开发环境是KEIL，基于C51单片机，实现简单的两个任务循环调度。一个简单的OS。

车辆调度问题（Vehicle：Routing Problena，简称为VRP）是物流配送中广泛存在的一类问题，VRP属于强NP问题。在建立了带有时间窗的非满载的VRP问题的数学模型基础上，对启发式算法中的节约算法进行改进，设计出带时间窗的非满载的VRF，问题的节约算法。通过对8个客户和13个客户算例的具体计算结果分析该算法的性能，研究表明：节约算法具有易于计算机实现，易于调整，方法易行、效果理想等优点，但在客户规模增加，解的空间增加后，其解的精度也随之下降。

该套件可用于评估整数变量的单目标无约束优化技术的性能，并可用作黑盒优化问题。 问题的一些特点是（i）一台机器可以处理多个订单，而单个订单不能在多台机器上处理。 (ii) 一台机器在给定的时间点只能处理一个订单。 (iii) 订单的处理成本和时间取决于机器。 (iv) 每个订单都与发布和到期日期相关联。 订单的处理可以在发布日期或之后执行，但必须在到期日或之前完成。 该套件中有十个最小化优化问题（P1S1.p、P1S2.p、P2S1.p、P2S2.p、P3S1.p、P3S2.p、P4S1.p、P4S2.p、P5S1.p和P5S2.p） . 他们每个人都有以下格式 [F] = P1S1(X); 输入：人口（或解决方案，用 X 表示） 输出：总体（F）的目标函数值。 文件 ProblemDetails.p 可用于确定每个案例的下限和上限以及函数句柄。 格式是[lb,ub,fobj]

第一届全国物流设计大赛作品：安得车辆调度与在调度系统设计

电力系统动态环境经济调度(DEED)在节能减排中具有举足轻重的地位。针对NSGA-Ⅱ的不足，提出一种具有可控精英主义的选择操作的改进NSGA-Ⅱ(MNSGA-Ⅱ)，在保证精英主义的前提下保证种群的多样性。对模型复杂约束的启发式操作中所遇到的进化受阻问题进行分析，并采用基于前向搜索算子的改进启发式操作解决该问题。利用新型成员函数表征Pareto最优解集中个体的优劣性，选出最佳折中解。经典10机系统算例仿真结果表明，与NSGA-Ⅱ相比，所提MNSGA-Ⅱ具有更佳的全局搜索能力。

P2P 技术解决了传统流媒体应用中的不能支持大用户的问题。而数据调度算法一直是P2P 研究中的热点问题。在给出了P2P 视频直播系统中节点能力的定义和计算方法后，结合BT 中的Rarest First 策略，提出了一种基于节点能力的适用于P2P 视频直播系统的数据调度算法。该算法既考虑了流媒体数据具有时间限制的特性，同时也考虑了如何能充分的利用节点的上传带宽，增进了系统的负载平衡。

果蝇优化算法的基本原理是初始化种群的中心位置，利用敏锐的嗅觉进行搜索，即根据中心位置随机产生多个邻域解。计算各可行解的味道浓度，即适应度值，然后利用视觉从中选择较好的解，更新替换中心位置，然后进行迭代寻优，以更好的靠近食物源。 FOA在整个迭代寻优过程中，所有个体都聚集到本次迭代的最优个体附近，只向当前最优果蝇个体学习，极易是算法陷入局部最优。要克服早熟的问题，必须提供一种机制可以跳出局部最优，在其他解空间中继续搜索。

公交车调度模型的matlab代码交流CFM 基于MATPOWER的AC级联故障模型，用于电网的弹性分析。 许可和引用 我们要求引用AC-CFM的出版物明确引用这一事实，并引用以下出版物： Noebels，M.，Preece，R.，Panteli，M。“用于电网弹性分析的交流级联故障模型。” IEEE系统杂志（2020）。 入门 以下步骤将指导您逐步在计算机上运行AC-CFM。 先决条件 建议使用Matlab 2019a或更高版本来运行AC-CFM。 运行AC-CFM需要Matpower 7.1或更高版本。 请按照。 建议安装IPOPT，因为它倾向于具有较高的收敛性，以实现AC最佳功率。 可以找到有关如何安装IPOPT的说明。 这是安装IPOPT的简单方法。 通过在Matlab中运行以下命令来测试Matpower和IPOPT的安装： runopf(case9, mpoption('opf.ac.solver', 'IPOPT')) 安装 克隆存储库 git clone https://github.com/mnoebels/AC-CFM.git 将AC-CFM文件夹添加到您的Matlab

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