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World File Search System调度
用于调度水力发电辅助系统的方法
太阳能资源具有丰富，清洁，可再生和易于开发和使用的优点。光伏发电技术具有柔性量表，没有污染和简单维护的优点，但与此同时，光伏发电的输出受地理和气象学因素的影响，导致某些缺点，例如间歇性和波动。直接进入电网的大规模访问将对网格的安全和稳定的运行[1]产生许多负面影响，这种不可控制性严重阻碍了太阳能的发展，太阳能的发展可以通过水力局的快速启动单位和能源存储系统进行优化，而水力发电的可调节性使其成为重要的互补电源的重要链接。水力 - 光伏型互补性的关键是如何使用水力发电站的可控能力来平滑光伏生成曲线图，以及能量存储系统，以移动峰值并填充山谷，并根据光伏发电的产生特征，以使光伏生成可以安全地连接到端子上，以使grid curde curde culid culid and Culive culid and Indin []端子[端子] [端子]终端[端子] [端子] [端子]均可满足。
关于调度的 2019/943 号条例的实施...
1 2019/943 号 (EU) 条例，关于电力内部市场。 2 SEM-19-073 清洁能源一揽子计划实施路线图 3 SEM-11-062 交易和结算规范中的调度原则和市场时间表设计 SEM 委员会决议文件
二十多年来敏捷的对地观测卫星调度
敏捷卫星是新一代对地观测卫星，具有先进的姿态机动能力。卫星技术的不断进步和发射成本的下降，促进了敏捷对地观测卫星（AEOS）的发展。为了高效利用日益增多的在轨AEOS，以满足所有复杂的操作约束同时最大化整体观测利润为目标的AEOS调度问题（AEOSSP）在过去20年中受到了广泛关注。本文旨在总结当前AEOSSP的研究，确定主要成果并强调未来的潜在研究方向。为此，首先描述了带操作约束的AEOSSP的一般定义，然后介绍了它的三种典型变体，包括不同的观测利润定义、多目标函数和自治模型。然后，我们根据四种不同的解决方法（即精确方法、启发式方法、元启发式方法和机器学习）对 1997 年至 2019 年的文献进行了详细的回顾。最后，我们讨论了一些值得未来研究的课题。
飞机航线维护调度优化 - UNSWorks
本论文选择了一种混合了经典作业调度方法的启发式技术，并开发了一种生产线规划优化 (LPO) 算法来有效处理问题的组合性质，以解决可行性问题并最大化任务产量。与测试案例的传统手动调度相比，优化后的调度获得了 43% 的任务产量。LPO 算法提供了出色的可行性，执行速度为 45 秒，而手动流程则需要 35 分钟。该算法针对具有不同作业“到期时间缓冲”的 64 个案例实施，并实现了进一步优化，任务产量为 64%，而基准案例的任务产量为 43%。敏感性分析表明，LPO 算法对整个作业分布的“早期周期”、“早期天数”和“晚期时间”组成部分更敏感
带有预测的战略防止调度 - 滴
在发起算法机理设计领域的开创性论文中，Nisan and Ronen [27]研究了设计策略性防止机制以在无关机器上安排工作的问题，旨在最小化Makepan。他们提供了一种策略性的机制，可以实现n个应用，并大胆地猜想这是任何确定性的策略性计划调度机制都可以实现的最佳近似值。经过二十多年的努力，N仍然是Christodoulou等人最著名的近似和最近的工作。[11]能够证明所有确定性策略性机制的近似结合。但是，这种强烈的负面结果在很大程度上取决于以下事实：这些机制的性能是使用最坏情况分析评估的。要克服这种过于悲观的，通常是不信息的，最差的界限，最近的工作集中在“学习增强的框架”上，其目标是利用机器学习的预测来获得改善的近似值，同时近距离固定时，即使在近距离近似近似情况下，这些预测也是如此，即在这项工作中，我们使用学习扬声器的框架研究了Nisan和Ronen [27]的经典战略调度问题，并提供了一种确定性的多项式策略性防止机制，该机制是6一致和2 N-brobust。因此，我们实现了“两全其美的最佳”：O（1）的一致性和O（n）鲁棒性，渐近地与最著名的近似值匹配。然后，我们扩展此结果，以提供更一般的最差近似值保证，作为预测误差的函数。最后，我们通过表明任何1一致的确定性策略防抗机制具有无限稳定性来补充积极的结果。
风能 - 造巨石的两阶段调度方法 -
