流水车间排列排序专家系统—PFSCH

流水车间排列排序问题可以简单表示为:n/m/p/F_(max),其含义为,n个不同的工件(J_1,J_2,…,J_n)要经m台机器(M_1,M_2…,M_m)加工;加工路线为M_1—M_2—…—M_m,n个工件在每台机器上的加工顺序都一样;p表示排列排序;目标函数是使最长流程时间F_(max)(加工周期)最短.n个工件有n!种不同的加工顺序.现已证明,n/m/p/F_(max)(m≥3)问题属于NP难题,找不到多项式时间算法.因此,人们提出了若干个启发式算法,其中最著名的是Campbell等人提出的启发式算法(简称为CDS法).Dannenbring曾比较过11种不同的启发式算法的效果,指出“快速接近扩展搜索法(RAES法)”的结果最好.但是,RAES法实质上还是一种列举法,它不从问题本身的结构出发,具有很大的盲目性.虽     

有提前损失的一类最优服务问题

在农业生产中,有的农活提前去做会有一定的损失,拖后去做也有一定的损失。在一般文献中对延误损失的最优服务问题讨论较多,本文将给出比较广泛的一类最优服务问题,并给出具有提前损失的一类最优服务问题判别最优服务次序的几个有关结果。一、基本模型一、基本模型根据农业生产中的实际问题,我们可以归结如下的基本数学模型。模型1 设有n项任务J_1,J_2,…,J_n需要一个服务单位M为其服务,它们被服务时间分别为p_1,p_2,…,p_n;允许开工日期为C_1,C_2,…,C_n;应交工日期为d_1,d_2,…,d_n,且设C_i p_i≤d_i,i=1,2,…,n;如果任务J_i没到允许开工日期就得到服务,那么提前每单位时间造成     

复杂体系动力学的一种解法

一、引言任一含n 个组份的一级可逆反应,可表示为A_i(?)A(i,j=1,2……n,i≠j),(1)每一组份的微分方程为(dA_(?))/(dt)=(sum form i=1 i≠i to n)(—K(?)A(?) K(?)A(?)(i=1,2……n),(2)式中K(?)为由A(?)生成A(?)的反应速度常数,A_i 为第i 种组份的浓度.这一方程组的通解为     

关于P_m×P_n的K-优美性

本文对 P_m×P_n 图的顶点 X_(ij)(i=1,2,…,m,j=1,2,…,n)作出标号:(i=1,2,…,m;j=2,3,…,n)式中,t=m(n—1)+n(m—1)+k—1。同时,证明了 P_m×P_n 图是 K优美的。因此,Gracl 猜想成为本文的特例而被证实。     

Wm(○)Wn和Wm○Wn的边色数

对m,n≥3,V(Wm(○)Wn)={ui|i=0,1,…,m}∪{vij|i=1,2,…,m;j=1,2,…,n};E(WmWn)={u0ui|i=1,2,…,m}∪{u1u2,…,um-1um,umu1}∪{uivij|i=1,2,…,m;j=1,2,…,n}∪mi=1{vi1vi2,vi2vi3,…,vi(n-1)vin,vinvi1}.V(Wm○Wn)={ui|i=0,1,…,m}∪{ Vij|i=1,2,…,m;j=1,2,…,n}∪{vi0|i=1,2,…,m};E(Wm○Wn)={u0ui|i=1,2,…,m}∪{u1u2,…,um-1um,umu1}∪{vi0vij|i=1,2,…,m;j=1,2,…,n}∪mi=1{vi1vi2,vi2vi3,…,vi(n-1)vin,vinvi1}.且对Wm○Wn有Ui=Vin,i=1,2,…,m.得到了Wm(○)Wn和Wm○Wn的边色数.     

W_mW_n和W_m○W_n的边色数

对m,n≥3,V(Wm Wn)={ui|i=0,1,…,m}∪{vij|i=1,2,…,m;j=1,2,…,n};E(Wm Wn)={u0ui|i=1,2,…,m}∪{u1u2,…,um-1um,umu1}∪{uivij|i=1,2,…,m;j=1,2,…,n}m∪i=1{vi1vi2,vi2vi3,…,vi(n-1)vin,vinvi1}.V(Wm○Wn)={ui|i=0,1,…,m}∪{Vij|i=1,2,…,m;j=1,2,…,n}∪{vi0|i=1,2,…,m};E(Wm○Wn)={u0ui|i=1,2,…,m}∪{u1u2,…,um-1um,umu1}∪{vi0vij|i=1,2,…,m;j=1,2,…,n}m∪i=1{vi1vi2,vi2vi3,…,vi(n-1)vin,vinvi1}.且对Wm○Wn有Ui=Vin,i=1,2,…,m.得到了Wm Wn和Wm○Wn的边色数。     

