基因编辑先进疗法:管理、政策和社会☆

<正>1引言本报告是议题为"基因编辑先进疗法:管理、政策和社会"的专家会议成果。该会议于2017年7月6-7日在德国柏林召开,经合组织生物技术、纳米技术与融合技术(BNCT)工作组项目"开放式和责任式创新:充分发挥卫生领域新兴技术潜力"为赞助方,德国联邦教育与研究部(BMBF)承办了此次会议。     

Flow Shop排序问题F2|prmu|∑wj(1-e-rCj) 的一个启发式算法

给出了Flow Shop排序问题F2|prmu|∑w     

关于"Flow Shop排序问题F2|prmu|∑wj(1-e-rCj)的一个启发式算法"一文的注记

本文指出了文献[1]中2个主要命题是错误的,最后提出了待解决的问题. 文献[1]讨论了如下的排序问题:设有2台机器M1、M2,作业(job)集记为:Jj={J1,J2,…,Jn},n个作业均依同一顺序M1、M2在2台机器上加工,每个作业的两道工序Tij、T2j的加工时间分别为Aj、Bj(j=1,2,…,n),作业Jj的权因子为wj,完工时间为Cj,目标函数为折扣加权总完工时间∑wj(1-e-rCj)[2],其中,r是区间(0,1)中的一个确定数(如取0.1,0.05),也称为折扣因子.     

一类最优指派问题的动态规划算法

考虑一类较一般的最优指派问题：欲把m项工作指派n个人去完成(m≥n)，要求每项工作只能由一个人来做，第i个人可以同时做bi项工作，其中bi是待求未知数，满足di≤bi≤ei（ei,di为第i个人所无原则工作数的上下限）及∑i=1＾n bi=m为已知常数（i=1,2,…，n），第i个人做第j项工作所用的时间为Cij≥0（i=1,2,…，n；j=1,2,…,m），本文给出了求解上述最优指派问题（使总耗用时间最小）的动态规划算法。     

工件加工时间是开工时间的简单线性函数的Flow Shop调度问题研究

研究工件加工时间是开工时间的简单线性函数的Flow ShoP调度问题。在这类问题中机器间满足某种优势关系。当目标函数是极小化加权完工时间和时．尽管比相应的经典问题复杂，但仍存在多项式时间算法。同时对工件的各工序无等待问题和机器无空闲问题也给出多项式时间算法。     

带准备时间的任务单机学习效应排序问题

具有学习效应的任务的加工时间和带有准备时间的任务问题是排序论中的重要研究内容,它们对任务的完工时间有重要影响．研究了具有学习效应且带有准备时间的任务单机排序问题,其中学习效应指的是任务的实际加工时间是该已经排好的任务对数加工时间的递减函数,目标函数为最小化总完工时间．这个问题是NP-难问题．用分支定界法给出了此问题的最优解,为了提高分支定界法的运行效率,同时给出了一个启发式算法、几个优势性质和两个下界．计算结果表明分支定界法和启发式算法求解此问题非常有效．     

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

讨论一类资源约束排序问题 1 |pj=bj-ajuj, wjCj≤A| uj,给出一个求解算法 ,给定一个排列 ,该算法能求出相应这个排列的最优排序 ,或断定该排列无相应的可行排序     

一类资源约束排序问题1|pj=bj-ajuj,wjCj≤A|u j

讨论一类资源约束排序问题1|pj=bj-ajuj,w jCj≤A|uj,给出一个求解算法,给定一个排列,该算法能求出相应这个排列的最优排序,或断定该排列无相应的可行排序.     

带准备时间的任务单机学习效应排序问题

具有学习效应的任务的加工时间和带有准备时间的任务问题是排序论中的重要研究内容,它们对任务的完工时间有重要影响。研究了具有学习效应且带有准备时间的任务单机排序问题,其中学习效应指的是任务的实际加工时间是该已经排好的任务对数加工时间的递减函数,目标函数为最小化总完工时间。这个问题是NP-难问题。用分支定界法给出了此问题的最优解,为了提高分支定界法的运行效率,同时给出了一个启发式算法、几个优势性质和两个下界。计算结果表明分支定界法和启发式算法求解此问题非常有效。     

Flow shop排序问题F2｜prmu｜∑ωjCj的一个启发式算法

给出Flow shop排序问题F2|prmu|∑ωjCj的一个启发式算法，其最坏情况的界为2，且是紧界。此外，还讨论了它的三种多项式可解的条件。