大数据智能调度技术架构演进 在美团智能调度演进之路中，架构演进是关键的一步。随着业务的增长和复杂性增加，美团需要一个更加智能、灵活和可靠的调度系统。下面是美团智能调度演进之路的知识点： 1. Scalability问题：随着业务的增长，美团面临着-scalability问题，即如何扩展系统以满足不断增长的业务需求。解决这个问题需要考虑到系统的可扩展性、灵活性和可靠性。 2. 分布式架构：为了解决Scalability问题，美团采用了分布式架构。分布式架构可以将系统分解成多个小组件，每个组件可以独立扩展以满足业务需求。这种架构可以提高系统的可扩展性和灵活性。 3. 微服务架构：微服务架构是分布式架构的一种特殊形式。在微服务架构中，每个服务都是独立的，可以独立扩展和维护。这使得系统更加灵活和可靠。 4. 智能调度系统：美团智能调度系统是基于大数据技术的。这种系统可以实时处理大量数据，对业务进行实时监控和分析，并进行智能决策。 5. Event-driven架构：Event-driven架构是一种面向事件的架构设计。在这种架构中，每个组件都是基于事件驱动的，可以实时响应业务需求。这种架构可以提高系统的响应速度和灵活性。 6. 大数据技术：美团智能调度系统使用了大数据技术，包括Hadoop、Spark和Flink等。这些技术可以处理大量数据，对业务进行实时监控和分析，并进行智能决策。 7. Real-time计算：美团智能调度系统需要实时计算，以实时监控和分析业务数据。Real-time计算可以提高系统的响应速度和灵活性。 8. 业务流程优化：美团智能调度系统需要对业务流程进行优化，以提高系统的效率和灵活性。业务流程优化可以通过智能算法和机器学习技术实现。 9. 数据 warehouse：美团智能调度系统需要一个数据仓库，以存储和管理大量数据。数据仓库可以通过数据仓库管理系统实现。 10. 机器学习技术：美团智能调度系统使用了机器学习技术，以进行智能决策和业务流程优化。机器学习技术可以提高系统的智能性和灵活性。 美团智能调度演进之路主要包括Scalability问题、分布式架构、微服务架构、智能调度系统、Event-driven架构、大数据技术、Real-time计算、业务流程优化、数据仓库和机器学习技术等几个方面。这些技术的应用可以提高系统的智能性、灵活性和可靠性。

DynamicsCrm-CustomJobs 版本：3.2.1.1 一个非常强大的 CRM 解决方案，提供了多种选项来控制 CRM 中的调度作业。 特征 行动 操作或工作流 操作将输入参数作为 JSON 成功时删除作业的选项 故障动作 包括最大重试次数 重试时间表 失败和重试到期操作 目标 单个目标或多个目标 对于多个目标 使用 GUI 指定过滤器支持分页 支持分页 计时器 定义执行倒计时 考虑工作时间的选项 经常性工作 支持1分钟粒度 支持“本月的第 n 天”模式 支持排除 可以定义日期范围 可以定义天、月等。 可以对排除项进行分组以便于参考 平台 集成到 CRM 视窗服务 很快：Azure WebJob 支持日志记录，包括每次执行操作的异常详细信息 故障恢复的应急过程 指导 在通用或通用配置表中设置参数值 在自定义作业引擎实体中创建记录 “服务”平台不需要 “启动发动机”

