公共工期排序问题的分枝定界算法

本文着重对以极小化延误损失为目标的公共工期单机排序问题1|d|∑WiTi进行了研究，根据该问题的性质，我们设计一个分枝定界算法。     

基于CSP的Job shop调度算法研究

针对一类典型的约束满足问题——Job shop调度问题，提出一种CSP调度算法框架，详细讨论CSP调度算法中的工序开始时间窗、一致性预处理、搜索空间概率模型、工序排序启发、开工时间排序启发的求解方法。仿真结果表明CSP调度算法在较小的计算时间代价下，获得了FT10标准调度问题的近优解。     

实时条件下多车辆路径与调度

研究实时条件下的多车辆路径与调度问题，重点研究了多种费用，包括车辆空驶费用、任务延迟费用和任务拒绝费用下的问题模型及求解。给出了问题的数学描述，并对其静态问题，构造了一个混合整数规划模型。随后提出了两种滚动时域求解策略。最后通过仿真实例，对几种策略的性能进行了对比。     

基于GA的HFSP调度中的工位竞争问题研究

系统分析了工位竞争现象产生的背景环境,及其影响;同时详细论述了拆分竞争作业群的顺序,所需寄存空间,关键参数控制等;接着先划分出竞争作业群的分布类别,在此基础上逐一分析了各类别重叠垫的拆分方法,由此总结出算法。最后给出一个实例,利用该算法经mat lab运行得出了较为理想的结果。     

Hybrid particle swarm optimization for solving resource-constrained FMS

In this paper,an approach for resource-constrained flexible manufacturing system(FMS)scheduling was proposed,which is based on the particle swarm optimization(PSO)algorithm and simulated annealing(SA)algorithm.First,the formulation for resource-con-strained FMS scheduling problem was introduced and cost function for this problem was obtained.Then.a hybrid algorithm of PSO and SA was employed to obtain optimal solution.The simulated results show that the approach can dislodge a state from a local min-imum and guide it to the global minimum.     

双基球扁发射药生产线的改进遗传排产算法研究

针对传统遗传算法在解决批次生产问题中存在的"早熟收敛"以及"局部搜索能力差"等问题,设计了基于预处理技术的改进遗传算法,实现对批次生产过程的处理.采用随机数法、定则生成法和块基因插补法三种方法,按照合适的比例,进行种群的初始化,在保证初始化种群多样性同时提高其个体质量;通过精英保留策略和锦标赛选择策略进行选择操作,实现优质种群个体的选择;运用专家打分法对产品进行优先级排序;采用基于位置和优先级相结合的方法选择交叉位点,进行交叉操作,保留父代优良基因,避免"早熟收敛";采用邻域重组策略进行变异操作,保证优质解种群的产生和质量解的继承.以最大化最小交货提前期为目标函数,实现排产算法研究.最后,以双基球扁发射药生产线为例,实现了改进遗传算法排产过程,大大提高公司的接单预估效率和产线的生产组织效率,然后运用单一随机初始化种群法和混合初始种群法进行比较分析,证明了改进算法的优越性.     

基于冲突点避让机制选择的航空器滑行路径优化

针对航空器地面滑行的问题,提出了冲突点选择避让机制来优化航空器滑行路径。通过构建地面滑行路径的节点-路段模型,以航空器全部滑行到预定节点所用时间最短为目标,建立了路径滑行优化模型。通过建立可行路径集,利用启发式搜索算法,从静态路径规划、动态路径规划两阶段对滑行路线进行优化,得到航空器滑行优化路径。以某机场某一时段内航班到离港时间数据为例,对算法进行了验证,结果显示:经算法优化后,可减少时间段内各航班的最短滑行路径的冲突,缩短滑行时间,滑行道使用较分散,可降低航空器滑行中运行风险。     

一种极小化∑wjCj的分批排序问题的算法

讨论了单机分批排序问题中目标是极小化加权总完工时间的问题．对于所有工件的加工时间都相等的情况，分别对常数个到达时间和任意个到达时间的情况给出了两个最优算法，并给出了其算法复杂性．     

基于调度效益最大化的多功能组网认知雷达资源优化调度算法

在组网认知雷达中,针对多目标多任务(如搜索、跟踪与成像等)按优先级进行资源调度时易造成目标任务丢失的问题,提出基于调度效益最大化的多功能组网认知雷达资源优化调度算法。该算法将搜索与跟踪任务的时间窗考虑到目标函数中,通过目标任务的重要性(优先级)和有效性(时间窗)两个因素的加权来表示雷达对目标任务的调度效益,根据调度效益最大准则建立并利用遗传算法求解资源调度模型。对仿真结果分析表明,该方法能够提高组网认知雷达的整体效能。     

数字电路的过渡干扰及其抑制方法

本文在分析数字电路过渡干扰的种类及其产生原因的基础上,分别介绍了由于信号延迟引起的过渡干扰和信号输入时间先后不同引起的过渡干扰的抑制方法。