最大延迟惩罚与扰动成本为混合优化目标的急诊患者扰动重调度问题（U-RHTD）、以最小化总诊断完成时间与扰动成本为混合优化目标的急诊患者扰动重调度问题（U-RHCD）。对这四种优化目标问题分别在上述扰动约束下对问题构建了数学模型、设计了求解算法并分析给出了算法的时间复杂度。第二,研究了考虑设置时间的急诊患者扰动单CT诊断服务重调度问题。该部分在第一部分研究的基础上将医疗设备等医疗资源的设置时间考虑进来做进一步的研究。从患者满意度出发,扰动优化目标分别考虑了原始患者在重调度相对于初始调度中的最大就诊序位变化量扰动、诊断完成时间最大绝对变化量、诊断完成时间绝对变化量之和;从医疗设备的使用效率出发,原始患者的初始调度以最小化设置时间为目标,急诊患者到达后的重调度必须保证扰动成本与总调度的设置时间总和最小化。根据设置时间类型及扰动标准,研究该问题的五个变体问题:（1）以原始患者最大就诊序位变化量最小化及以所有患者最大完成时间最小化为双优化目标且设置时间是族独立、序列无关的急诊患者扰动重调度问题;（2）以原始患者诊断完成时间最大绝对变化量的最小化及以所有患者最大完成时间的最小化为双优化目标且设置时间族独立、序列无关的急诊患者扰动重调度问题;（3）以原始患者最大就诊序位变化量的最小化及以所有患者最大完成时间的最小化为双优化目标且设置时间是族依赖、序列无关的急诊患者扰动重调度问题;（4）以原始患者诊断完成时间最大绝对变化量的最小化及以所有患者最大完成时间的最小化为双优化目标且设置时间是族依赖、序列无关的急诊患者扰动重调度问题;（5）以原始患者诊断完成时间绝对变化量之和最小化及以所有患者最大完成时间的最小化为双优化目标且设置时间是族依赖、序列无关的急诊患者扰动重调度问题。对这五类问题设计提出了能够求出严格帕累托最优解的多项式时间复杂度算法。第三,研究了考虑设置时间的急诊患者扰动健康体检医疗服务重调度问题。该部分考虑了多患者需要在多台医疗设备进行检测的健康体检诊断网络环境下,在有急诊患者扰动的情况下,研究了具有序列相关设置时间的急诊患者扰动的重调度问题（UDHERP-SDS）。假设每个医疗设备对一个患者的设置时间的长短是序列相关的;考虑原始患者在重调度与初始调度中就诊序位扰动量存在给定上限的约束;以所有患者总诊断完成时间和设备的设置时间最小化为优化目标;建立了以健康体检的医院诊断设备网络重调度问题的数学模型;结合问题的特点,设计提出一种混合遗传-模拟退火算法,并通过仿真数据实例的计算对模型和算法进行了验证。
刘应科[6]（2020）在《基于有限理性Logit模型的高铁动态定价模型研究》文中指出随着我国高铁的快速发展,运输服务质量以及运输时效性的提升与现有的客票价格不相匹配,客票定价机制也不适应于社会主义市场经济和运输市场竞争的基本需要。从2018年开始,中国铁路总公司发布通知将在部分高铁线路试行“一日一价”的定价策略,因此,打造更加符合现代运输市场竞争的高速铁路旅客票价模式极为重要。在此背景下,为建立更加适应于现有高铁网络的动态定价模型,本文主要以中长距离运输市场为研究对象,以2018年6月的票根数据及调研所得数据为数据集,以客运淡季期为研究时间段,通过对现有高铁列车进行动态定价,增强高铁在此市场中的竞争力,因此从以下几点展开研究:（1）首先参考国内外学者在动态定价策略、旅客出行行为分析、双层规划模型等领域的研究成果,针对现有研究的不足,本文重点研究在有限理性下旅客的出行行为以及提出符合高铁旅客的出行行为规律的动态定价策略。（2）其次对常见的出行行为基本模型与理论进行详述,总结出现有常用理论的理论缺点。通过借鉴国内外的参考文献,再结合与我国现阶段高铁运营的实际情况,该部分选择选择了年龄、旅客月收入、旅行目的、出行费用、旅行时间、舒适度作为研究旅客出行行为的参数,并且创新地将Logit模型与第三代前景理论相结合,构建了有限理性Logit模型用于研究高铁旅客出行行为。并且以京沪线实际旅客出行数据为数据集,选取多项Logit模型与巢式Logit模型作为对照模型,通过实例验证模型,模型精度结果显示有限理性Logit模型能够更精准地分析旅客出行行为以及计算旅客选择各高铁列车类型的概率,梳理了京沪高铁旅客出行行为机理,同时为后文构建基于有限理性Logit模型的高铁动态定价模型打下坚实的基础。（3）接着分析现有高速铁路定价策略的缺点,基于现有定价策略文献,以单列车及多列车的动态定价问题为研究目标,系统性地阐述本文所用的动态定价模型。该部分主要参考收益管理理论与双层规划模型,阐述两者的理论基础以及各自利弊。在此基础上,选择随机动态规划理论,建立适合于中长距离运输市场的动态定价模型,并且使得该模型能够与第二部分的旅客出行行为产生联系,为后文研究提供理论基础。（4）然后基于第二部分与第三部分的理论与模型基础,将出行行为模型与动态定价理论相结合,构建基于出行行为的铁路客票动态定价模型,模型以有限理性Logit模型作为出行行为分析模型,将旅客在客票价格变化后对于每种出行方式的选择概率当作市场占有率,并将其应用到以随机动态规划理论为基础的动态定价模型中,并应用基于最大凹向包络理论改进后的近似求解算法求得模型的最优解。（5）最后选取2018年的京沪高铁线实际数据为实例,通过出行行为数据问卷调查,本文基于旅客RP/SP融合数据,统计得到旅客对于舒适度、时间、价格三个影响因素的心理参考值,选取实际客流数据代入模型进行计算,并且将结果与传统的双层规划模型相对比,结果表明:通过本文的基于出行行为的动态定价模型优化,不仅得到旅客的出行偏好,提高服务质量,而且提高列车的上座率以及铁路部门的总收入,最终结果也优于使用双层规划模型的定价策略。
朱晓民[7]（2020）在《基于UWB及语义地图的室内移动机器人定位与路径规划关键技术研究》文中研究指明近年来服务机器人在日常生活中快速推广,其中室内移动机器人占据了很大一部分。与相对结构化的工业场景不同,复杂的室内环境对移动机器人的定位以及路径规划提出了更高的要求。如何在室内场景中灵活、准确的进行定位,并对室内环境进行更全面的建模表达,是移动机器人完成室内任务的关键问题。在室内定位方法中,UWB（Ultra-Wideband）由于其相比其他无线定位方法可获得更高的定位精度,能够较好的应用于移动机器人的室内定位。针对移动机器人在室内场景中的应用,本文结合基于UWB的室内定位方法以及语义地图本体建模工具,开展了移动机器人在室内环境中的定位、环境建模以及路径规划等关键技术的研究。