扁平化警务智能指挥系统设计
这是一篇关于扁平化,GIS,数据库,实时调度的论文, 主要内容为在社会改革日益深入,经济快速发展的同时,社会不稳定因素变得更为多样、复杂,治安形势也更为严峻,如高科技、职业化等犯罪特征日益显著、恶性案件日益增加等。作为基层公安机关而言,其在打防能力的提升方面面临更高要求。公安机关必须在当前民警不可能大幅增加的情况下,以信息化作为具体导向,对与目前技术水平、治安状况等相适应的当代警务机制予以构建,方可使得上述要求得以满足。本文中的扁平化警务智能指挥系统就是针对公安指挥系统需求而来的,具体目的在于,使得警力投放得以节约、令办案效率得以提升,使得公安具备更强的综合指挥作战能力,提升其科技办案、信息化应用水平达到全新高度。论文对当前公安行业的业务系统、作用进行简单阐述,对现存问题予以总结,此后以深入警务指挥需求作为基础,设计系统架构,并结合行业的共恩能需求、业务特点,通过Visual studio开发平台以及WebGis、Oracle、WebService实现了基于GIS的警务智能指挥系统,依照模块化软件系统设计需要,最终划分系统为相关子系统模块。具体如下,接口模块用于获取PGIS(警用地理信息系统)基础地图数据,警车与警员对讲机GPS系统的实时警力资源位置数据,三台合一(110、119、122)接处警系统警情数据;警情态势模块与警力态势模块实时调度后台数据,结合GIS地图数据页面展现警情与警力状态,勤务绩效考核模块根据警情态势、警力态势等模块的数据,对不同的辖区按照不同的勤务等级标准分别进行考核。本系统整合了各业务系统的业务数据并进行有效捏合,提升了信息化应用水平,提高了数据质量,建成扁平化警务智能指挥系统,指挥触角直接覆盖最小勤务单元的扁平化、等级化、可视化、点击化的信息化指挥模式。抓住“点对点”这一关键环节,优化指挥调度流程;加强指挥调度能力建设,不断提高指挥室的指挥调度水平;改进基层所队勤务模式,提高作战单位对各类指令的执行力。该系统通过对诸多技术手段的运用,使得警务智能指挥工作得以实现,且通过测试,最终顺利上线。当前,系统已被较好的运行于公安内部,有效提升了公安的综合指挥作战能力。
面向工业现场调度算法研究与监控系统设计
这是一篇关于实时调度,工业调度,工业任务,工控系统,PLC的论文, 主要内容为工业控制系统(Industrial Control System,ICS)为国家的基础设施自动化提供了支持,它不仅保证了社会经济的正常运转,而且在精益生产和智能制造等方面也发挥了重要作用。ICS在安全性、数据处理与智能化以及互联互通等方面的研究都广受关注。其中,工业任务的调度效率优化和工业数据监测控制系统优化一直都是工业自动化控制领域研究的热点。为提高工业现场任务的调度指标和提升工业生产现场的自动化控制水平,对工业任务调度算法和ICS的设计与优化提出了重大挑战。基于以上背景,本文具体工作如下:1)为优化工业现场的自动化控制,本文基于西门子S7-1200可编程逻辑控制器,以滑石矿深加工的气流磨研磨生产线为例,开发了用于滑石粉工业生产线的实时数据采集与分析系统。本文通过分析生产线背景需求,首先设计了工业现场的网络拓扑方案。其次,进行下位机选型和相关通讯配置,实现沟通桥梁。最后进行实时生产过程监控系统的设计与开发。该系统能够将海量运行时数据转化为可知可控的工业数据,满足了企业故障诊断分析的必要条件。2)针对工业现场对于重要工业任务调度效率较低的问题,本文在实时调度算法的基础上结合了工业任务的特征属性,提出了一种基于优先级和截止时间的多队列调度算法MQPD(Multi Queue based on Priority and Deadline)。本文首先分析了多类型工业任务的特征属性,利用这些特征属性对工业任务进行建模,同时建立工业任务调度的多目标最优化模型。其次,算法使用多队列存储就绪的工业任务,并设计了用于评估任务紧迫程度的计算方式,作为就绪队列内的工业任务动态排序的依据。