随着化石能源危机和环境污染，风能和其他可再生能源一直在蓬勃发展。然而，风能的强烈间歇性和波动性使其整合到网格中。为了解决此问题，本研究提出了一种互补的发电模型，该模型是风能泵的存储系统，该模型使用水力发电和泵送存储来调整风力的极高。如何考虑风能输出的不确定性和不可预测性，并使更可靠的水力发电计划和抽水存储生成计划是在网格中以高比例的可再生能源而解决的关键问题。预测演化的martingale模型用于描述不同区域中风能的不确定性演变。根据该区域中的灵活载荷，灵活指数用于量化灵活性，交易价格设置为与灵活性成正比。然后开发了日间和实时调度模型的两阶段框架。在白日阶段，不同地区彼此交易。如果交易后的电力不平衡，它将由水电和满足电力需求的电网补充。在实时阶段，添加泵存储以快速平衡风能的偏差和实时和日间阶段之间的负载。最后，考虑到水力发电对电网中风能消耗的积极影响，提出了一种基于改进的沙普利价值方法的好处分配方法。测试案例以验证提出的分配模型和益处分配方法的合理性。在水力发电和抽水储存的合作之后，平均收入增长率为3.02％。改进的益处分配方案使水力发电和抽水储存更加好处，并促进了多参与者的合作。
飞机航线维护调度优化 - UNSWorks
本论文选择了一种混合了经典作业调度方法的启发式技术，并开发了一种生产线规划优化 (LPO) 算法来有效处理问题的组合性质，以解决可行性问题并最大化任务产量。与测试案例的传统手动调度相比，优化后的调度获得了 43% 的任务产量。LPO 算法提供了出色的可行性，执行速度为 45 秒，而手动流程则需要 35 分钟。该算法针对具有不同作业“到期时间缓冲”的 64 个案例实施，并实现了进一步优化，任务产量为 64%，而基准案例的任务产量为 43%。敏感性分析表明，LPO 算法对整个作业分布的“早期周期”、“早期天数”和“晚期时间”组成部分更敏感
基于 Web 的飞机调度和维护决策支持系统
摘要：飞机调度涉及在飞机发生意外故障时确定最佳调度选项。目前，停机坪上的维护技术人员获取支持信息的渠道有限，在大量维护手册中找到正确的信息是一项耗时的任务，常常导致技术延误。本文介绍了一种新型的基于 Web 的原型决策支持系统，以帮助技术人员进行飞机调度决策和后续维护执行。建立并实施了实时调度决策支持的系统架构。持证维护技术人员通过运营环境中的案例研究对开发的系统进行了评估。该系统完全自动从多个数据源检索信息，对给定的故障消息执行替代识别和评估，并为技术人员提供对相关信息（包括相关维护任务）的现场访问。案例研究表明，每个调度决策可能节省高达 98% 的时间。此外，它使目前主要基于纸张的调度决策流程数字化，从而减少物流和纸张浪费。该原型是第一个在飞机维护领域提供运营决策支持的原型，并通过提供代表性案例研究解决了决策支持系统研究中经常发现的理论与实践之间缺乏关联的问题。为基于 SGML 的文档开发的自定义解析器可以有效地识别和提取相关信息，极大地有助于整体缩短决策时间。
利用人工智能实现弹性项目调度
根据项目管理知识体系 (PMBoK)，项目管理包含各种知识领域，是不同研究学科中一个日益增长的课题。提高项目管理的有效性，特别是制定进度计划，仍然是一个挑战[1]。变化是项目流程的一部分。适应变化并能够快速调整项目计划以适应不可预见的破坏性事件，是项目管理能力的一部分。相关文献已在项目管理的弹性部分对此进行了探讨。项目风险管理和处理项目计划中的不确定性是工程导向项目管理文献中的一个重要领域。最新文献趋势证实了促进变化比试图阻止变化更有效[2]。对于项目组织而言，培养应对不可预测事件的能力比信任灾难规划的能力更为重要。与此同时，我们见证了工业 4.0 驱动技术在组织中的相关传播，通过在组织内部集成信息和通信技术 [3]。这些技术通过大数据和人工智能 (AI) 的联合部署实现了自主和动态流程。同样，可以提取过去项目的历史数据和当前项目的实时数据来为 AI 模型提供动力，并及时得出调度决策。特别是，
发动机限时调度 (ETLD) 和主最低...
28 TCCA 2.3 拟议备忘录第 2.3 节。TLD“MEL 维护方法”与“检查/维修维护方法”的对比，似乎将 MMEL 的一般理念限制在向机组人员通报的范围内，当任何不工作的项目都必须在 MEL 中，因此 MMEL 中，飞机才能在调度时适航。AMC E 1030（和 ARP 5757）的解释是为飞机和发动机设计师提供选择，让他们设计如何发现发动机控制系统故障，而不是在发现后如何处理。因此，即使通过维修人员对 ECS 的定期询问发现，调度时如果故障尚未纠正，也需要 MMEL 条目。