基于改进遗传算法的Flow Shop调度算法研究

给出了Flow Shop调度问题的数学模型，介绍了三种用于求解该问题的启发式算法，根据普通遗传算法与启发式算法的互补特性，提出了结合两者各自优势的改进遗传算法．通过两个不同规模的经典算例对算法的优化性能进行了对比分析，结果表明，采用了保优策略的改进遗传算法的搜索能力优于启发式算法及普通遗传算法，并具有较强的鲁棒性．     

关于旅行推销员问题的一个启发式算法

给出了解旅行推销员问题的一个启发式算法．     

目标函数为加权完成时间和的单机维护调度问题研究

讨论了带有可控性维护的单机调度问题,目标是实现工件加权完成时间和的最小化．此问题是强 NP难的,因此给出了三个启发式算法和一个分枝定界算法,并通过实验对这些算法进行评价．实验结果表明其中的两个启发式算法(WSPT算法和综合算法)能得到比较好的近似最优解,分枝定界算法对小规模(n≤10)的问题很容易得到最优解．     

最小基数箱子覆盖问题

最小基数箱子覆盖问题,是在物件大小满足一定的条件下的装箱问题．给出了一个时间复杂度为O（n）的启发式算法．     

一种启发式异构分布式数据库的查询优化方法

目的提高异构分布式数据库的直询处理速度．方法提出了一个求异构分布式数据库查询处理中,使网上数据传输量达到最小的连接与半连接执行序列的启发式算法．该算法通过一个系列启发式规则,在搜索空间中,选择最有希望的节点作为下一个被扩展的节点,以减少搜索的节点数．结果提出了有用半连接的概念,虽然有的半连接就其本身讲是无益的,但是与一系列连接结合起来使用却是有益的,结论该方法能提高分布式数据库的查询处理速度,尤其在广域网上效果更为明显．     

布局调度问题的聚合算法

在分析布局调度问题的基础上，建立了布局调度问题的数学模型，利用重复匹配算法，聚合算法等启发式方法，提出了布局调度操作的启发式规则及相应的启发式算法，算例表明该算法能较好地解决布局调度问题，所得布局结果是令人满意的。     

CARP问题的构造型启发式算法研究

全面综述了国内外用于求解容量约束弧路径问题(CARP问题)的构造型启发式算法的研究现状,指出了构造型启发式算法与元启发式算法相比而言的优点所在.将求解算法分为3类并且分别进行简要介绍,最后展望了构造型启发式算法的研究前景.     

课程表问题的一种混合型模拟退火算法

提出了课程表问题的一种基于概率型启发式算法（HA）的混合型模拟退火算法。其中，概率型的启发式算法采用了复杂度高者优先，循环首次适应算法，贪婪法，回溯法和松弛法等多种方法，该算法所排出的课表可作为模拟退火算法的初始解。模拟退火可对概率型启发式算法的排课结果做进一步优化，克服了启发式算法不具有全局收敛性的缺点。所以，混合型模拟退火算法具有启发式算法充分利用领域知识，计算量小，优化快速和模拟退火的全局收敛性，数值实验也证明了它的有效性和可行性。     

模糊集值产生式系统的启发式图搜索算法

首先提出了模糊集值产生的系统的概念，然后运用三角范算子，得到了模糊集值产生式系统启发式算法，并对启发式算法的可采纳性给出了证明。     

树枝型专用线取送车算法的研究

本文对树枝型专用线不同类型的取送车形式建立了数学模型并提出了简捷的启发式算法．     

批量运输的JITD模型

该文考虑了第三方物流企业在货物运输过程中及时送达的批量运输的JITD模型,并给出了一个改进的启发式算法．     

基于改进HA算法的汽车底盘总装线平衡

针对总装线结构特点及存在的实际问题,在现有启发式方法的理论基础上,探索出符合其结构特点的启发式算法,并给出了算法所遵循的三个原则。应用此算法对装配线瓶颈工段存在的作业不均衡现象进行改善,方案的实施使平衡效率提高了35%。     

单机总误工问题的分解启发式算法

为了解决单机总误工问题,提出了一种分解启发式算法。该算法是将解决这一问题最好的优化方法(Lawler分解算法)和非常有效的启发式算法(MDD)有机结合,在每一次迭代过程中均利用MDD算法估计Lawler分解算法中不同分解位置对应的误工,确定具有最大加工时间的工件在获得最小总误工的分解位置处加工。从理论上证明了该算法得到的排序结果优于MDD排序,仿真实验也表明该算法得到的结果99%以上为最优排序,而且可以求解多达1000个工件的问题。该算法以较短的时间获得了接近最优排序的结果,算法性能优良。     

用启发式教学培养创造性人才

启发式教学是教学的基本原则，在大力开展教学改革的今天，如何有效地实施启发式教学，是当今教育工作者都在思考的问题．从启发式教学的含义，如何正确地进行启发式教学及其应注意的问题，提出了作者自己的观点．     

广域网中网络拓扑算法研究

网络拓扑发现是网络管理系统中的一个重要组成部分。介绍了在广域网中用于拓扑发现的两种算法,即以CNRG算法为代表的基本算法和启发式算法,并比较了两者的发现结果。结果表明,启发式算法与基本算法相比,在高效性、完整性以及准确性方面都有所提高。     

一种改进的启发式属性约简算法

文章对现有启发式属性约简算法进行分析,通过实例说明一般启发式算法求得的相对约简有冗余属性存在的问题.针对这一不足,在算法中加入消除冗余属性的二次约简过程,得到一种改进的启发式属性约简算法.提供了实例分析,验证了该改进算法具有较好的约简效果.     

基于准时制的零等待混合 Flow Shop 调度问题

讨论了具有零等待混合ＦｌｏｗＳｈｏｐ调度问题,其目标是最小化提前／拖期总成本．这是一个ＮＰ难题．给出了问题的数学模型,同时将启发式算法和求解线性规划相结合,提出了这一调度模型的求解方法．最后给出了实验结果和结论．     

—种改进的启发式属性约简算法

文章对现有启发式属性约简算法进行分析,通过实例说明一般启发式算法求得的相对约简有冗余属性存在的问题。针对这一不足,在算法中加入消除冗余属性的二次约简过程,得到一种改进的启发式属性约简算法。提供了实例分析,验证了该改进算法具有较好的约简效果。     

Blocking流水车间调度问题的MBT算法研究

针对目标函数为Makespan的Blocking流水车间调度问题，设计了一种构造启发式算法．初始排序的产生从减少下游工件的滞留时间入手，结合有向图中对关键路径的分析，采用插入规则进行搜索的方法得到工件序列的近优排序．通过大量典型算例的计算，实验结果证明了设计的算法具有优越的性能．     

带权PLA折叠问题及其启发式算法

本文将可编程逻辑阵列（ＰＬＡ）的折叠问题推广到行列折叠点间带权的一般情况，对这个ＮＰ－完全问题给出三个启发式算法，其中两个为贪心类算法，另一个是利用独立集的启发式算法，分析了各个算法的复杂性。