此外,为避免不必要的工业调度时间损失,提高工业任务调度效率,本文设计了针对工业任务的执行必要性与抢占必要性判断,最后提出MQPD调度算法。为证明本算法在解决工业任务调度问题上的有效性,仿真分为两组,模拟12种工业场景特征,对12组工业任务集进行模拟调度。通过仿真模拟,在紧急的重要工业任务占比权重较大时,MQPD算法使重要任务完成比、非重要任务完成比和总任务完成比分别提高了6.61%、3.74%、4.10%以上,同时降低了重要任务平均等待时间和重要任务平均响应时间,证明了MQPD算法的有效性。实时过程监测控制系统实现了滑石粉的气流磨生产线的监测、控制与数据采集和存储需求。此外,MQPD实时调度算法解决了工业现场任务实时调度算法的效率问题,可以在保证普通工业任务调度完成率的情况下,提高重要工业任务的调度效率。
扁平化警务智能指挥系统设计
这是一篇关于扁平化,GIS,数据库,实时调度的论文, 主要内容为在社会改革日益深入,经济快速发展的同时,社会不稳定因素变得更为多样、复杂,治安形势也更为严峻,如高科技、职业化等犯罪特征日益显著、恶性案件日益增加等。作为基层公安机关而言,其在打防能力的提升方面面临更高要求。公安机关必须在当前民警不可能大幅增加的情况下,以信息化作为具体导向,对与目前技术水平、治安状况等相适应的当代警务机制予以构建,方可使得上述要求得以满足。本文中的扁平化警务智能指挥系统就是针对公安指挥系统需求而来的,具体目的在于,使得警力投放得以节约、令办案效率得以提升,使得公安具备更强的综合指挥作战能力,提升其科技办案、信息化应用水平达到全新高度。论文对当前公安行业的业务系统、作用进行简单阐述,对现存问题予以总结,此后以深入警务指挥需求作为基础,设计系统架构,并结合行业的共恩能需求、业务特点,通过Visual studio开发平台以及WebGis、Oracle、WebService实现了基于GIS的警务智能指挥系统,依照模块化软件系统设计需要,最终划分系统为相关子系统模块。具体如下,接口模块用于获取PGIS(警用地理信息系统)基础地图数据,警车与警员对讲机GPS系统的实时警力资源位置数据,三台合一(110、119、122)接处警系统警情数据;警情态势模块与警力态势模块实时调度后台数据,结合GIS地图数据页面展现警情与警力状态,勤务绩效考核模块根据警情态势、警力态势等模块的数据,对不同的辖区按照不同的勤务等级标准分别进行考核。本系统整合了各业务系统的业务数据并进行有效捏合,提升了信息化应用水平,提高了数据质量,建成扁平化警务智能指挥系统,指挥触角直接覆盖最小勤务单元的扁平化、等级化、可视化、点击化的信息化指挥模式。抓住“点对点”这一关键环节,优化指挥调度流程;加强指挥调度能力建设,不断提高指挥室的指挥调度水平;改进基层所队勤务模式,提高作战单位对各类指令的执行力。该系统通过对诸多技术手段的运用,使得警务智能指挥工作得以实现,且通过测试,最终顺利上线。当前,系统已被较好的运行于公安内部,有效提升了公安的综合指挥作战能力。
面向工业现场调度算法研究与监控系统设计
这是一篇关于实时调度,工业调度,工业任务,工控系统,PLC的论文, 主要内容为工业控制系统(Industrial Control System,ICS)为国家的基础设施自动化提供了支持,它不仅保证了社会经济的正常运转,而且在精益生产和智能制造等方面也发挥了重要作用。ICS在安全性、数据处理与智能化以及互联互通等方面的研究都广受关注。其中,工业任务的调度效率优化和工业数据监测控制系统优化一直都是工业自动化控制领域研究的热点。为提高工业现场任务的调度指标和提升工业生产现场的自动化控制水平,对工业任务调度算法和ICS的设计与优化提出了重大挑战。基于以上背景,本文具体工作如下:1)为优化工业现场的自动化控制,本文基于西门子S7-1200可编程逻辑控制器,以滑石矿深加工的气流磨研磨生产线为例,开发了用于滑石粉工业生产线的实时数据采集与分析系统。