JOB SHOP中零件排序的一种启发算法

Ｊｏｂ ｓｈｏｐ中的零件排序问题是生产作业计划安排与调度中的重要内容之一，作业已证明这类问题属于ＮＰ难题，不存在有效的解析解。本文针对一般作业车间的具体情况，考虑在工序间的批移动方式，提出了平行顺序移动方式下以极濉经零件生产周期为垢启发式算法，并设计了相应的计算机程序，它可以方便地进行作业计划安排，对于实际生作业计划与调度具有重意义。     

计算机辅助作业计划的启发式方法及其应用

分子了平行顺序移动方式下零件在工序间的运动过程和特性，据排序问题理论分析建立了数学模型，对ｎ／ｍ／Ｐ／Ｆｍａｘ问题，构造了优度较高的启发式算法，实现了计算机辅助编制作业计划，该法适于流水车间或成组单元，开发的相应软件可用以编制零件加工进度计划，机床负荷计划，同时绘制生产作业计划图，仿真效果较好。     

基于规则的船舶分段动态空间调度方法

针对船舶分段建造调度问题的特点,提出基于规则的动态空间调度方法.该方法将作业计划安排与动态调整相结合而实现动态调度.利用相似性规则制定分段作业计划,对各种动态事件建立响应规则而实现动态调整.通过对分段加工过程中动态事件分析归类,针对不同动态事件的直接影响、调整措施和响应规则,以急件插入、任务取消和设备故障为例,给出调整实施过程.最后,利用仿真数据验证了该计划安排及其调整方法的可行性和实用性.     

改进遗传算法求解JIT模式下多工序作业调度

针对遗传算法在生产计划调度上的应用，结合JIT下的车间调度进行了改进研究。研究了单染色体遗产算法的改进问题，提出新的联合移位算子，针对车间作业计划的普遍实际情况，将这种算法应用在调度问题的求解上，重点开发了在加1二时间偏差最短和准时制(JIT)两种性能指标下的作业计划软件，给出了较详细的算法过程，用于生成快速与实时作业调度方案。     

基于移动代理的网格作业调度模型的研究

网格计算是新一代分布式计算技术.网格作业管理是其最主要的功能之一,主要涉及网格计算环境下作业的调度和分配等问题.其中作业调度是实现高性能网格计算的基本问题,该问题已被证明为NP难题.移动代理是代理agent技术与分布式技术的综合体,根据移动代理自身特点,提出了基于移动代理的网格作业调度模型,针对网格作业调度问题提出最短执行时间MAMET(MobileAgent-based Minimum Execution Time)算法,并在研究移动代理技术特性所带来优势的基础上,利用移动代理间通信等技术实现负载平衡.最后对基于移动代理的网格作业调度模型作单机与联机的性能进行分析和比较.     

成组技术加工单元的生产计划与调度

当一组有相同特点的零件由成组技术加工单元加工时,相应的生产计划与调度系统必须确保成组技术的有效应用。本文提出了一个适用于成组加工的生产管理系统,系统中所采用的生产能力计划、零件成组租作业调度等方法经过一个轴类成组单元实际数据的检验,结果是令人满意的。     

基于预测机制的装配作业重调度问题建模优化

飞机移动装配中因作业质量问题增加的修复作业会打乱装配计划并造成经济损失,为解决该问题提出了一种预测-重调度形式的闭环框架,该框架的前端利用质量相关部件衰退以及作业质量特性偏差的历史数据训练了作业质量预测模型,基于预测结果,重点针对后端建立了装配作业重调度模型并设计了改进型免疫算法(I-I-A)用于生成新的装配计划。数值实验部分从不同角度验证了I-I-A的有效性,同时也对所提闭环框架的性能优劣进行了对比分析。     

基于遗传算法的船舶分段堆场调度研究

针对船舶分段移动计划主要依靠经验以及缺乏有效调度的现状,研究建立以分段移动度最小为目标的优化模型,综合考虑了分段在堆场中的停放位置及进、出场路径.通过遗传算法选择分段在堆场中停放位置的最优方案,并构建启发式规则确定分段在堆场中的最优进、出场路径, 从而实现对模型的求解.最后以某船厂实际数据为例,对模型在堆场调度问题中的应用进行了实例验证,结果表明, 所研究方法可求解得出较优的堆场作业计划,并实现堆场资源的高效利用.     

基于改进遗传算法的多车间计划与调度

生产计划与调度是企业生产和管理的核心内容,传统的单车间调度优化不能满足多车间调度优化的要求.针对这情况,提出一种基于改进遗传算法的层次化多车间计划和调度优化方案,其中生产计划层负责零件的分发,车间调度层负责零件加工路线的规划.以一个三制造车间的调度优化为例,验证多车间调度模型的有效性.结果表明所提出的方案在将加工零件合理地分配到适当的车间同时,实现了零件加工路径的规划,从而为解决分布式多车间调度优化问题提供一种有效而又实用的方法.     

