考虑维护和可中断工件的混合型平行机调度问题研究

考虑部分机器需要周期维护,其余机器无需维护的混合型平行机调度问题。一组给定的可中断且加工时长均相等的工件需要加工,工件数不超过机器数。目标是将所有工件安排到机器上加工,使得时间表长最小。首先分析一些特殊情况;然后对于一般情况通过建立注水模型给出最优时间表长的一个下界;接着对水位的2种情况分别给出目标值等于下界的多项式时间算法;最后给出了求解该调度问题的一个多项式时间最优算法。     

具有负载依赖型维护时长和弹性维护开始时刻的单机调度问题

考虑维护时长为负载依赖型且维护开始时刻具有一定弹性的单机调度问题,其中机器在加工过程中需要进行一次维护,维护的开始时刻是决策量且需位于一个事先给定的时间段内,维护时长依赖于机器维护前已加工工件的加工时长之和,目标是确定维护的开始时刻并安排所有工件的加工使得制造期最小化。对维护时长函数的导函数大于或等于1的情形,给出了一个最优调度方案。对维护时长函数的导函数小于1的情形,证明了任何非延迟调度算法的最坏情况界都不超过2,并证明了经典的LS算法、LPT算法和SPT算法及它们的一些变形算法的最坏情况界均为2。     

有使用限制的两台机器排序问题的近似算法

研究了两台机器有使用限制的排序问题,其中一台机器在给定的一个时间段内不可用,而另一台机器一直可用,目标为最小化最大完工时间.每台机器每次至多可以加工一个工件.工件在加工过程中不可中断.对于该问题,文章给出了一个FPTAS (fully polynomial－time approximation scheme).     

两台同型机多阶段维护调度问题的若干结果

研究了2种类型的机器维护:一种为周期性维护,另一种为决策维护.对于周期维护最小化时间表长问题,证明了经典的FFD算法是一个很好的启发式算法,并且得到了该算法的一个上界.对于决策维护最小化总完工时间问题,分析了SPT算法的界.特别地,对于单机并且机器仅需要2次维护的情况,给出SPT算法的界不超过11/9.     

具有DeJong学习效应的两台机器流水作业排序问题

[目的]讨论具有DeJong学习效应的两台机器流水作业排序问题.[方法]目标函数是极小化总完工时间.[结果]首先对一般情况,证明了 SPT算法的界为2.然后考虑了两种特殊情况:1)两个工序的加工时间和与第2台机器工序实际加工时间同序;2)第2台机器工序的加工时间相同.对于第1种特殊情况,给出了 SPT算法一个改进的界.对于第2种特殊情况,给出了最优算法.[结论]推广了已有文献的结果.     

产品中各工件在单台机器上加工时的排序问题

本文考虑的是工件在单台机器上加工随后组装成产品的排序问题．每个产品由一个特殊工件和一个共同工件组成,机器从加工特殊工件转到加工共同工件有一个调整时间,目标是使所有产品完工时间在批可达或工件可达情况下的加权和最小．对两种情况我们都给出了多项式时间算法．     

同时具有学习效应和恶化效应的机器可用限制性排序问题

针对单机和两台机器的平行机排序问题,建立了工件同时具有学习效应和恶化效应,机器有可用性限制的排序模型.考虑了目标函数为极小化总完工时间的单机、两台机器的同型机问题和两台机器的同类机问题.对于机器在任意时间进行维修的一般情况给出了动态规划算法,通过数值例子说明了算法的有效性,对机器在使用前进行维修的特殊情况给出了多项式算法.     

工件可中断的周期维护混合平行机调度问题

有m台平行机,其中m_1台机器需要周期维护,记m_1台机器每次维护时长为w,维护周期为T,余下的m-m_1台机器不需要周期维护,有n(n m)个加工时长相同的工件被放在m台机器上加工,工件在加工过程中可中断,通过分类讨论的方法,目标函数是最小化时间表长,同时给出相应的最优多项式时间算法。     

单台机器排序问题中工件的预排序

在排序问题中,为了寻找一个工件的加工次序,有时需要对原来工件进行重新编号,即对工件进行预排序.例如用动态规划求解工件有先后约束关系的单台机器排序问题时,需要对工件进行预排序,使得先加工的工件的序号小于它的后继工件的序号,且使得某种指标达到最优.对于工件之间的先后关系呈链状结构的单台机器排序问题,给出了一个算法,并证明了该算法是最优的.对于工件之间的先后关系呈树形结构的单台机器排序问题,也给出了一个算法,并证明了对于某些特殊的树形结构的单台机器排序问题,该算法是最优的.     