本文通过分析生产线背景需求,首先设计了工业现场的网络拓扑方案。其次,进行下位机选型和相关通讯配置,实现沟通桥梁。最后进行实时生产过程监控系统的设计与开发。该系统能够将海量运行时数据转化为可知可控的工业数据,满足了企业故障诊断分析的必要条件。2)针对工业现场对于重要工业任务调度效率较低的问题,本文在实时调度算法的基础上结合了工业任务的特征属性,提出了一种基于优先级和截止时间的多队列调度算法MQPD(Multi Queue based on Priority and Deadline)。本文首先分析了多类型工业任务的特征属性,利用这些特征属性对工业任务进行建模,同时建立工业任务调度的多目标最优化模型。其次,算法使用多队列存储就绪的工业任务,并设计了用于评估任务紧迫程度的计算方式,作为就绪队列内的工业任务动态排序的依据。此外,为避免不必要的工业调度时间损失,提高工业任务调度效率,本文设计了针对工业任务的执行必要性与抢占必要性判断,最后提出MQPD调度算法。为证明本算法在解决工业任务调度问题上的有效性,仿真分为两组,模拟12种工业场景特征,对12组工业任务集进行模拟调度。通过仿真模拟,在紧急的重要工业任务占比权重较大时,MQPD算法使重要任务完成比、非重要任务完成比和总任务完成比分别提高了6.61%、3.74%、4.10%以上,同时降低了重要任务平均等待时间和重要任务平均响应时间,证明了MQPD算法的有效性。实时过程监测控制系统实现了滑石粉的气流磨生产线的监测、控制与数据采集和存储需求。此外,MQPD实时调度算法解决了工业现场任务实时调度算法的效率问题,可以在保证普通工业任务调度完成率的情况下,提高重要工业任务的调度效率。
基于在线学习的自动化码头AGV调度方法研究
这是一篇关于实时调度,在线学习,AGV避障,避让策略,自动化集装箱码头的论文, 主要内容为随着集装箱港口集装箱吞吐量的日益增长,为了提高码头的整体作业效率,同时为了适应低碳、节能环保、智能等要求,码头管理者引入高度自动化的集成装卸作业设备。其中自动导引小车(Automatic Guided Vehicle,AGV)就是一种自动化的水平运输设备。水平运输是影响码头作业效率的重要因素之一,如何合理进行积极有效的AGV指派调度,如何保证AGV作业的冲突控制是自动化集装箱码头所必须解决的问题之一。本文从当前自动化集装箱码头的发展概况、自动化码头作业流程、调度系统概述以及AGV水平运输冲突的研究背景入手。在认真阅读了国内外相关文献的基础上,对自动化集装箱码头的水平运输设备AGV的实时作业调度进行优化,对AGV的冲突避让控制策略进行设计。首先,针对自动化集装箱码头的AGV实时调度问题,提出一种在线学习的AGV实时调度方法,该方法可以根据码头的状况动态调整AGV指派规则。该调度方法的作业评价综合考虑岸桥平均作业时间、AGV空载时间和AGV冲突等待时间三个因素,并将最佳作业与其他作业配对形成训练样本,使用机器学习的方法用这些样本训练基于偏好函数的指派规则,规则在线学习使用BP神经网络实现。最后,通过算例验证了在线学习实时调度方法的可靠性,对比遗传算法求解结果和最短车程指派规则求解结果验证其有效性。然后,针对调度过程中多AGV冲突避障的问题,提出一种强化学习的多AGV避让控制方法。模型中考虑AGV的协作特点,建立联合状态、联合动作集合以及强化信号函数,并通过Q-learning和DQN(Deep Q-Network)两种方法进行模型的训练,并与其它两种避让策略进行对比,验证避让模型的有效性。最后将搭建一个基于B/S架构的水平作业系统,并将实时调度优化算法作为系统的调度方法。本文通过以上的研究,主要解决了自动化集装箱码头水平作业AGV的实时调度和避让问题。证明了机器学习在AGV实时调度和避让控制研究的可行性,希望通过本文能引出更对基于机器学习的AGV调度问题的探讨。
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