论文的主要工作和研究成果包括:（1）为提高UWB定位误差地图构建效率,研究了室内定位中影响UWB定位精度的因素,提出了一种自适应的非均匀UWB定位误差地图构建方法;基于UWB定位误差的建模方式,改进了基于UWB定位误差地图的粒子滤波定位算法,在粒子的初始化以及权重更新阶段引入该定位误差模型,以提高移动机器人室内定位精度及算法收敛速度;结合UWB定位实验结果,分析了利用UWB定位误差地图进行定位的精度、可靠性以及在动态室内场景中的适用性;（2）分析了移动机器人室内环境的语义化建模描述方法,结合室内环境中的路径规划任务需求,将室内环境的物理信息、语义信息以及移动机器人路径规划相关的知识,融合到语义地图中,通过本体中将上述信息与知识进行形式化表达,构建了面向室内移动机器人路径规划任务的语义地图本体模型;探讨了该语义地图本体模型的实例化流程,说明了本体实例中获取数据、知识的多样化来源;（3）基于室内环境语义地图本体模型,结合多种类型的用户语义化任务输入,研究了基于语义地图本体模型的路径规划任务解析方法,设计了基于SWRL的路径规划任务解析推理规则;提出了在语义地图本体框架下的改进Dijkstra全局路径规划算法,探讨了从语义地图中提取并简化路径节点网络的方法;基于语义地图本体模型中室内结构关系描述,综合室内环境结构复杂性、人流密度等因素的影响,研究了室内场景中的路径节点边权值的分配方式;根据全局路径规划结果,设计了路径规划的子任务分配方法,以实现全局路径的简化,方便后续的局部避障规划;（4）针对移动机器人定位与感知过程中的不确定性,提出了一种基于垂直椭圆速度障碍法的局部避障策略,优化了移动机器人在避障规划中的过度约束问题。结合移动机器人的动力学与运动学特性,研究了将动态窗口法与速度障碍法融合的移动机器人避障方法,提出了在局部避障中的多目标速度选择法;综合不同障碍物多样化的碰撞安全性要求,研究了在局部避障规划中的动态局部路径优化策略。通过局部避障算法对比实验,从避障路径长度、时间消耗两方面验证了本文提出的局部避障算法的性能;最后,通过设置不同的避障目标及多样化的避障安全性要求,验证了多目标速度选择法及动态局部避障优化方法的有效性。综上,本文对室内环境中的移动机器人定位、环境语义建模、路径规划及局部避障等关键技术进行了研究,采用实物与仿真实验相结合的方式验证了本文中提出方法的有效性。在UWB定位方面,相比采用均匀的UWB定位误差地图的方式,本文中提出的方法能够实现减少约48%的定位数据采集节点的同时,可在UWB定位误差较大的区域提高近20%的定位精度;在全局路径规划方面,本文提出的方法能够较好的理解语义化的任务输入,并融合复杂室内环境中与路径规划相关的语义信息进行决策得到最佳全局路径;在局部避障方面,虽然在较空旷环境中对避障性能优化效果有限,但在拥挤环境中能够节省约12%的避障时间,提高了移动机器人在拥挤环境中的避障效率。本文的研究成果对室内移动机器人的无线定位、路径规划及局部避障等方面的研究具有较好的借鉴意义。
孔敏[8]（2020）在《面向离散制造过程考虑高效节能的生产调度优化问题研究》文中研究表明快速增长的制造产品需求使得全球能源消耗水平持续走高,在太阳能、风能等可再生能源未成为全球能源消耗来源的主体之前,煤炭、石油、天然气等化石类不可再生能源仍然是全球能源消耗来源的主力。面对化石类能源可能带来的环境污染和资源短缺问题,节能减排已经成为各国政府和能源消耗密集型企业共同关心的课题。除了开发节能装置等硬件技术外,立足于计划和调度层面进行能源的有效利用正在成为学术界的研究热点。本文研究了供电可断、分时能源消耗成本、机器处理速度可控以及柔性车间配置等四类节能机制,以数控机床切割过程以及钢铁连铸和轧制过程为背景,分别研究了四类高效节能生产调度优化问题。为解决上述问题,分析了各个节能机制对企业生产调度方案的影响,提出了问题最优调度方案的结构化性质,并据此开发了具有针对性的启发式算法或者改进元启发式算法,算法性能在一系列仿真实验中得到了验证。本文主要研究内容和创新点可以概括如下:1)研究了带有能源消耗和机器启动成本的订单接收和调度问题,分析了单机情形下该问题的结构化性质,提出了改进的变邻域搜索算法,利用仿真对比实验验证了所提算法的有效性。在传统的订单接收和调度问题中引入了机器启动选择、订单的释放时间、订单生产恶化效应等因素,目标是最大化绿色制造系统净收益。分析了该问题单机情形下最优调度方案关于订单内工件排序、订单排序和能源消耗成本计算等结构化性质,给出了该问题NP难性质的证明,设计了求解最优解决方案的单机调度算法。针对一般性问题,提出了改进的变邻域搜索算法,为了扩大邻域空间,结合编码和解码规则设计了交叉邻域结构和变异邻域结构等两类邻域结构。提出了基于动态规划算法的适应度值度量方法,以提供订单选择和机器启动选择方面的相关决策。仿真实验结果表明,所提改进变邻域搜索算法优于其他变邻域搜索算法以及其他基线算法。2)研究了分时能源消耗成本情形下高效节能生产重调度优化问题,分析了原有调度方案和重调度方案的最优化性质,提出了一类改进的变邻域搜索算法,通过与不同基线算法的对比验证了所提算法的有效性。在经典的平行机重调度优化模型的基础上,考虑了分时能源消耗成本和线性恶化效应等因素,目标函数是在考虑重调度扰动指标满足一定限制的前提下最小化制造系统总能源消耗成本。分析了原有调度方案和重调度方案在工件排序、能源消耗成本计算等方面的性质,设计了包含三种新型互换邻域结构的改进变邻域搜索算法,开发了基于动态规划算法的适应度值计算方法,以最优化分配各个机器上的扰动指标。仿真实验结果表明,所提算法较人工蜂群算法和差分进化算法而言,在求解上述重调度优化模型上具有一定的优势。3)研究了加工速率可控情形下考虑高效节能的混合生产调度优化问题,分析了单机调度问题的结构化特性,提出了基于动态规划算法的单机调度算法,开发了一系列多机情形下针对混合制造系统调度优化问题的启发式算法。混合制造系统环境下考虑了工件可变加工速度以及工件生产恶化效应的调度优化模型,目标函数是在总能耗成本和再制造成本预算的限制下最大程度地缩短制造周期。基于单机最优调度方案的结构化性质,提出了基于动态规划算法的单机调度算法,可以提供产品再制造选择、工件处理顺序、工件加工速度等方面的决策支持。同时考虑了能源成本预算无限以及给定工件集合最小化能源消耗成本的特例问题,并提出了相应的动态规划算法。针对多台机器的混合制造系统调度优化问题,提出了两类简单启发式算法以及一种贪婪算法。多组仿真实验分析了三类算法的求解性能。4)研究了柔性供应链情形下考虑工件恶化效应和高效节能的生产调度优化问题,构建了考虑平行批处理和恶化效应的生产和运输协同调度模型,目标函数是最小化总能源消耗水平和运输成本的总和。针对任一给定机器情形,提出了关于批生产和批排序的结构化特性。基于这些性质,开发了一种基于动态规划的启发式算法,以确定各个批运输点。为解决一般问题,提出了一种有效的混合智能优化算法,该算法结合了偏随机键遗传算法和花朵授粉算法,其中偏随机键遗传算法作为算法外围框架主要是将工件分配至机器上,基于花朵授粉算法的遗传算子主要用于种群的迭代。仿真实验结果表明,所提算法在求解质量和收敛性都优于偏随机键遗传算法、花朵授粉算法以及粒子群算法。本文系统地研究了面向离散制造过程的高效节能调度优化问题,研究内容涵盖了四类有效的工业生产节能机制,并考虑了诸如生产恶化效应、批生产等实际工业生产因素。研究成果丰富了高效节能生产调度方面的理论研究,在一定程度上可以为钢铁企业等能源消耗密集型企业提供节能减排方面的决策支持。