若干多重联图的边染色

设G1,G2,…,Gn是n个(n≥2)两两不相交的简单图,它们的n-重联图是在G1 G2 … Gn中,将Gi的每一顶点与Gj的每一顶点连接起来(i≠j,i,j=1,2,…,n)所得到的图,简记为K(G1,G2,…,Gn).若Gi≌G,i=1,2,…,n,则称K(G1,G2,…,Gn)为G的等n-重联图,简记为K(n,G).本文研究了若干多重联图的边染色.     

图F_m ▽S_n的边色数和邻强边色数

对图G的一个正常的k边染色法f,若 e∈E(G),e = uv,{f(uw) | uw∈E(G)}≠{f(vw) | vw∈E(G)},则称f为G 的一个k 邻强边染色法,k的最小值称为G 的邻强边色数.V(Fm Sn) = {w}∪{ui | i =1,2,…,m}∪{vij | i =1,2,…,m;j =1,2,…,n},E(Fm Sn) = {wui | i =1,2,…,m}∪{uivij | i =1,2,…,m;j =1,2,…,n}∪{uiui+1 | i =1,2,…,m-1}.　　本文得到了Fm Sn 的边色数和邻强边色数.     

图Fm(△)Fn的边色数和邻强边色数

V(Fm(△)Fn)={w}∪{ui|i=1,2,…,m}∪{vij|i=1,2,…,m;j=1,2,…,n},E(Fm(△)Fn)={wui|i=1,2,…,m}∪{uivij|i=1,2,…,m,j=1,2,…,n}∪{uiui+1|i=1,2,…,m-1}∪{vijvij+1|i=1,2,…,m;j=1,2,…,n-1}对图G的一个正常的k边染法f,若e∈E(G),e=uv,{f(uw)|uw∈E(G)}≠{f(uw)|uw∈E(G)}则称f为G的一个k-邻强边染色法,k的最小值称为G的邻强边色数.本文得到了Fm(△)Fn的边色数和邻强边色数.     

急腹症鉴别诊断中一种模糊数学方法的建立

本文建立一种浮动模型识别法来对具有模糊性的八种急腹症进行鉴别诊断,为利用电子计算机诊断疾病提供一种数学模型,最后核对一百例病人,全部符合临床诊断,其方法如下: 设被鉴别的疾病为pi(i=1,2,…,n)先将p_i种病的所有最大可能出现的标准临床表现x_(ij)(i=1,2,…,n;j=1,2,…m)组成一个集合M_(pi),再确定该集合的元素x_(ij)相对于疾病p_i的隶属函数值,我们把确定M_(pi)的每个元素x_(ij)的属隶函数值的过程称为M_(pi)数量化,数量化后的集合M_(pi)称为p_i的标准模型,记为M_(pi)~ξ;M_(pi)~ξ的元素的隶属函数值的总和称为M_(pi)~ξ的标模度,记为d(M_(pi)~ξ)     

关于Banach空间中有限多个渐近伪压缩映像的迭代格式

设E是实Banach空间,K是E的非空有界闭凸子集,设Ti:K→K,i=1,2,…,N,是N个一致渐近L-Lipschitzian,具序列{ε(i)n}的一致渐近正则和具序列{k(i)n}的渐近伪压缩映像,其中{k(i)n}和{ε(i)n},i=1,2,...,N满足某些适当条件.对给定的x1∈K,给出了一个关于映像Ti,i=1,2,…,N的具扰动映像的混合迭代格式.证明了由此迭代格式生成的序列{xn}满足:xn-Tlxn→ 0(n→∞),l∈{1,2,…,N}.     

