【摘 要】
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本文将主要针对如下三类实际的具有代表意义的离散事件动态系统, 从评价和寻优两个环节出发, 分析探讨问题的相关难点, 并给出切实有效的优化算法. 第一, 针对一类制造系统的资源优化问题, 该问题被模型化为具有fork-join结构的排队网络. 通过分析其均值型评价环节的难点, 我们推广了序优化方法, 即从单目标意义到多目标意义, 并由此进一步给出两阶段的DEDS多目标优化算法框架. 然后分析寻优环节
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本文将主要针对如下三类实际的具有代表意义的离散事件动态系统, 从评价和寻优两个环节出发, 分析探讨问题的相关难点, 并给出切实有效的优化算法. 第一, 针对一类制造系统的资源优化问题, 该问题被模型化为具有fork-join结构的排队网络. 通过分析其均值型评价环节的难点, 我们推广了序优化方法, 即从单目标意义到多目标意义, 并由此进一步给出两阶段的DEDS多目标优化算法框架. 然后分析寻优环节中面临的早熟问题, 初步说明了多目标意义下早熟的含义,给出适用于DEDS的新多目标进化算法, PSEA, 与目前同类算法中最优的两个算法NSGA-II和SPEA2相比, 该算法能以较小的收敛速度为代价, 较大幅度地提高了抗早熟的能力. 第二, 针对一类异步电路的设计问题, 该问题被模型化为具有极大极小约束的循环事件规则系统. 通过分析其极值型的评价环节的难点, 并与均值型评价环节比较, 得出前述两阶段的DEDS多目标优化算法框架同样适合求解这样一类问题. 然后重点针对最大时间差的近似上界的求解, 即评价环节中粗糙模型的求解,引出一致性条件并证明该条件是远期最大时间差有界的充分必要的结构条件, 最后依据该条件推广了目前同类算法中最优的CyclicApproxSep算法的应用范围并改善其估界. 第三, 针对一类传感器网络中的动态调压问题, 该问题是一类非抢占式非周期性的且具有硬实时约束的调度问题. 其难点主要集中于寻优环节, 且对计算资源的要求十分苛刻. 通过挖掘并利用问题中的结构性质, 即忙期结构和关键任务结构, 给出一个较之目前同类算法中最优的FA更为高效的在线DVS算法, 且该算法的求解不依赖问题具体的物理参数. 最后通过求解上述几类离散事件动态系统的优化问题, 给出几点重要的启示.
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