范琅[9]（2020）在《网络边缘服务功能链部署与优化研究》文中认为近年来,边缘计算作为一种新型计算模式在当前的信息科技发展浪潮中迅速得到大量关注。与此同时,网络功能虚拟化（Network Function VIrtualization,NFV）的兴起为网络运营商提供了灵活部署和管理网络的思路。NFV的核心思想是解耦专用物理设备和网络功能,转而利用灵活的软件技术实现的虚拟网络功能（Virtual Network Function,VNF）来代替专用物理设备。基于此,业界提出基于NFV架构实现边缘计算,将不同类型的边缘计算服务以VNF的方式部署在不同位置的边缘计算节点上,通过NFV编排调度机制实现不同类型虚拟网络功能的连接形成服务功能链（Service Function Chain,SFC）,从而满足终端用户特定的边缘计算服务要求。然而,如何在边缘计算网络中有效部署这些VNF以为用户提供高质量的服务是一个亟待解决的问题。本文以NFV在边缘计算中的可应用性为切入点,在不同应用场景中对VNF在网络边缘的部署问题进行了重点研究。首先,本文研究了基于QoS保证的任务卸载网络功能分配问题。重点研究了如何为来自用户的服务请求选择合适的VNF实例以完成任务卸载过程,同时必须严格保证服务请求的QoS要求以及满足网络资源条件的约束。为此,本文为任务卸载的服务请求建立了延迟模型,并建立了以最大化网络吞吐量为目标的整数线性规划模型,然后证明了研究问题是NP难问题。由于问题的NP难性,本文设计了基于遗传算法和拉格朗日松弛的启发式算法,该算法能为每个服务请求计算出合适的解决方案以满足QoS和资源约束。仿真结果表明设计的算法能在最大化网络吞吐量的同时保证服务请求的QoS要求,相比较对比算法具有更好的性能。然后,本文研究了面向边缘网络的动态SFC资源高效性部署问题。本文在简单的链式SFC基础上研究了形式更复杂的VNF组合即VNF转发图以满足边缘网络中的业务复杂性。基于此,本文以最小化SFC部署的网络资源总成本为目标函数建立了整数线性规划模型,并证明了研究问题的NP难性。由此,本文提出了基于动态规划的启发式算法来解决研究问题。该算法通过动态规划模型为服务请求求解出资源高效性部署方案。由于SFC的动态性会造成网络资源碎片化的情况出现,该算法还通过整合低效运行的相同类型VNF实例以进一步减少资源成本。仿真结果说明提出的算法相比较对比算法能有效减少资源成本,在接受率方面也有更好表现。
徐彬梓[10]（2019）在《基于知识的离散制造系统能效优化方法研究》文中进行了进一步梳理离散制造业涉及航空航天、汽车、电子器件、装备制造等行业,数量巨大,其总体能耗及排放不容忽视.离散制造系统能耗与设备运行状态及其传动结构、工艺参数、工艺特征排序、产品结构、生产调度和启停控制等因素具有密切关联性.特别是柔性制造和混流制造等复杂离散制造过程受加工任务多变、设备状态和工艺动态多变等工艺过程特征的影响,能耗机理复杂.加工参数/热力学能耗模型中大量参数的事先未知性、设备能耗过程的高度非线性特点,以及复杂工作流中不可避免存在的随机性、动态性,对系统能耗过程的建模、分析和优化提出了挑战.现有的研究成果聚焦在基于静态机理模型的能效指标优化运行上.在系统建模和优化时,未充分考虑生产运行过程中动态不确定因素的影响,对于离散制造环境所提供的海量信息利用也不充分.本文从知识自动化的角度出发,提出了面向离散制造系统的能耗知识表示与更新方法,并在能量流分析的基础上基于能耗层次性和关联因素分析分别提出工艺参数节能优化方法、工艺路线节能优化方法和动态柔性调度节能优化方法,以实际车间为例开发了离散制造系统能效优化软件平台.本文的主要研究内容如下:（1）基于离散制造系统能量流分析,提出了基于本体的能耗知识表示与更新方法.能流分析表明,离散制造系统能耗由工步层、工序层、零件层和产品层四个层次构成,且与设备状态、工艺路线、计划排产等生产要素动态关联,难以用数学模型进行统一描述.针对此多源多层次动态系统建模问题,本文采用自顶向下的方法搭建了基于本体的能耗知识模块化多粒度层次表示模型.该模型通过本体对各类知识进行语义标注,并根据能耗层次性和异构耗能要素分析将本体和知识互相关联,最终形成反映能耗流动和耗能要素相互影响的能耗知识网络.此外,针对现有知识更新方法难以保证知识时效性的问题,提出了基于记忆与遗忘机制的知识更新机制,通过强调能耗知识的使用频率来保证知识的有效性.（2）基于能耗数据和知识,提出了融合实例推理与多目标竞争粒子群算法的工艺参数节能优化方法.考虑到工步能耗受设备类型、加工参数等多种异构要素影响,传统静态机理建模方法技术要求高且难以描述设备老化导致的工步能耗特性动态变化.本文依据上述知识建模方法搭建了能耗知识实例库,基于输入功率波动程度量化异构耗能要素的重要性,并通过层次检索技术和实例推理技术来检索相似工步以预测能耗.在该预测模型的基础上,采用多目标竞争粒子群算法以工步能效和加工时间为目标对工艺参数进行优化求解.实验结果表明,所提预测方法相比已有方法具有更高的预测精度,且工艺参数优化可以提高有效能耗,降低空载能耗,从而提高工步的能效.（3）考虑工艺路线与零件能效的相关性,提出了面向能效的典型工艺路线知识自动发现与推送方法.针对已有工艺路线相似度指标工艺信息考虑不全面的问题,提出了一种新的基于改进伪最长公共子序列和Jaccard相似度的工艺相似度指标.此外,通过熵权法将能耗信息与工艺相似度信息融合,提出了综合相似度指标.为保证聚类有效性,本文在聚类部分引入了数量软约束和半径软约束.考虑聚类个数可知和不可知两种情况,对K中心点算法、近邻传播算法以及混合算法进行改进,以产生符合软约束要求的有效聚类结果,并进一步提出了基于综合相似度的典型工艺路线知识自动推送方法.实验表明所提算法可以发现更加合理的典型工艺路线,避免生产瓶颈,从而降低待机能耗,提高零件生产能效.（4）考虑生产调度对离散制造系统能效的影响,提出了一种基于GPHH的节能调度规则自动发现方法.GPHH中传统的元算法以一种非延迟的方式来处理路径决策和排序决策,难以保证调度决策的时效性.本文提出一种基于路径决策延迟策略的元算法,将路径决策推迟至排序决策之前,以保证所有的调度决策都考虑到最新的系统信息,从而做出最为合理的决策.基于该思想,设计三种队列选择策略,并运用GPHH来自动产生元算法中运用到的调度规则.基于所提算法,以系统能效和平均延迟时间为优化目标,对动态柔性离散制造系统调度问题进行求解,结果表明所提算法相较于已有算法可以得到更高的生产能效.（5）以无锡某机床制造企业大件车间为示范车间,将本文所提能效优化方法应用到机床大件零部件的生产过程中.在Windows系统下,设计开发了离散制造系统能效优化软件平台.该平台搭建了制造过程监管模块、工艺参数优化模块、典型工艺路线查询模块和调度规则模型,实现了示范车间制造过程能耗监控与能效优化.从工序、设备、零件、产品四个层面分析了本文所提优化方法的有效性,结果表明所建软件平台能有效提升离散制造车间的能效.
