加工时间线性恶化的成组加工流水作业问题

文章讨论了m台机器的Flow Shop成组加工问题.工件在不同机器上的加工时间以相同的系数(斜率)线性恶化.目标函数分别为极小化时间表长和总完工时间.对于目标函数为极小化时间表长的Flow Shop成组加工问题.再进一步细分为组间无调整时间和组间有相同调整时间的两种情形来讨论,都得到了最优调度(排序).对于目标函数为总完工时间的Flow Shop成组加工问题,只要组内按qij单调递增(SPT)序加工,组间按S.单调递增序加工可得最优调度.     

具有优先权的自由作业时间表问题研究

研究了具有优先权的自由作业时间表问题，在工件具有准备时间的条件下，给出一种新的启发式算法，其最坏性能比不超过2，猜想该算法的紧界是2—2／(m 1)，其中m是机器的台数，证明在3台机器的情况下，该算法的最坏性能比为3／2，且上界是紧的。     

成组加工的单机延误工件个数问题

证明了成组加工的单机延误工件个数问题是强ＮＰ困难的,即使限定所有工件有单位加工时间且所有组间调整时间为零也是如此。对同组工件是相同工期的限制情形给出了一个多项式算法。关于同组工件既有相同工期,又有相同加工时间的进一步限制情形,由于输入规模的减少,证明了其是普通意义下ＮＰ困难的。     

自由作业稠密时间表的性能比上界

对于自由作业问题，如果从初始时刻开始，逐步在每个机器安排任一可以加工的工件，避免不必要的空闲，所得的安排称为稠密时间表。其加工总长与最优值之比具有上界２－１／ｍ（ｍ为机器数），是一个尚未证明的猜想。本文引入了最后工件组及相关机器集的概念，证明了ｍ＝５时该猜想是成立的。     

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。     

允许中断的同速机调度问题的一个最优算法

讨论工件有不同准备时间,加工允许中断的同速机调度问题,目标函数为最小化时间表长.提出了一个算法,并证明了该算法为最优算法,该算法中工件中断的次数至多为Nn次,计算的复杂度为O(Nn logn).最后给出一个实例加以说明.     

线性加工时间单机成组排序问题

讨论一类线性加工时间成组排序问题．在这一模型中，工件的加工时间是其开工时间的线性函数，全部工件分成若干组．工件的加工必须满足成组技术限制，同组工件间没有安装时间，各组间有与顺序无关的安装时间．目标函数为极小化最大完工时间．基于对问题的分析，给出了多项式算法。     

单台机器有使用限制的排序问题

研究单台机器有使用限制的排序问题,即机器在给定的一个时间段内不可用,目标为最小化最大完工时间.每个工件都有一个到达时间,只有工件到达了才能加工,工件在加工过程中不可中断.对于该问题的离线情形,给出了一个近似比为4/3的近似算法和一个动态规划算法.对于问题的在线情形,给出了一个最优在线算法.     

具有准备时间的流水作业时间表问题启发式算法与最坏性能比分析

本文研究具有准备时间的流水作业时间表问题，给了一个简单的启发式算法，证明了一个简单的启发式算法的最坏性能比是m 1/2(其中m是机器的台数)，且关于上界是紧的，特别当m=2时，该启发式算法的最坏性能比是3／2，此结果要好于Potts在1985年所给出的算法。     

一类三机器流水作业极小化加工全长问题

一般的三台机器流水作业的加工全长问题为强NP困难的．本讨论它的特殊情形，即第二台机器上工件的加工时间均相等．我们证明了该问题仍为强NP困难的，并构作了一动态规划算法，最后讨论问题的可求解情形．     

同时具有学习和恶化效应的单机成组排序问题

讨论了一类工件的加工时间具有学习效应且安装时间带有恶化的成组排序问题,目标函数分别为极小化最大完工时间和极小化总完工时间,1｜pij=aij-bijt,S=δit,GT｜Cmax,1｜pij=aij-bijt,S=δit,GT｜∑Cij,并分别给出了求最优解的多项式时间算法,其中极小化总完工时间问题是在bij=b,δi=δ的特殊情况下给出的。     