订单调度问题是制造企业中常见的一类优化问题，它涉及到如何有效地安排生产任务，以最小化生产成本、缩短生产周期或最大化利润。在这个场景下，遗传算法（Genetic Algorithms，简称GA）被用作求解器，它是一种借鉴生物进化原理的全局优化方法。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索算法，它通过模拟种群的进化过程来寻找问题的最优解。在订单调度问题中，每个个体代表一种可能的订单安排方案，由一系列基因（如订单的开始时间和结束时间）组成。通过计算适应度函数（如总生产时间或利润），可以评估每个个体的质量。 MATLAB是一种广泛用于科学计算和数据分析的编程环境，非常适合实现遗传算法。在提供的压缩包文件"GA_JSP"中，可能包含以下内容： 1. **初始化种群**：随机生成一组初始的订单安排，作为算法的第一代种群。 2. **编码与解码**：将订单调度问题的解决方案（如开始时间、结束时间等）编码为适合遗传操作的数字串，解码则是将这些数字转换回实际的订单安排。 3. **适应度函数**：定义一个评价个体质量的函数，如总生产时间或总利润，适应度低的个体表示更优的解决方案。 4. **选择操作**：根据适应度进行选择，好的个体更有可能被保留下来繁殖下一代。 5. **交叉操作**：模拟生物的基因重组，选取两个父代个体的部分“基因”（订单安排），生成新的子代。 6. **变异操作**：随机改变部分个体的“基因”，增加种群的多样性，防止过早收敛。 7. **终止条件**：设定迭代次数或适应度阈值，当达到条件时停止算法，此时的最优个体即为最佳订单安排。 使用遗传算法解决订单调度问题的优势在于其全局搜索能力，能够避免局部最优解，并且能处理多目标优化问题。然而，遗传算法的效率和效果受多种因素影响，如种群大小、交叉和变异概率的选择等，需要通过实验调整以获得最佳性能。 在实际应用中，结合其他优化策略，如模拟退火、粒子群优化等，可以进一步提升调度方案的优化程度。同时，考虑生产中的约束条件，如机器容量限制、订单优先级等，也是订单调度系统设计的关键。 这个资源提供了利用遗传算法解决车间订单调度问题的MATLAB实现，对于学习和理解这种优化方法在工业领域的应用具有很高的价值。通过深入研究和实践，不仅可以掌握遗传算法的基本原理，还能提升对生产调度优化问题的理解和解决能力。

# 基于PythonPyTorch框架的智能调度算法项目 ## 项目简介 本项目是一个基于Python和PyTorch框架实现的智能调度算法，主要用于解决工序排产问题。项目通过强化学习算法，对特定的作业调度环境进行训练，以优化生产线的调度，实现最小完工时间（makespan）的目标。 ## 项目的主要特性和功能 强化学习算法应用项目采用PPO（Proximal Policy Optimization）算法，通过与环境交互学习最佳决策。 复杂任务调度项目支持处理具有多个工序、多个工位和多个任务（订单）的复杂调度问题。 自定义环境定义了基于Gym框架的自定义环境，模拟真实的作业调度场景。 动态调度策略能够根据环境状态动态调整调度策略，实现任务的高效排产。 可视化工具提供可视化工具，帮助理解和分析调度结果。 ## 安装使用步骤 1. 环境准备安装Python和PyTorch环境，确保PyTorch版本与项目要求一致。

基于NSGA-II算法的水电-光伏多能互补系统协调优化调度模型研究,《基于NSGA-II的水电-光伏多能互补协调优化调度模型仿真及代码实现》,MATLAB代码：基于NSGA-II的水电-光伏多能互补协调优化调度 关键词：NSGA-II算法 多目标优化 水电-光伏多能互补 参考文档：《自写文档》基本复现； 仿真平台：MATLAB 主要内容：代码主要做的是基于NSGA-II的水电-光伏互补系统协调优化模型，首先，结合水电机组的运行原理以及运行方式，构建了水电站的优化调度模型，在此基础上，进一步考虑光伏发电与其组成互补系统，构建了水-光系统互补模型，并采用多目标算法，采用较为新颖的NSGA-II型求解算法，实现了模型的高效求解。 ,基于NSGA-II的多目标优化; 水电-光伏多能互补; 协调优化调度; 水电光伏系统模型; 优化求解算法; MATLAB仿真。,基于NSGA-II算法的水电-光伏多能互补调度优化模型研究与应用