二、动态规划的应用实例（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、动态规划的应用实例（论文提纲范文）
（1）水库预报调度过程化动态决策模式研究及系统实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水库常规调度 |
| 1.2.2 水库优化调度 |
| 1.2.3 水库适应性调度 |
| 1.3 问题提出 |
| 1.4 研究的主要内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 水库预报调度的过程化动态决策模式 |
| 2.1 问题导向 |
| 2.1.1 水库调度的不确定性因素 |
| 2.1.2 水库调度现存的主要问题 |
| 2.2 过程化动态决策模式研究基本思路 |
| 2.3 模式实现的理论与技术支撑 |
| 2.3.1 基于大概近似理论的的径流预报区间化机制 |
| 2.3.2 预报调度过程滚动修正机制 |
| 2.3.3 多时间尺度调度计划方案互馈机制 |
| 2.3.4 预报调度的过程化动态决策模式的实现 |
| 2.4 过程化动态决策模式框架 |
| 2.4.1 过程化动态决策模式框架 |
| 2.4.2 过程化动态决策模式实施流程 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 水库径流预报方法库及预报区间机制 |
| 3.1 径流预报基本模型 |
| 3.1.1 BP神经网络模型 |
| 3.1.2 自回归模型 |
| 3.1.3 GM(1,1)模型 |
| 3.1.4 新安江模型 |
| 3.2 预报方法组件化 |
| 3.3 径流预报区间化表达 |
| 3.3.1 径流预报区间化研究思路 |
| 3.3.2 径流预报区间化表述 |
| 3.3.3 实例应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 水库调度方法库及预报调度滚动修正机制 |
| 4.1 水库常规调度方法及组件库 |
| 4.1.1 常规调度方法 |
| 4.1.2 常规调度方法组件库 |
| 4.2 水库单目标调度方法及组件库 |
| 4.2.1 单目标调度方法 |
| 4.2.2 单目标调度方法组件库 |
| 4.3 水库多目标调度方法 |
| 4.3.1 MOEA/D-AWA算法 |
| 4.3.2 MOEA/D-PFR算法 |
| 4.3.3 多目标调度方法组件库 |
| 4.4 调度周期内的预报调度滚动修正机制 |
| 4.4.1 滚动修正机制研究思路 |
| 4.4.2 径流预报滚动修正工作原理 |
| 4.4.3 滚动修正预报的启动条件 |
| 4.4.4 调度周期内的预报调度滚动修正机制流程 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 多时间尺度调度计划方案嵌套互馈机制 |
| 5.1 多时间尺度调度计划方案嵌套互馈的必要性 |
| 5.2 多时间尺度方案互馈机制研究思路 |
| 5.2.1 多时间尺度方案滚动嵌套互馈思想 |
| 5.2.2 互馈机制设计 |
| 5.3 多时间尺度滚动嵌套互馈机制 |
| 5.4 多时间尺度方案互馈关系 |
| 5.5 多时间尺度方案互馈机制工作原理 |
| 5.6 互馈机制实施流程 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 基于平台的预报调度过程化动态决策系统开发实现 |
| 6.1 过程化动态决策系统定位 |
| 6.2 过程化动态决策系统框架 |
| 6.3 技术支撑及应用 |
| 6.3.1 综合集成平台 |
| 6.3.2 组件技术 |
| 6.3.3 知识图技术 |
| 6.4 预报调度业务流程描述 |
| 6.4.1 预报调度过程化动态决策业务主题划分 |
| 6.4.2 预报调度业务化实现的思路 |
| 6.5 基于平台的预报调度过程化动态决策系统构建 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 水库预报调度过程化动态决策系统集成应用 |
| 7.1 应用实例概况 |
| 7.1.1 水资源情况 |
| 7.1.2 外调水工程情况 |
| 7.1.3 区域时空关系 |
| 7.2 业务流程描述及实现 |
| 7.2.1 径流预报区间业务化实现 |
| 7.2.2 预报调度过程滚动修正机制业务化实现 |
| 7.2.3 多尺度调度计划方案与实施调度方案互馈业务化实现 |
| 7.3 集成化业务应用 |
| 7.3.1 分级嵌套业务化应用 |
| 7.3.2 预报调度过程化业务应用 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（3）基于双层并行算法的水电站群优化调度方法及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 梯级水电站群优化调度模型计算现状综述及分析 |
| 1.3.1 梯级水电站群调度模型及算法演进历程 |
| 1.3.2 梯级水电站群优化调度模型计算存在的主要问题 |
| 1.4 本文主要研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 研究技术路线 |
| 1.5 本文研究创新点 |
| 第2章 双层并行计算架构模式研究 |
| 2.1 双层并行计算方法研究 |
| 2.1.1 并行计算机内存结构 |
| 2.1.2 并行计算架构 |
| 2.1.3 并行计算实现方法及考虑因素 |
| 2.1.4 并行计算性能评价指标 |
| 2.1.5 双层并行计算架构 |
| 2.1.6 并行算法 |
| 2.2 优化算法并行化基础理论研究 |
| 2.2.1 传统优化算法并行化 |
| 2.2.2 智能优化算法及其并行化 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 水电站优化调度模型的双层并行算法 |
| 3.1 水电站发电量最大优化调度基本模型 |
| 3.2 基于混沌人工鱼群双层并行算法的水电站优化调度模型 |
| 3.2.1 混沌人工鱼群双层并行算法(CAFSDPA) |
| 3.2.2 基于CAFSDPA水电站发电优化调度模型的求解步骤 |
| 3.3 基于双层并行动态规划算法的水电站优化调度模型 |
| 3.3.1 动态规划算法的并行因素分析 |
| 3.3.2 模型双层并行计算流程 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于双层并行算法的水电站优化调度模型实证研究 |
| 4.1 基于CAFSDPA的水电站优化调度模型实证研究 |
| 4.1.1 相近算法计算结果比较 |
| 4.1.2 部分参数不同情况下CAFSDPA计算结果比较 |
| 4.2 基于双层并行动态规划算法的水电站实例论证 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 梯级水电站群的双层并行算法研究 |
| 5.1 基于大系统分解协调的双层并行算法研究思路 |
| 5.2 梯级水电站群发电优化调度大系统分解协调模型 |
| 5.2.1 大系统分解协调 |
| 5.2.2 梯级水电站群发电优化调度基本模型 |
| 5.2.3 梯级水电站群发电优化调度分解协调模型 |
| 5.3 基于分解后水电站CAFSDPA的大系统分解协调模型 |
| 5.3.1 模型基本原理 |
| 5.3.2 模型计算步骤 |
| 5.4 基于分解后水电站多线程并行动态规划的双层并行算法研究 |
| 5.4.1 分解后水电站动态规划算法 |
| 5.4.2 模型计算可并行化分析 |
| 5.4.3 多线程技术并行计算 |
| 5.4.4 算法结合基本原理 |
| 5.4.5 模型计算步骤 |
| 5.5 基于分解后各水电站异时启动并行计算的双层并行算法研究 |