基于遗传算法的项目管理优化仿真研究

传统的项目进度一维优化扩展至有偏好的二维目标(进度、成本)优化,同时将成本优化目标分解为项目成本大小以及资源均衡度从而构成三维目标优化,将无资源约束的环境扩展至资源约束下的复杂环境,将局部搜索优化领域扩展至全局范围内的优化.在内容上,先对项目的单目标优化管理理论进行详尽研究并指出其现实的局限性,同时提出了智能启化式方法-遗传算法在资源约束下项目管理优化方面的优势.在此基础上本文构建了基于三维目标偏好的项目管理优化仿真模型,解决了项目管理优化理论中最为重要的两大问题:资源约束下的项目进度优化以及资源约束下的三维目标(项目进度、项目成本以及资源均衡度)的优化问题.为了验证此模型对以上问题的有效性,本文应用Matlab仿真技术进行仿真模拟并与传统方法做比较,从结果可以看出遗传算法能够更好的解决此类问题.     

约束优化问题的一种投影梯度Lagrange乘子法

运用Lagrange乘子法,将一般约束优化转化为仅含等式约束的优化问题,然后就线性与非线性两种情况进行讨论,通过投影梯度法来求解优化子问题。对于线性的情况得到一种可以不用计算初始点的最优化算法,最后的数值算例说明了算法的可行性与有效性。     

一种求解项目调度中资源均衡问题的粒子群算法

针对资源受限下的项目资源均衡问题的自身特点,及其与传统资源受限项目调度问题的相似之处,设计了一种以优先值法作为粒子表达RLP问题的粒子群优化算法。选用并行进度生成机制,同时在将资源均衡转化成资源受限下项目调度问题的过程中,根据资源均衡本身的特点,对并行进度生成机制进行处理。最后结合算例进行仿真实验,验证了构建的资源均衡模型以及粒子群算法求解资源均衡问题的可行性。     

调整时间可分离的FlowShop调度问题F3|s|C_(max)

研究了三台机器调整时间可分离的FlowShop调度问题,目标函数为极小化最大完工时间·证明了最优调度可能不是排列调度,但是工件在前两台机器上具有相同加工顺序的调度中至少存在最优调度·在排列调度范围内,对于工件在第二台机器上的调整时间与加工时间之和的最大值不超过工件在第一台或第三台机器上的调整时间与加工时间之和的最小值的情况,给出了求解最优调度分派规则,并以分派规则为基础给出了多项式最优算法     

神经网络训练的分解重组算法

本文介绍了把线性不可分问题分解为一系列线性可分子问题、对线性不可分问题进行求解的网络分解重组算法．还证明了该算法的收敛性．实例研究表明：该算法不仅可以得到神经网络的隐层空间目标和隐层单元数，而且提高了对线性不可分问题的求解速度，因此是一个非常有效的神经网络训练算法．     

成组加工单元零件排序的研究

基于成组加工中作业计划的要求,采用组间排序和组内排序两次排序优化,构造了成组加工单元待加工零件的排序优化模型根据组内与组间排序的不同特点,采用了不同的方法,组内排序是在约翰逊-贝尔曼规则的基础上应用了新启发式算法;组间排序是先将待加工零件组的排序问题转换为平衡指派问题,再采用匈牙利算法进行排序二次排序模型为成组加工零件的排序提供了一个理想的解决方法     

基于相对优先权的两层多目标生产调度模型

从制造系统工程的角度出发,指出了传统调度方法只强调整个生产系统的总体目标,而忽视组成生产加工系统各加工子系统系统的局部目标的缺点,建立一个瘘顾局部和整体的两层多目标生产调度模型。     

模糊环境下单机调度中的总提前完工量问题

在工件的加工时间及工期均为模糊参数的情况下,研究了单机调度中的总提前完工量问题.当工件具有共同工期及相同提前隶属水平时,给出了使得总提前完工量达到最大的最优调度;当工件具有共同工期及不同提前隶属水平时,给出了调度为最优的必要条件,并构造了求解该问题的分枝定界算法.     

误工排序问题的研究

误工排序问题是经典排序论中最基本和最重要的问题.40年来国内外许多学者对其进行研究的兴趣有增无减,深刻的成果不断涌现.本文阐述2006年以来重庆师范大学运筹学与控制论专业的硕士研究生在研究误工排序问题上得到的成果及其意义.这些成果包括研究经典的和推广的误工问题,包括某些工件必须不误工,或者工件的就绪时间不相同、与交货期有一致性的,或者带权的误工排序问题,或者工件的加工时间与工件的权有反向一致性,或者多台平行机误工排序问题等等得到的成果.