JD-0.5型调度绞车设计是一项针对矿山、建筑工地等场合使用的提升设备进行的工程设计项目。绞车作为一种重要的矿山提升设备，主要用于矿山井下的矿石、人员、材料的升降，也可用于地面设施的货物、物件的提升。调度绞车作为其细分产品，设计上需考虑到多方面的性能，如牵引力、提升速度、制动系统、安全保护措施等。 在设计过程中，首先需要对绞车的用途、工作环境进行详细了解，以确定其基本的技术参数和性能要求。对于JD-0.5型调度绞车来说，它可能被设计为一种小型的调度绞车，适用于小型矿井或施工现场的物料调度，因此其设计需要特别注意设备的尺寸、重量以及安装使用便捷性。 设计时，关键的考虑点包括绞车的结构设计、动力系统设计、控制系统的集成以及最终的外观和操作界面设计。结构设计方面，需要确保绞车框架稳定可靠，能承受使用过程中的拉力和冲击力。动力系统设计需关注电动机的选择和传动效率，以及与之配套的传动机构，如齿轮箱、滚筒等，确保动力输出满足绞车工作要求。 控制系统是绞车安全高效运行的核心，设计时要考虑实现自动化控制，提高操作的便捷性和系统的可靠性。此外，绞车的设计还应包括安全装置的设计，如过载保护、限位开关、紧急制动装置等，确保在各种突发情况下，能够有效保护操作人员和设备的安全。 外观和操作界面设计则关系到用户的使用体验，绞车应设计有清晰的操作指示标识，简单直观的操作界面，使得操作人员能够轻松上手，并且在日常维护和故障排查时也能简便快捷。 最终的设计成果一般会以详细的设计图纸、功能描述文档、操作手册等形式呈现。设计图纸详细记录了绞车各部分的尺寸、材料规格等信息，功能描述文档则详尽说明绞车的功能特点、操作流程和维护保养方法，操作手册是供用户参考的实用指南。 JD-0.5型调度绞车设计.mp4文件可能是一个视频文件，记录了设计过程、关键步骤和最终结果，包括绞车的实际工作场景模拟、性能测试等，为观众提供直观的设计成果展示。

2017年8月国家能源局发布的最新电力系统调度自动化设计规程（DL/T 5003-2017）

基于混合决策规则与Wasserstein距离的分布式鲁棒多阶段框架：适应风电渗透下的机组不确定性承诺与调度优化,MATLAB代码：基于混合决策规则的不确定单元承诺的完全自适应分布鲁棒多阶段框架 关键词：分布式鲁棒DRO wasserstwin metric Unit commitment 参考文档：无 仿真平台：MATLAB Cplex Mosek 主要内容：随着风电越来越多地渗透到电网中，在实现低成本可持续电力供应的同时，也带来了相关间歇性的技术挑战。 本文提出了一种基于混合决策规则（MDR）的完全自适应基于 Wasserstein 的分布式鲁棒多阶段框架，用于解决机组不确定性问题（UUC），以更好地适应风电在机组状态决策和非预期性方面的影响。 调度过程。 与现有的多阶段模型相比，该框架引入了改进的MDR来处理所有决策变量以扩展可行域，因此该框架可以通过调整决策变量的相关周期数来获得各种典型模型。 因此，我们的模型可以为一些传统模型中不可行的问题找到可行的解决方案，同时为可行的问题找到更好的解决方案。 所提出的模型采用高级优化方法和改进的 MDR 重新制定，形成混合