| 5.5.1 异时启动并行计算 |
| 5.5.2 并行策略的主要研究方向 |
| 5.5.3 梯级水电站群优化计算新型并行策略基本研究思路 |
| 5.5.4 梯级水电站群优化计算的新型并行策略 |
| 5.5.5 新型并行策略分析 |
| 5.5.6 基于分解后各水电站异时启动并行计算的双层并行算法 |
| 5.6 混联水电站群新型并行策略展望 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 基于双层并行算法的水电站群大系统分解协调模型实证研究 |
| 6.1 实例背景 |
| 6.2 基于分解后水电站CAFSDPA的分解协调模型实例验证 |
| 6.2.1 模型计算流程及问题论证方向 |
| 6.2.2 计算结果分析 |
| 6.3 基于分解后水电站多线程双层并行动态规划的分解协为模型实例验证 |
| 6.3.1 程序流程图 |
| 6.3.2 计算结果与分析 |
| 6.4 基于分解后水电站异时启动并行计算的大系统分解协调双层并行算法实例验证 |
| 6.4.1 基本模型建立 |
| 6.4.2 异时启动并行计算方法设计 |
| 6.4.3 实例计算结果与分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）基于拟人—动态规划的板材切割算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 切割问题的分类 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 切割问题的发展 |
| 1.3.2 标准切割问题的研究现状 |
| 1.3.3 带缺陷切割问题的研究现状 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 1.5 本文组织结构 |
| 2 问题描述 |
| 2.1 问题定义及其约束条件 |
| 2.2 动态规划算法的理论基础及应用 |
| 2.3 动态规划算法的基本概念和基本模型 |
| 2.3.1 动态规划算法的基本概念 |
| 2.3.2 动态规划算法的基本模型及适用条件 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 算法描述 |
| 3.1 基本概念 |
| 3.2 离散集 |
| 3.3 递归方程与算法描述 |
| 3.3.1 求解2D_UG_SLOPP的求解器(Procedure) |
| 3.3.2 求解2D_UG_SLOPP_D的算法(QHDP) |
| 3.3.3 求解2D_UG_SLOPP_D的算法(EQHDP) |
| 3.4 算法复杂性分析 |
| 3.5 影响计算时间的因素 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 实验结果与分析 |
| 4.1 计算实例 |
| 4.2 实验结果与算法比较 |
| 4.2.1 实例集合set1 的计算结果 |
| 4.2.2 实例集合set2 的计算结果 |
| 4.2.3 实例集合set3 的计算结果 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的主要研究成果 |
| 致谢 |
| 附录 |
（5）急诊患者扰动医疗服务重调度问题的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 宏观背景 |
| 1.1.2 微观背景 |
| 1.1.3 现有研究存在的不足 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 本文主要研究内容及研究思路 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究路线 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 相关理论文献综述 |
| 2.1 调度理论 |
| 2.1.1 调度理论的产生和发展 |
| 2.1.2 调度问题的复杂度分类 |
| 2.2 医疗服务调度 |
| 2.2.1 患者调度 |
| 2.2.2 医疗资源调度 |
| 2.2.3 门诊预约调度 |
| 2.3 医疗服务调度中的不确定性 |
| 2.3.1 不确定性医疗服务调度研究现状 |
| 2.3.2 扰动事件分类 |
| 2.3.3 扰动度量 |
| 2.3.4 扰动事件应对研究进展 |
| 2.4 调度算法 |
| 2.4.1 传统调度算法 |
| 2.4.2 智能调度算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 急诊患者扰动单CT诊断服务重调度问题的研究 |
| 3.1 急诊患者相关理论知识 |
| 3.1.1 相关定义 |
| 3.1.2 插队的方法及流程 |
| 3.2 UDSR问题假设及符号说明 |
| 3.2.1 UDSR问题假设 |
| 3.2.2 UDSR符号说明 |
| 3.3 以最小化最大迟时间惩罚为优化目标的U-RLMT问题 |
| 3.4 以最小化完成时间和为优化目标的U-RLTC问题 |
| 3.4.1 U-RLTC问题的数学模型 |
| 3.4.2 U-RLTC问题的求解算法 |
| 3.5 以最大延迟惩罚与扰动成本之和最小化为目标的U-RHTD问题 |
| 3.5.1 U-RHTD 问题的数学模型 |
| 3.5.2 U-RHTD 问题的求解算法 |
| 3.6 以诊断完成时间与扰动成本之和最小化为目标的U-RHCD问题 |
| 3.6.1 U-RHCD问题的数学模型 |
| 3.6.2 U-RHCD问题的求解算法 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 考虑设置时间的急诊患者扰动单CT诊断服务重调度问题的研究 |
| 4.1 设置时间调度相关知识 |
| 4.1.1 设置时间调度的应用领域 |
| 4.1.2 设置时间调度分类 |
| 4.1.3 设置时间调度问题表示法 |
| 4.2 UDSR-S问题假设、符号说明及问题描述 |
| 4.2.1 UDSR-S问题假设 |
| 4.2.2 UDSR-S符号说明 |
| 4.2.3 UDSR-S问题描述 |
| 4.3 FISIS-P_(MAX),C_(MAX)急诊患者扰动重调度问题 |
| 4.3.1 FISIS-P_(MAX),C_(MAX)问题数学模型 |
| 4.3.2 ε约束求解方法 |
| 4.4 FISIS-Δ_(max),C_(max)急诊患者扰动重调度问题 |
| 4.4.1 FISIS-Δ_(max),C_(max)问题数学模型 |
| 4.4.2 FISIS-Δ_(max),C_(max)问题求解 |
| 4.5 FDSIS-P_(MAX),C_(MAX)急诊患者扰动重调度问题 |
| 4.5.1 FDSIS-P_(MAX),C_(MAX)问题数学模型 |
| 4.5.2 FDSIS-P_(MAX),C_(MAX)问题求解 |
| 4.6 FDSIS-Δ_(max),C_(max)急诊患者扰动重调度问题 |
| 4.6.1 FDSIS-Δ_(max),C_(max)问题数学模型 |
| 4.6.2 FDSIS-Δ_(max),C_(max)问题求解 |
| 4.7 FDSIS-Σ_jΔ_j,C_(max)急诊患者扰动重调度问题 |
| 4.7.1 FDSIS-Σ_jΔ_j,C_(max)问题数学模型 |
| 4.7.2 FDSIS-Σ_jΔ_j,C_(max)问题求解 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 考虑设置时间的急诊患者扰动健康体检重调度问题研究 |
| 5.1 UDHERP-SDS问题假设、符号说明 |
| 5.1.1 UDHERP-SDS问题假设 |
| 5.1.2 UDHERP-SDS符号说明 |
| 5.2 UDHERP-SDS问题描述和数学模型 |
