一种新的求解Flow Shop问题的启发式算法

同顺序 Flow Shop问题是一个著名的 NP难题 ,至今尚未找到有效算法 .总体来讲 ,求解该问题的启发式算法主要可分为规则式算法和迭代式算法两种 .对该问题有很多求解目标 ,如最小加工周期 ( min makespan) ,工件的最小平均在系统的停留时间 ( min mean flow tim e)等 .本文以求解最小加工周期为目标 ,基于目前已知的性能最好的算法 NEH算法的基本思想 ,提出了一种新的启发式算法 -组合指标算法 .大量的数据实验表明 ,新的算法具有很好的计算结果 ,而且这种算法可以说是给出了求解 Flow shop问题的一种新的思路和方向.     

公共交货期窗口的单机随机调度问题

讨论一类具有随机加工时间的单机调度问题，所有工件设置一个公共交货期窗口，每个工件的加工时间服从正态分布，目标是确定n个独立工件的一个排序，使工件的提前／延期之和与完工时间之和的线性组合之期望值最小。问题的最优解具有v-型特征。     

加工时间线性递减的平行机排序问题

主要讨论了具有两台处理机的平行机排序问题和每批恰为k个工件的串行工件同时加工排序的平行机排序问题。在这两个问题中,工件加工时间均为开工时间的线性递减函数,目标函数为极小化总完工时间。对于第一个问题,证明了其最优排序可由工件按基本加工时间不减排列得到,由此得出其最优算法,并指出了该结论对于加工时间随开工时间线性递增的情况并不成立。对于第二个问题,根据其与第一个问题在某些性质上的相似性,给出了其最优算法。最后指出所讨论的两个问题的结论均可推广到m台处理机的情况。     

线性加工时间的树约束单机排序问题

研究工件具有线性加工时间、工件间优先约束为树约束的单机排序问题。目标函数为极小化加权完工时间和。在工件加工时间是其开工时间的线性函数的条件下，本文证明了最大家庭树中的工件优先于家庭树中的其它工件的加工，并且其工件连续加工所得到的排序为最优排序。     

一类资源约束单机排序问题

讨论具有连续资源的单机排序问题．在这一模型中，工件的释放时间是所消耗资源的非负严格减少连续函数，工件的加工时间是开工时间的严格增加线性函数．考虑两类问题，第一类问题的目标函数是在满足最大完工时间限制条件下极小化资源消耗总量、第二类问题的目标函数是在满足资源消耗总量限制条件下极小化最大完工时间．对两类问题讨论了最优排序的某些特征．基于对问题的分析，分别给出了求解最优资源分配的方法．结果表明，加工时间为常数情况的结论对于加工时间是开工时间线性函数的情况仍然成立。     

极小化加权总完工时间的同时加工排序问题

讨论了平行机串联工件同时加工排序问题。目标函数是极小化加权总完工时间,并假设满足每批均含有k个工件,并且每批的加工时间为该批中所有工件的加工时间之和。对平行机的情况,该问题是强NP难的。本文主要针对该问题的两种特殊情况:(1)所有工件的权相等;(2)所有工件的加工时间相等,分别给出了最优算法,分析了算法的时间复杂性,同时用数值例子作了说明。     

带有资源消耗的加权总完工时间单机排序问题

讨论了带有资源消耗的加权总完工时间单机排序问题,其加工时间是资源量的线性函数,目标函数是完工时间和消耗资源量的加权总和。由于该问题是NP 难问题,所以给出了一个非常有效的局部搜索算法及其算法复杂性和一个算例。利用有关资源分配的性质分别对单位资源分配量的消耗相等、工件的权因子相等、工件的资源分配上限相等和单位资源分配量的消耗相等、工件的权因子相等、工件的正常加工时间相等两种特殊情况给出了最优算法。     

链约束线性加工时间单机排序问题

讨论工件具有线性加工时间,工件间具有链约束的单机排序问题。目标函数为极小化加权完工时间和。在这类问题中,工件的加工时间是其开工时间的线性函数。对链不允许中断和链允许中断两种情况分别给出了最优算法。     

用单亲遗传算法解具有窗口式交货期的多机加工排序问题

具有窗口式交货期的加工排序问题是一个强NP困难问题,传统方法的计算效果往往不能令人满意.采用基于整数编码的单亲遗传算法较成功地解决了这类窗口式交货期的单机和多机加工排序问题,并讨论了该算法的计算复杂性是属可计算的.文中的算例表明,该算法是实际有效的.     