### 关于ARM7嵌入式系统在车辆调度中的应用范畴 #### 一、车辆调度系统的整体设计 在本文中，我们将详细介绍ARM7嵌入式系统应用于车辆调度的技术框架及其核心组成部分。车辆调度系统是一个复杂的集成解决方案，旨在提高交通管理效率、优化资源分配，并通过实时数据反馈来提升服务质量。整个系统由以下四个主要部分构成： 1. **通信主站**：作为信息枢纽，通信主站负责将来自系统监控部分的数据转发给车载从站，并将车载从站的反馈信息上传给监控中心。这一部分确保了系统中信息流的顺畅。 2. **车载从站**：安装在每辆车上的设备，用于接收调度命令，并通过内置的GPS接收机收集车辆的位置与速度信息。这些信息对于实时跟踪车辆位置至关重要。 3. **通信链路**：负责在通信主站与车载从站之间传输信息。本设计中，使用GSM手机模块作为通信工具实现车载从站与通信主站之间的通信；同时采用RS232或USB接口实现通信主站与系统监控部分的数据交换。 4. **系统监控部分**：通过GIS技术在电子地图上可视化显示车辆位置信息，并展示车辆的状态等文本数据。此外，还提供了人机交互界面以便操作人员输入调度命令。 #### 二、操作系统的内核调度机理 为了确保车辆调度系统的稳定性和高效性，选择了UC/OS-II操作系统。该系统具有简单易用、源代码开放等特点，适合应用于对实时性要求较高的场景。UC/OS-II基于任务进行调度，每个任务都有固定的优先级。 - **内核调度原理**：UC/OS-II采用基于优先级的任务调度机制。这意味着系统总是执行就绪队列中优先级最高的任务。时钟节拍定时器负责产生周期性中断，为任务间的延迟或超时提供依据。每个任务都必须包含能够触发任务切换的函数（例如OSTimeDly()），以便系统能够有效地在不同任务间进行调度。 - **初始化**：在多任务调度开始之前，需要对CPU、任务控制块(TCB)、事件控制块(ECB)以及操作系统本身进行初始化。 - **任务间的通信**：UC/OS-II支持多种任务间通信方式，如信号量、消息邮箱等，这有助于实现复杂的应用逻辑。 #### 三、操作系统的移植 在ARM7TDMI-S3C44B0X平台上的UC/OS-II移植是一项关键技术挑战。成功移植的关键在于正确实现任务切换函数OSCtxSW()。 - **任务切换实现**：任务切换的核心是利用出栈指令恢复各个任务的工作现场。具体来说，就是从任务堆栈中恢复CPU的所有寄存器值，并执行中断返回指令来切换到下一个任务。这一过程实际上是通过软件模拟中断来实现的。 - **任务堆栈初始化**：为了确保任务切换的正确性，需要准确地构造任务堆栈。这通常涉及模拟任务被中断后堆栈中的内容。 - **中断控制**：正确使用OS_ENTERCRITICAL()和OS_EXIT_CRITICAL()函数对于保护临界区非常重要，它们分别用于禁用和启用中断，从而确保临界区代码的完整执行。 #### 四、基于状态机的程序设计 针对车辆调度系统的特点，采用基于状态机的设计方法来组织程序逻辑。每个任务都被视为一个独立的状态机，可以根据接收到的不同事件改变其内部状态。 - **状态机的概念**：状态机是一种模型，用于描述对象在其生命周期中经历的各种状态和状态之间的转换。状态机中的每个状态都代表了对象的一个特定条件或状态。 - **事件处理**：事件是触发状态转换的因素。在车辆调度系统中，可能的事件包括调度命令、位置更新等。 - **状态转换**：状态转换是根据接收到的事件来改变当前状态的过程。例如，当接收到新的调度命令时，车载从站的状态可能会从“待命”变为“行驶”。 通过以上介绍，我们可以看到ARM7嵌入式系统在车辆调度中的应用不仅涵盖了硬件设计，还包括了软件架构和算法设计等多个方面。这些技术的综合运用极大地提升了车辆调度系统的性能和可靠性，为现代交通管理系统的发展提供了强有力的支持。

内容概要：本文探讨了基于能源集线器概念的综合能源系统（IES），并特别关注柔性负荷对IES低碳经济调度的影响。文中详细介绍了如何使用MATLAB构建IES模型，涵盖了风光储、燃气轮机和柔性负荷等组件。通过定义各组件参数，如光伏最大发电功率、风力发电机最大发电功率、电池储能容量等，建立了IES模型。接着，文章阐述了如何建立以总成本最低为目标的低碳经济调度模型，考虑了系统运行成本和碳交易成本。最后，通过实际算例展示了柔性负荷在高峰时段削减并在低谷时段转移，从而降低购电成本和碳排放的效果。结果显示，柔性负荷的引入使系统总成本下降了12.7%，碳排放减少了18.4%。 适合人群：从事能源系统优化、电力调度、碳交易等相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解IES中柔性负荷调度机制及其经济效益的人群。主要目标是在碳交易机制下，通过优化调度策略，实现能源系统的经济性和环保性的双重提升。 其他说明：文章提供了详细的MATLAB代码示例，帮助读者更好地理解和实施IES低碳经济调度模型。此外，还讨论了柔性负荷的时间平移约束、碳成本敏感度分析等问题，进一步丰富了模型的应用场景。