| 5.2.1 UDHERP-SDS问题描述 |
| 5.2.2 UDHERP-SDS数学模型 |
| 5.3 混合GA-SA算法 |
| 5.3.1 编码方案 |
| 5.3.2 译码方案 |
| 5.3.3 基于BICH-MIH方法的种群初始化 |
| 5.3.4 选择算子 |
| 5.3.5 交叉算子 |
| 5.3.6 变异算子及重启动 |
| 5.4 SA局域搜索策略 |
| 5.5 实验设计 |
| 5.5.1 评估指标 |
| 5.5.2 测试实例和算法参数选择 |
| 5.6 实验结果及分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 6.2.1 医疗服务调度研究展望 |
| 6.2.2 生产调度研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（6）基于有限理性Logit模型的高铁动态定价模型研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状总结 |
| 1.3 研究内容和研究路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 高铁旅客出行行为机理与模型研究 |
| 2.1 高铁旅客出行行为理论研究 |
| 2.1.1 第三代前景理论 |
| 2.1.2 MNL模型 |
| 2.1.3 NL模型 |
| 2.2 高铁旅客出行行为模型构建及求解 |
| 2.2.1 影响旅客出行行为因素分析 |
| 2.2.2 高铁旅客NL模型构建及求解流程 |
| 2.2.3 高铁旅客有限理性Logit模型构建及求解流程 |
| 2.3 高铁旅客出行行为实例分析 |
| 2.3.1 京沪线旅客出行行为数据收集 |
| 2.3.2 Logit模型与有限理性Logit模型分析结果对比 |
| 2.3.3 实例小结 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 高铁动态定价模型研究 |
| 3.1 高铁客票动态定价问题分析 |
| 3.1.1 现有定价模式分析 |
| 3.1.2 高铁客票动态定价问题描述 |
| 3.2 高铁动态定价问题中供需分析 |
| 3.2.1 高铁运营部门供给分析 |
| 3.2.2 高铁旅客需求分析 |
| 3.2.3 高铁客票定价问题中供需分析 |
| 3.3 高铁动态定价模型构建 |
| 3.3.1 高铁离散时间的随机动态规划策略 |
| 3.3.2 高铁单列车票价动态定价模型构建 |
| 3.3.3 高铁多列车差异化动态定价模型构建 |
| 3.3.4 多列车差异化动态定价模型求解算法研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于旅客出行行为的多列车差异化动态定价模型研究 |
| 4.1 中长距离高铁运输市场竞争分析 |
| 4.2 旅客出行行为理论在动态定价中的应用 |
| 4.2.1 影响高铁票价的因素分析 |
| 4.2.2 旅客出行行为中影响高铁票价的因素分析 |
| 4.3 基于有限理性Logit模型的高铁动态定价模型的构建 |
| 4.3.1 动态定价下旅客出行选择行为模型构建 |
| 4.3.2 基于有限理性Logit模型的高铁动态定价模型的构建 |
| 4.3.3 动态定价求解算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 实例分析 |
| 5.1 线路情况及信息收集 |
| 5.1.1 京沪高铁实施动态定价的必要性分析 |
| 5.1.2 京沪线路情况 |
| 5.1.3 RP/SP融合数据调查问卷设计 |
| 5.2 模型计算结果分析 |
| 5.2.1 模型符号 |
| 5.2.2 京沪旅客出行行为分析结果 |
| 5.2.3 京沪旅客出行方式选择概率计算 |
| 5.2.4 京沪高铁列车的动态定价策略求解 |
| 5.2.5 结果对比及分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 研究成果及结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 索引 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）基于UWB及语义地图的室内移动机器人定位与路径规划关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 课题来源 |
| 1.3 相关研究综述 |
| 1.3.1 基于UWB的室内定位技术研究 |
| 1.3.2 室内语义地图构建方法研究 |
| 1.3.3 移动机器人全局路径规划方法研究 |
| 1.3.4 移动机器人局部避障决策方法研究 |
| 1.3.5 文献综述小结 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 1.5 本文的组织结构 |
| 第2章 移动机器人室内定位与环境建模方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 室内环境下移动机器人的无线定位 |
| 2.3 室内环境建模方法 |
| 2.4 系统框架 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于UWB定位误差地图的室内移动机器人定位方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 UWB定位误差建模及定位误差地图构建 |
| 3.2.1 UWB室内定位测试环境建立 |
| 3.2.2 自适应UWB定位误差测量节点网络 |
| 3.2.3 UWB定位误差建模 |
| 3.2.4 UWB定位误差地图 |
| 3.3 基于定位误差地图的改进粒子滤波定位算法 |
| 3.3.1 移动机器人动力学模型 |
| 3.3.2 基于UWB定位误差地图的改进粒子滤波定位算法 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 粗粒度定位数据拟合情况 |
| 3.4.2 UWB定位误差测量节点数量比较 |
| 3.4.3 UWB定位误差地图 |
| 3.4.4 不同定位测量节点的区域相似性 |
| 3.4.5 外部环境对UWB定位的干扰 |
| 3.4.6 改进粒子滤波定位算法性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 面向路径规划的语义地图本体建模方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 室内环境语义地图本体模型的定义 |
| 4.2.1 室内语义地图本体模型中类的设计 |
| 4.2.2 室内语义地图本体模型中的对象属性及数据属性 |
| 4.3 室内环境语义地图本体实例化 |
| 4.3.1 语义地图本体模型实例化流程 |
| 4.3.2 语义地图本体实例化案例 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于语义地图的移动机器人全局路径规划方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于语义地图本体的路径规划任务解析 |
| 5.2.1 任务描述本体的创建 |
| 5.2.2 路径规划任务解析规则 |
| 5.3 基于语义地图本体模型的改进Dijkstra路径规划算法 |
| 5.3.1 Dijkstra算法介绍 |
| 5.3.2 结合语义地图本体模型的路径规划节点网络生成与简化 |
| 5.3.3 基于语义地图本体模型的节点边权值分配 |
| 5.4 路径规划子任务的生成 |
| 5.5 实验与分析 |
| 5.5.1 路径规划任务解析测试 |