机器具有可用性限制的加权总完工时间问题

研究一种带有学习和恶化效应,并且机器具有可用性限制的排序问题。讨论的目标函数为加权总完工时间的单机和两台机器的平行机问题。在某些实际生产过程中,工件加工时间的变化既受生产设备长时间使用,导致恶化现象的影响,也受生产设备或工人加工效率提高的影响。因此,在这种模型中,工件的实际加工时间不仅与它的所排位置有关,而且还与工件的开始加工时间有关。此外,由于机器发生故障或进行维护与保养等原因,导致其在某一区间内无法加工工件。针对某种学习和恶化效应模型下机器在任意时间段维修的单机和2台机器的平行机的某些情况,分别给出了拟多项式时间动态规划算法,分析了算法复杂性,并给出相应数值例子表明算法的有效性。     

任务到达时间依赖资源的单机排序问题

讨论了任务到达时间依赖于分配给它的一类资源约束问题,对问题1|rj=fj(uj),∑^ujj=1≤U^A|Cmax,将已有的一个算法做了改进,对问题1|rj=fj(uj),Cmax≤C^A|∑uj给出了在任意给定排列的条件下求最优解的算法。     

采用最小二乘支持向量机的部分相依函数型线性模型估计与应用

提出一种基于无截断Bartlett核函数的重构方法,有效避免长期方差函数估计方法面临的核函数与窗宽选择问题,并将其应用到部分相依函数型线性模型中.利用考虑函数型数据相依性的最小二乘支持向量机对模型进行参数估计,数值模拟结果表明:与未考虑函数型数据相依特征的最小二乘估计方法相比,提出的考虑函数型数据相依性的最小二乘支持向量机估计方法能更稳健地估计向量系数,有效提高样本外的预测精度;将部分相依函数型线性模型应用到上证指数开盘价的预测中,得到较好的预测效果.     

基于一般时间相关和位置相关的单机排序问题研究

【目的】研究了工件加工时间、开工时间与所在位置相关的单机排序问题,以扩展这类问题的研究范围。【方法】工件加工时间是开工时间和所在位置的一般非增函数。工件开工时间越晚,加工位置越靠后,实际加工时间则越短。受相关论文的启发,对此问题用经典算法进行了讨论。【结果】目标函数为极小化最大完工时间和总完工时间的问题证明了SPT算法仍是最优算法。对极小化加权总完工时间问题分析了最坏竞争比;在正常加工时间和权重或工期存在特殊关系时对加权总完工时间和最大延迟问题证明了经典算法是最优的。【结论】对所研究的单机排序问题给出了若干结果。
     

学习相关源证据

将两个相关证据看成是一个相关源证据与两个独立源证据正交合成的结果,这两个相关证据的合成就归结为这3个相互独立的源证据的正交合成。利用证据理论组合相关多分类器,每个分类器提供的证据是相关的,利用遗算法从样本中学习最优的相关源证据,基于合成证据确定最终的组合分类结果。字符识别实验结果表明,这种相关证据模型能有效利用分类器之间的相关性,从而能提高多分类器的组合识别性能。     

具浓度相关迁移率和梯度相关位势的一维Cahn-Hilliard方程

利用Leray Schauder不动点定理证明一类具浓度相关迁移率和梯度相关位势的一维Cahn-Hilliard方程古典解的存在性, 并利用共轭法证明了相应问题解的惟一性. 在一维情形下推广了已有的关于具常迁移率和梯度相关位势的Cahn-Hilliard方程初边值问题的结果.     

广义含谐振子的含时粒子数表象及绝热量子相位和绝热含时相干态

直接定义广义含时谐振子的产生、湮灭算符,从而建立了该系统的含时粒子数表象．在此表象中很方便求得系统的绝热量子相位、找到它的绝热含时相干态,并对相干态的一些重要性质进行了讨论     

关于相关子样的转换

如所知,对于取自正态母体的独立子样,有统计量服从X2－分布、t－分布、F－分布,从而可对母体参数进行假设检验,本文证明当随机变量是取自正态母体的相关子样时,通过转换,也有统计量服从X’－分布、t－分布、F－分布,从而同样可对母体参数进行假设检验。     

相关部分已知时的相关证据合成

通过用集函数取代基本概率分配函数,给出了当相关部分已知时2个相关证据的合成方法,从而弥补了Dempster-Shafer证据理论中的一个缺陷.此外,当2个相关证据之一的焦元具有嵌套结构时,给出了一种简捷的算法.     

依赖型人格的研究综述

依赖型人格的表现特征主要是没有主见、缺乏自信、总觉得自己能力不足并甘愿置身于从属地位。从生物遗传、家庭、学校教育、社会环境等方面分析依赖型人格产生的原因有助于探索出矫治依赖型人格的方法——行为疗法和认知疗法。     

一类具有年龄结构的非自治种群模型

讨论了一类具有年龄结构的非线性非自治种群模型解的整体存在唯一性及零解的稳定性和C1光滑性.