树约束线性加工时间的单机排序问题

讨论工件具有线性加工时间,工件间优先约束为树约束的单机排序问题。当目标函数为极小化加权完工时间和时,问题比相应的经典排序问题复杂,在工件间优先约束为出、入树2种情况下,分别给出了该问题最优排序的多项式算法。     

基于同步核的BPMN模型融合

流程融合有利于优化企业内部流程、促进企业间的有效合作.然而,现有流程融合技术在流程行为不变性保持以及融合过程自动化方面存在不足,而且未见BPMN模型的融合方法.为解决上述问题,本文提出了一种基于同步核的任务依赖关系建模机制,给出了流程的BPMN模型与同步核模型之间的相互转换方法,实现了相应的原型系统,最终基于同步核的融合实现了BPMN模型的融合.     

A Review of Process Modeling Language Paradigms

1　 IntroductionIn both academia and industries,Business Process Reengineering( BPR) ( Hammer,1990 )has attracted significantattention to the processes through which work is accomplished orinformation is processed. BPR increases the need for representation schemes of theconcerned processes. There is a body of literature emphasizing process representation tosupport process management including process diagnosis,process design or redesign,process automation,etc.Asthe core of process represen…     

新的过程能力指数

分析过程能力指数,给出实际过程能力指数的准则,避免了在实际过程能力指数理论中出现的直观悖论.根据该准则,获得新的实际过程能力指数.结果表明,当过程中心与公差中心重合时,实际的过程能力指数为理想指数;当过程中心与规格界限重合时,实际过程能力指数不但不为零,而且相当于合格品率接近于50%的理想能力指数;当过程中心与公差中心的偏移度越大时,合格品率越低.     

导弹总体设计过程中的过程模型研究

针对导弹总体设计过程，提出以过程集成的思想来解决总体设计这个多学科多任务的复杂灵活的设计分析过程，并给出了能够描述导弹总体设计过程各种动态因素的过程模型-IPM，分析了IPM过程建模的相关内容。最后给出了一个应用实例验证了IPM思想的正确性和可行性。     

实施小组软件过程提高成熟度等级

软件能力成熟度模型(CMM)已经成为众多软件企业改进软件过程的框架,但是它只给出了过程改进的方面和要达到的目标,而没有具体说明如何进行软件过程改进。小组软件过程是一个具体的、完善的、可以使用的软件过程,它支持基于CMM模型的软件过程改进。通过分析小组软件过程与CMM之间的关系以及实施小组软件过程对提高软件过程成熟度的作用。指出了实施小组软件过程对我国软件企业过程改进的意义。     

具有两种失效状态的δ-冲击模型的最优维修策略

针对在运行过程中不断受到冲击且有两种失效状态的系统,提出了一种新的δ-冲击模型.系统在工作过程中不断受到冲击,冲击的到达服从泊松过程,系统发生故障可能有两种原因,一种是由于系统的自然寿命,另一种是冲击造成的.系统逐次故障后的维修时间形成随机递增的几何过程,且逐次维修后的工作时间形成随机递减的几何过程,以系统进行更换前的故障次数N为策略,利用更新过程和几何过程理论求出了系统经长期运行单位时间内期望费用的表达式,并给出了具体例子和数值分析.     

索赔为两类一般到达的保险风险问题

应用 Markov骨架过程的方法 ,研究了索赔为两类一般到达的保险风险模型 ,分别得到了破产时间与破产时刻前后资产盈余的联合分布以及破产时间的分布 .由此可计算出人们关心的一些重要指标 ,为保险公司的安全运营提供决策依据.     

连续劣化系统的最佳检测与维修策略分析

针对故障状态需要检测确定的劣化系统,以Levy过程描述其运行过程中状态变化,在此基础上提出了一类综合优化检测间隔期与预防性维修阈值的视情维修模型。利用更新过程理论,建立了系统的检测间隔期、预防性维修阈值与优化目标函数之间的关系式,并采用Nelder-Mead法进行优化求解,得到了系统最佳的视情维修检测和维修优化策略。在该策略下,系统长期运行平均费用率最低。最后以典型的Levy过程-Gamma过程为例,实现了此优化模型,同时验证了对应求解方法的可行性。     

企业中过程性知识的获取方法

企业中存在一种个人的、隐性的、过程性知识 ,对于这部分知识企业往往很难掌握。文中针对这一问题 ,提出了一种基于业务流程技术的过程性知识获取方法。该方法使用了多因素流程图 ( MFFC)和多层次文本 ( MLD)两种工具对过程性知识进行表示。对过程性知识的获取步骤从概括到具体 ,符合人类的认知过程。最后给出一个实际应用案例 ,对如何应用该方法进行了说明     

Adaptive SPC monitoring scheme for DOE-based APC

Automatic process control （APC） based on design of experiment （DOE） is a cost-efficient approach for variation reduction. The process changes both in mean and variance owing to online parameter adjustment make it hard to apply traditional SPC charts in such DOE-based APC applied process. An adaptive SPC scheme is developed, which can better track the process transitions and achieve the possible SPC run cost reduction when the process is stable. The control law of SPC parameters is designed by fully utilizing the estimation properties of the process model instead of traditionally using the data collected from the production line. An example is provided to illustrate the proposed adaptive SPC design approach.