| 5.5.2 改进Dijkstra路径规划算法验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于垂直椭圆速度障碍法的局部避障规划策略 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 速度障碍法及其中的不确定性 |
| 6.2.1 速度障碍法 |
| 6.2.2 速度障碍法中的不确定性 |
| 6.3 基于垂直椭圆的速度障碍法(VEVO) |
| 6.3.1 基于垂直椭圆的足迹区域扩大方法 |
| 6.3.2 基于垂直椭圆的速度障碍法(EVO) |
| 6.4 移动机器人多目标避障策略 |
| 6.4.1 组合垂直椭圆速度障碍区域 |
| 6.4.2 动力学与运动学约束 |
| 6.4.3 结合动态窗口法的速度障碍法 |
| 6.4.4 多目标速度选择法 |
| 6.4.5 基于碰撞安全性的动态局部避障优化策略 |
| 6.5 实验与分析 |
| 6.5.1 基于垂直椭圆的速度障碍法避障性能分析 |
| 6.5.2 多目标速度选择方法性能分析 |
| 6.5.3 基于碰撞安全性的动态局部避障优化策略性能分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 本文的创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 附录B 攻读博士学位期间申请/获得的知识产权目录 |
| 附录C 攻读博士学位期间获得的荣誉 |
| 附录D 攻读博士学位期间参与的课题 |
（8）面向离散制造过程考虑高效节能的生产调度优化问题研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 提升数控机床切割过程的能源利用率 |
| 1.2.2 提升钢锭均热与轧制过程的能源利用率 |
| 1.3 研究路线和主要研究内容 |
| 1.3.1 主要研究内容及创新点 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 基于供电可断的高效节能生产调度优化研究 |
| 2.1.1 基于供电可断的高效节能单机生产调度优化研究 |
| 2.1.2 基于供电可断的高效节能作业车间或流水车间生产调度优化研究 |
| 2.2 基于速率可控的高效节能生产调度优化研究 |
| 2.2.1 基于速率可控的高效节能作业车间生产调度优化研究 |
| 2.2.2 基于速率可控的高效节能流水车间生产调度优化研究 |
| 2.3 基于分时能源消耗成本的高效节能生产调度优化研究 |
| 2.3.1 基于分时能源消耗成本的高效节能单机生产调度优化研究 |
| 2.3.2 基于分时能源消耗成本的高效节能作业车间和流水车间生产调度优化研究 |
| 2.4 基于柔性车间动态配置的高效节能生产调度优化研究 |
| 2.5 研究评述 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 考虑能源消耗和机器启动成本的订单接收和调度问题 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 最优解性质及复杂度分析 |
| 3.4 改进的变邻域搜索算法 |
| 3.4.1 编码及解码策略 |
| 3.4.2 基于动态规划的适应度计算方法 |
| 3.4.3 交叉邻域结构 |
| 3.4.4 变异邻域结构 |
| 3.5 仿真实验 |
| 3.5.1 仿真数据来源 |
| 3.5.2 参数调整预实验 |
| 3.5.3 改进变邻域搜索算法与其他变邻域算法的比较 |
| 3.5.4 改进变邻域搜索算法与其他基准算法的比较 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 分时能源消耗成本情形下高效节能生产重调度优化问题 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 最优解性质及单机调度算法 |
| 4.4 改进的变邻域搜索算法 |
| 4.4.1 平行机环境下该高效节能生产调度问题的复杂性 |
| 4.4.2 编码及解码策略 |
| 4.4.3 基于动态规划的适应度计算方法 |
| 4.4.4 三种交换邻域结构 |
| 4.4.5 VNS算法的总体框架 |
| 4.5 仿真实验 |
| 4.5.1 数据来源及实验设计 |
| 4.5.2 新型邻域结构对算法性能的影响 |
| 4.5.3 改进的变邻域搜索算法与其他基准算法的对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 加工速率可控情形下考虑高效节能的混合生产调度优化问题 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述与问题建模 |
| 5.3 单机调度问题及其特例问题的解决方案 |
| 5.3.1 针对单机调度问题的性质及动态规划算法 |
| 5.3.2 不考虑能源消耗约束的特例问题 |
| 5.3.3 给定工件集合情形下最小化能源消耗成本的特例问题 |
| 5.4 平行机调度问题的解决方案 |
| 5.4.1 启发式算法1(H1) |
| 5.4.2 启发式算法2(H2) |
| 5.4.3 启发式算法3(H3) |
| 5.5 计算性实验和讨论 |
| 5.5.1 实例数据及实验设计 |
| 5.5.2 实验结果及讨论 |
| 5.5.3 非参数检验 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 柔性供应链情形下考虑工件恶化效应和高效节能的生产调度优化问题 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述与问题建模 |
| 6.3 最优解性质分析 |
| 6.4 特例问题的最优解决方案 |
| 6.5 基本的偏随机键遗传算法和花朵授粉算法 |
| 6.5.1 基本的偏随机键遗传算法(BRKGA) |
| 6.5.2 花朵授粉算法(FPA) |
| 6.6 混合偏随机键遗传算法和花朵授粉算法及启发式算法 |
| 6.6.1 基于SNPT的启发式算法 |
| 6.6.2 混合偏随机键遗传算法和花朵授粉算法 |
| 6.7 仿真实验 |
| 6.7.1 仿真数据来源和实验设计 |
| 6.7.2 实验参数预调整 |
| 6.7.3 混合算法与其他基准算法的对比 |
| 6.8 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况 |
| 1 )攻读学位期间参与的科研项目和学术交流 |
| 2 )攻读学位期间发表及撰写的论文 |
| 3 )攻读学位期间授权专利 |
（9）网络边缘服务功能链部署与优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 相关技术背景介绍 |
| 2.1 边缘计算概述 |
| 2.2 网络功能虚拟化技术概述 |
| 2.2.1 网络功能虚拟化主要内容 |
| 2.2.2 网络功能虚拟化技术的架构 |
| 2.2.3 服务功能链概述 |
| 2.3 基于NFV架构的边缘计算网络 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于QoS保证的任务卸载网络功能分配机制研究 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 问题描述及建模 |
| 3.2.1 底层物理网络模型 |
| 3.2.2 任务卸载和VNF实例 |
| 3.2.3 服务请求的延迟模型 |
| 3.2.4 整数线性规划模型 |
| 3.2.5 问题复杂性分析 |
| 3.3 算法设计 |
| 3.3.1 VNFANE算法 |
| 3.3.2 GenticRouting算法 |
| 3.3.3 LRFunction算法 |
| 3.3.4 算法复杂度分析 |
| 3.4 仿真结果与分析 |
| 3.4.1 仿真设置 |