一般同余方程组的显式解

设!K是整数环,考虑解下面一般形式的同余方程组■　其中a(?),b_1,d_1∈1K,d_1>0,i=1,2,…m;j=1,…,n. 为了书写的简便,设|K~(m×n)表示1K上所有的m×n阶矩阵的全体,|K~(m×n)_r表示|K~(m×n)中所有的秩为r的矩阵全体,|K~(m×1)表示|K上所有的m维列向量的全体,令     

一条强大数律的注记

本文主要结果为鞅差序列{X_i,J_i,i≥1}服从强大数律的充分条件为(1) sum from i=1 to ∞(E[|X_i|~p/a~p_i+|X_i|~p|J_(i-1)]<∞,0相似文献   

以損失为指标的一类最优服务的排序問題(Ⅰ—Ⅱ)

排序问题的研究大多数是从五十年代初开始的。最早是Johnson提出来的,他解决了同顺序的n个另件于两台机床上加工的最优排序问题。对于多台机床的情形长期以来,一直进展不大,直到1975年我国数学家越民义、韩继业才把这一问题大大向前推进了一步。对于不同顺序的n个另件于一台机床加工的最优排序问题,越民义、韩继业中的工作很出色,Lawler也给出了较好的结果。然而,上述问     

具Jacobi节点的Hermite—Feje′r插值算子的渐近估计

设J_n(x)是n阶Jacobi多项式,考虑Hermite—Fejr算子 其中b_K=cos((2k-1)π/(2n 1)) (k=1,2,…,n) 本文证明了下面的定理:     

图Fm(△)Sn的边色数和邻强边色数

对图G的一个正常的k边染色法f,若(≯)e∈E(G),e=uv,{f(uw)|uw∈E(G)}≠{f(vw)|vw∈E(G)},则称f为G的一个k-邻强边染色法,k的最小值称为G的邻强边色数.V(Fm(△)Sn)={w}∪{ui|i=1,2,…,m}∪{vij|i=1,2,…,m;j=1,2,…,n},E(Fm(△)Sn)={wui|i=1,2,…,m}∪{uivij|i=1,2,…,m;j=1,2,…,n}∪{uiui+1|i=1,2,…,m-1}.本文得到了Fm(△)Sn的边色数和邻强边色数.     

图F_m▽F_n的边色数和邻强边色数

V(Fm Fn)={w}∪{ui|i=1,2,…,m}∪{vij|i=1,2,…,m;j=1,2,…,n},E(Fm Fn)={wui|i=1,2,…,m}∪{uivij|i=1,2,…,m,j=1,2,…,n}∪{uiui+1|i=1,2,…,m-1}∪{vijvij+1|i=1,2,…,m;j=1,2,…,n-1}对图G的一个正常的k边染法f,若 e∈E(G),e=uv,{f(uw)|uw∈E(G)}≠{f(uw)|uw∈E(G)}则称f为G的一个k-邻强边染色法,k的最小值称为G的邻强边色数。本文得到了Fm Fn的边色数和邻强边色数。     

图F_mK_n的边色数和邻强边色数

V(Fm Kn)={w}∪{ui｜i=1,2,…,m}∪{uij｜i=1,2,…,m;j=2,3,…,n},E(Fm Kn)={wui｜i=1,2,…,m}∪{uivij｜i=1,2,…,m;j=2,3,…,n}∪{uiui+1｜i=1,2,…,m-1}∪{vijvik｜i=1,2,…,m;j=2,3,…,n-1;k=j+1,j+2,…,n},对图G的一个正常的k边染色法f,若 e∈E(G),e=uv,{f(uw)｜uw∈E(G)}≠{f(vw)｜vw∈E(G)},则称f为G的一个k 邻强边染色法,k的最小值称为G的邻强边色数,从而得到了Fm Kn的边色数和邻强边色数     

基于圈和三个孤立点的冠图的Q-谱确定性

设G是n阶图,H是m阶图,取n个H的拷贝,并将G的第i个点和第i个H中的每一点相连(i=1,2,…,n),所得到的(n+mn)阶图称为冠图,记为GH.对基于圈和3个孤立点的冠图的Q-谱确定性(无符号拉普拉斯谱确定性),即Cn3 K1的Q-谱确定性进行了研究,证明了当n≠32,64,128时,Cn3 K1由其Q-谱确定.     

图Sm*Cn的邻点可区别的边色数

定义图Sm*Cn为V（Sm*Cn）={ω,uij}i=1,2,…,m;j=1,2,…，n},E(Sm*Cn)={wuil}i=1,2,…m}∪uijuij 1}i=1,2,…,m;j=1,2,…，n-1}∪}uinuil|i=1,2,…，m}，文章给出了Sm*Cn的邻点可区别的边色数。