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本发明公开了一种用于成品油二次物流配送车辆调度优化的求解算法，包括如下步骤：输入成品油二次物流配送问题的基本物流计划和物流数据；针对成品油二次物流配送的问题特征和求解目标，构建目标函数和相应数学模型；基于构造式启发式算法对成品油二次配送问题进行求解，从而获得初始可行解；基于禁忌搜索算法对构造式算法求得的初始可行解进行迭代优化，保存输出历史最优解；基于算法获得的历史最优解，将其导出为最优车辆调度方案。本发明基于一种改进的禁忌搜索算法对初始解进行迭代优化，获得一个较高质量的车辆调度方案，从而满足企业降低物流成本、提高客户满意度的目标，推进企业现代物流体系的构建。

本发明涉及一种资源不均衡Spark环境下的任务调度优化方法，本发明对Spark的底层调度算法进行优化，提出了基于节点优先级的Spark动态自适应调度算法(Spark Dynamic Adaptive Scheduling Algorithm，SDASA)。SDASA使用节点的优先级表示其计算能力，并在任务运行过程中实时进行优先级的更新，充分了考虑节点的异构性、资源利用和负载等情况。实验证明SDASA能够提高Spark系统的运行效率，缩短作业执行时间。当执行不同数据量的同种任务时，使用SDASA算法集群性能平均提升6.99％；当执行不同种任务时，使用SDASA算法集群性能平均提升6.32％。

本发明提供一种基于约束投影强化学习的分布式经济调度优化方法，包括：基于运行约束，结合发电成本函数和发电单元的可行功率输出构建分布式经济调度数学模型；对区域通信网络中的每个发电机实施平均一致性方法，以分布式方式获取微电网中的全局信息；采用Actor‑Critic算法将分布式经济调度数学模型转换为基于约束投影的分布式经济调度优化问题；结合拉格朗日乘子法与罚函数法，得到优化问题的增广拉格朗日对偶形式，并基于KKT条件得到分布式经济调度优化问题的最优功率输出。本发明能够有效协调微电网中发电机的功率输出，而无需关注成本函数的构建，并能够通过与未知负载总线的反馈交互完成分布式调度任务。

本发明请求保护一种EPON小区下行业务调度优化方法，涉及光通信技术领域。本发明针对现有EPON网络干线数据传输压力大的问题，提出了一种防止常用下载业务重复占用干线带宽、消除下行冗余数据的优化方法。以小区为单位对ONU进行子网划分，在小区端通过某种辅助节点对到达数据进行过滤，丢弃不属于本子网的冗余数据，使子网内部下行方向产生大量空闲时隙，同时将各个子网常用的下载业务存储在对应的辅助节点中，用户在需要时可实现本地下载，并将子网内部ONU之间的通信数据插入到空闲时隙内进行传输，使这两类数据都不再占用下行主干光纤的带宽。该方法充分提高下行带宽利用率，减轻网络干线通信压力的同时，很好的改善了用户间通信和下载。

本发明提出了一种基于改进多目标人工蜂鸟算法的微电网经济调度优化方法，涉及电力系统领域。使用混沌初始化和优化惯性系数改进多目标人工蜂鸟算法，对风能、光伏、储能和柴油发电机进行优化调度，确定微电网系统约束条件，考虑了微电网运行经济成本最小与风光消纳比例最大两个目标，构建含风能、光伏、储能和柴油发电机的微电网经济调度模型。由于人工蜂鸟算法控制参数少、勘探开发能力强，引进混沌初始化和线性惯性权重系数，对多目标人工蜂鸟算法做出改进，增强了多目标人工蜂鸟算法的全局寻优能力，大大地提高了全局最优解的收敛速度，对微电网经济调度具有重大意义。

本发明公开了一种基于两阶段混合元启发式算法的家庭医疗护理调度优化方法，具体为先在调度周期起始时刻之前采集待指派的护士信息及顾客订单信息；在调度周期起始时刻，根据护士与顾客之间的位置信息计算旅行距离矩阵，并根据历史数据预测出旅行时间矩阵以及顾客服务所需要的时间，随后确定建立模型所需要的参数；考虑任务指派与路径规划、时间调度决策分离的情况下，以最小化公司的运营成本为上层目标函数，以最大化顾客满意水平为下层目标函数，建立双层家庭医疗护理路径规划与调度优化模型；设计两阶段混合元启发式算法进行求解，得到零工经济下的家庭医疗护理调度方案；本发明解决了零工经济模式下家庭医疗护理公司的订单分配决策问题。