| 3.4.2 仿真结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 面向边缘网络的动态服务功能链资源高效性部署研究 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 问题描述与建模 |
| 4.2.1 底层物理网络模型 |
| 4.2.2 服务功能链模型 |
| 4.2.3 整数线性规划模型 |
| 4.2.4 问题复杂性分析 |
| 4.3 算法设计 |
| 4.3.1 DRSFCP算法 |
| 4.3.2 DynamicProgrammingFunction算法 |
| 4.3.3 ResourceIntegrationFunction算法 |
| 4.3.4 算法复杂度分析 |
| 4.4 仿真结果与分析 |
| 4.4.1 仿真设置 |
| 4.4.2 仿真结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（10）基于知识的离散制造系统能效优化方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 能效优化问题描述 |
| 1.3 国内外相关研究现状 |
| 1.3.1 离散制造能效问题的数学模型 |
| 1.3.2 离散制造能耗知识表示与更新方法 |
| 1.3.3 面向能效的工艺参数优化方法 |
| 1.3.4 面向能效的典型工艺路线发现方法 |
| 1.3.5 面向能效的生产优化调度方法 |
| 1.4 论文主要研究工作 |
| 第二章 离散制造系统能耗知识表示与更新方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 离散制造系统的能量流分析 |
| 2.2.1 离散制造系统层次能耗模型 |
| 2.2.2 能效关键影响因素分析 |
| 2.3 离散制造系统能耗知识表示方法 |
| 2.3.1 离散制造系统能耗知识的获得途径 |
| 2.3.2 离散制造系统能耗知识的类别 |
| 2.3.3 基于本体的能耗知识模块化多粒度层次表示模型 |
| 2.3.4 能耗知识本体的构建 |
| 2.3.5 能耗知识元定义与描述 |
| 2.4 基于改进记忆遗忘模型的能耗知识更新方法 |
| 2.4.1 改进的记忆遗忘模型 |
| 2.4.2 改进模型数学特性比较 |
| 2.4.3 基于改进记忆遗忘模型的知识更新方法 |
| 2.5 能耗知识表示与更新方法案例分析 |
| 2.5.1 层次能耗模型案例分析 |
| 2.5.2 能耗知识的案例分析 |
| 2.5.3 改进记忆遗忘模型的案例分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于知识的工步能耗预测与工艺参数优化方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于实例的工步能耗知识建模与预测 |
| 3.2.1 面向工步能耗的知识实例库构建 |
| 3.2.2 知识实例库预处理 |
| 3.2.3 知识实例检索与重用 |
| 3.2.4 基于实例的工步能耗预测总流程 |
| 3.3 基于CMOPSO的工艺参数优化 |
| 3.3.1 优化模型构建 |
| 3.3.2 CMOPSO优化方法 |
| 3.4 仿真实验分析 |
| 3.4.1 案例知识库构建 |
| 3.4.2 工步能耗预测模型性能分析 |
| 3.4.3 面向能效的工艺参数多目标优化 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 面向能效的典型工艺路线知识自动发现与推送方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 典型工艺路线知识发现问题分析 |
| 4.2.1 考虑能耗的工艺路线知识 |
| 4.2.2 工艺路线工艺相似度度量 |
| 4.2.3 工艺路线聚类 |
| 4.3 工艺路线知识的定义与描述 |
| 4.4 融合能耗信息的工艺路线综合相似度指标 |
| 4.4.1 工序间相似度 |
| 4.4.2 改进的伪LCS相似度 |
| 4.4.3 新型工艺路线工艺相似度指标 |
| 4.4.4 融合能耗信息的工艺路线综合相似度 |
| 4.5 考虑聚类有效性的典型工艺路线发现算法 |
| 4.5.1 考虑聚类有效性的K中心算法 |
| 4.5.2 考虑聚类有效性的AP算法 |
| 4.5.3 考虑聚类有效性的混合聚类算法 |
| 4.6 典型工艺路线知识自动推送 |
| 4.7 仿真实验分析 |
| 4.7.1 工艺路线工艺相似度指标的性能分析 |
| 4.7.2 考虑聚类有效性的聚类算法的性能分析 |
| 4.7.3 典型工艺路线自动发现和推送方法的节能效果分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 基于GPHH的节能调度规则自动发现方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于规则的调度问题求解 |
| 5.2.1 动态柔性离散制造系统调度问题描述 |
| 5.2.2 超启发式遗传规划算法 |
| 5.3 节能调度规则知识的定义与描述 |
| 5.4 基于路径决策延迟策略的GPHH |
| 5.4.1 基于路径延迟策略的元算法 |
| 5.4.2 队列选择策略 |
| 5.4.3 GPHH-DR的总体框架 |
| 5.5 面向能效的仿真实验设计 |
| 5.5.1 面向能效的仿真模型构建 |
| 5.5.2 算法参数设定 |
| 5.5.3 算法性能指标 |
| 5.6 实验结果与分析 |
| 5.6.1 算法总体性能分析 |
| 5.6.2 算法实验结果分析 |
| 5.6.3 算法节能效果分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 离散制造系统能效优化软件平台设计与应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 应用背景分析 |
| 6.3 离散制造系统能效优化软件平台软硬件搭建 |
| 6.3.1 硬件部署架构 |
| 6.3.2 软件平台搭建 |
| 6.4 实际节能效果对比 |
| 6.4.1 节能前后工序能效对比 |
| 6.4.2 节能前后设备能效对比 |
| 6.4.3 节能前后零件能效对比 |
| 6.4.4 节能前后产品能效对比 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 :攻读博士学位期间发表的论文 |
四、动态规划的应用实例（论文参考文献）
- [1]水库预报调度过程化动态决策模式研究及系统实现[D]. 孙小梅. 西安理工大学, 2020(11)
- [2]教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知[J]. 教育部. 中华人民共和国教育部公报, 2020(06)
- [3]基于双层并行算法的水电站群优化调度方法及应用研究[D]. 吴昊. 华北电力大学(北京), 2020
- [4]基于拟人—动态规划的板材切割算法研究[D]. 陈冲. 江西财经大学, 2020(12)
- [5]急诊患者扰动医疗服务重调度问题的研究[D]. 朱丹丹. 天津理工大学, 2020(01)
- [6]基于有限理性Logit模型的高铁动态定价模型研究[D]. 刘应科. 北京交通大学, 2020(03)
- [7]基于UWB及语义地图的室内移动机器人定位与路径规划关键技术研究[D]. 朱晓民. 华东理工大学, 2020
- [8]面向离散制造过程考虑高效节能的生产调度优化问题研究[D]. 孔敏. 合肥工业大学, 2020(01)
- [9]网络边缘服务功能链部署与优化研究[D]. 范琅. 电子科技大学, 2020(07)
- [10]基于知识的离散制造系统能效优化方法研究[D]. 徐彬梓. 江南大学, 2019(05)