基于多工艺方案的车间作业计划方法研究

对工艺设计与生产调度集成的必要性和可行性进行了分析，讨论了工艺设计与车间作业计划之间的关系．针对多品种小批量的单件生产车间提出启发式的车间作业计划方法，其决策基于多工艺方案、可替代机床和调度规则，生成车间作业计划，并能及时对车间作业计划进行评价和调整．在此基础上，建立了基于多工艺方案的车间生产作业计划决策系统     

基于模糊遗传算法的混沌同步控制算法

连续变量反馈同步法（CVFS）是一种比较简单的同步控制算法，但该算法在实际应用中存在一个关键的问题，即反馈系数当选的整定比较困难。为了解决这个问题，在把模糊遗传算法（FGA）和连续变量反馈同步法（CVFS）相结合，提出了一种基于模糊遗传算法的连续变量反馈同步法（FGACVFS）。仿真结果表明：FGACVFS算法能方便有效地进行整定工作。     

多电平逆变器的通用空间矢量调制算法

为解决多电平逆变器的空间矢量调制(SVM)算法设计及实现的复杂性问题,提出了基于参考电压分解和零序电压等效的新型多电平SVM算法。参考电压分解的方法将任何电平数目的开关矢量选择问题都简化成二电平SVM算法来解决;基于零序电压等效的SVM波形控制方法简化了开关状态的选择问题,并使其与逆变器性能优化控制问题得到有机结合。所提的多电平SVM算法设计简单并且占用计算时间少,同时算法设计不依赖于电平数目,所以具有通用性。所提算法适用于任何电平数目的逆变器的空间矢量调制,并通过在数字信号处理器(DSP)上的实现结果及具体应用实例的仿真结果得到验证。     

Concrete physics method for solving NP hard problem

With a NP hard problem given, we may find a equivalent physical world. The rule of the changing of the physical states is simply the algorithm for solving the original NP hard problem. It is the most natural algorithm for solving NP hard problems. In this paper we deal with a famous example, the well known NP hard problem—Circles Packing. It shows that our algorithm is dramatically very efficient. We are inspired that, the concrete physics algorithm will always be very efficient for NP hard problem.     

影子价格在产品成本核算中的应用

产品成本关系到产品在市场竞争中的成败,直接影响企业的经济效益。因此,如何正确地核算产品成本,对于企业参与杜会经济生产有着重要的作用。本文运用影子价格的概念,对核算产品的机会成本给出了一个简便且有效的计算方法。     

一类资源约束排序问题1|p_j=b_j-a_ju_j,∑u_j≤U|∑W_jC_j

讨论了一类资源约束排序问题１｜ｐｊ＝ｂｊ－ａｊｕｊ，∑ｕｊ≤Ｕ｜∑ＷｊＣｊＷ＊的性质给出了一个求 该类问题的下降算法．这个方法是非常有效的．     

基于CNF权重学习求解3-SAT问题的进化算法

SAT（Satisfiability）可满足性问题研究具有很广的应用价值,是计算机和人工智能领域内的一个重要问题,也是第一个被证明为NP完全的问题。随着对SAT问题的深入研究,已经提出了很多高效的算法,其中随机算法（WalkSAT）、进化算法等启发式算法是今年来研究的热点。进化算法是遗传算法的一种,通过对生物组织进化的学习,形成的一种高效算法。针对CNF（Coniecture Normal Formula）权重和生物进化算法相结合,提出一种有效求解难SAT问题的不完全算法WOSAT．     

一种求解车辆路径问题的双目标遗传算法

车辆路径问题是一个NP-难问题,将该问题描述成为一个多目标最优化问题,并为之提出了一种双目标遗传算法来解决该问题.在算法中设计了一种新的构造非支配集的方法,改进了杂交算子,混合了局部爬山法.实验结果表明该算法是求解车辆路径问题的一种高效的算法.     

基于遗传算法的运输问题最优解研究

用表上作业法求解运输问题计算量很大,且收敛速度较慢.本文用遗传算法求解运输问题,通过选择恰当的编码方案和遗传算子,求运输问题的最优解.通过实例说明了基于遗传算法的产销平衡的运输问题及求解过程.     

基因选择的快速Fisher优化模型

基因选择是基因芯片数据分析中的一个重要问题。基因选择的主要困难在于基因数远远大于实验样本数。在Fisher优化模型的基础上,提出了快速Fisher优化模型,从而使得算法的计算规模主要依赖于样本数而不是特征数,大大提高了计算速度。在公共数据中的实验表明该方法速度快,选择的基因对分类结果是有效的。     

油藏开发生产优化近似扰动梯度升级算法

油藏开发生产优化属于高维系统最优控制问题,求解其真实梯度异常困难。给出一种近似扰动梯度的一般式,证明此近似梯度恒为上山方向,且两种常用的无梯度算法SPSA与En Opt产生的近似梯度分别是该梯度的两种特殊形式;通过引入并优化三角阵进行近似扰动梯度升级,实现其对真实梯度的最优逼近。数值试验结果表明:该升级算法相比标准的SPSA算法优化效率提高了近1倍;在历史拟合基础上使用该算法进行了某实际油藏生产优化,所得注采控制方案降水增油预测效果显著、水驱波及效率明显改善,验证了该算法现场应用的可行性。