一种求解资源受限项目调度问题的自适应遗传算法

遗传算法（GA）应用在经典资源受限项目调度问题中取得了显著的效果。本文提出了一种新的编码方法，亦即在任务链表后面加上两个基因，一个是表示解码规则的S／P基因，另一个是表示解码方向的F／B基因，由这两个基因同时控制任务链表的解码规则和解码方向。为了验证其有效性，选用标准数据库PSPLIB中的156个例子进行验证，鲒果表明：本算法优于采用编码为任务链表和带有S／P基因的任务链表的两个遗传算法。本算法的设计思想对于解决相关组合最优化f-＇l题具有一定的指导意义。     

IFF算法求解顺序依赖的单机总权重拖期调度问题

转换(启动)时间是工业中带有清洗、更换物料工序的生产过程所需要的, 该时间一般很大程度上依赖于紧接工序. 这种环境下的调度问题都是工件顺序依赖的. 本文研究顺序依赖的单机总权重拖期调度问题, 为NP难的组合优化问题. 针对该问题, 提出了一种迭代的过滤-扇出算法(IFF), 算法以分支树的结构形式在解空间中搜索. 在算法中, 当分支移动不能改进根节点时, 重新产生有继承性的根节点, 使得算法继续进行. 根据问题特性, 提出了带序列片段重组和参考局部搜索的分支移动策略, 获得分支节点. 对文献中的120组数据的算法测试结果表明: 对大多数实例, IFF算法的计算结果优于或不劣于DE算法和DPSO算法的计算结果, 同时改进了42个实例的最好解.     

一种求解资源受限项目调度问题的蚁群算法

针对资源受限项目调度问题的特点,开发了一种基于蚁群算法的项目调度新方法.在该方法中,采用基于优先权排列的编码方式进行编码,利用组合评估的形式指导蚂蚁移动.提出能使用大量优先级规则的规则池方法,为不同的蚂蚁设置不同的优先级规则.充分利用蚁群算法的优点,为每个蚂蚁设计单独的线程,采用多线程结构实现了本算法.利用被普遍应用的PSPLIB标准问题对该算法进行了大量的仿真测试,并与既有智能优化算法进行了比较,取得了令人满意的结果.     

基于时间片段的多IT项目人力资源调度问题求解

针对多个IT项目的人力资源调度问题, 根据其在时间和人员方面的特殊要求, 可以将项目的演进时间划分 为相等的时间片段, 然后根据特定时间片段内的活动与可选人员之间的关系, 建立相应的人员调度方案搜索树. 将所有时间片段内的搜索树按顺序连接后, 可以得到总的方案树, 并列出所有的方案, 然后根据不同方案下得到的平均提前完工率和提前完工率方差, 找到最优解. 又为该搜索算法添加了启发规则, 使搜索空间急剧收缩, 极大提高了搜索效率. 基于该算法的特殊性, 可以将其用于求解许多具有与上述问题类似条件的资源调度问题. 本研究通过实例发现, 根据运算中的特殊规律, 该算法还具有进一步提取启发规则的潜力.     

公共交货期窗口下提前／拖期问题单机调度新算法

在证明关于单机问题最优排序和最优公共交货期性质的若干定理基础上,提出了求公共交货期窗口下,提前．拖期都有惩罚的单机零件排序问题最优解的新算法。最后数值例子介绍了算法的使用。     

钢箱梁生产的提前/拖期调度问题研究

本文以港珠澳大桥钢箱梁生产供应过程为研究对象,建立了钢箱梁生产的提前/拖期优化调度模型,并且针对模型的特点提出了一种基于启发式规则的改进遗传算法,在最优开工时间的基础上加入了拖期工件的剔除规则,有效地解决了工序不确定情况下的提前/拖期优化调度问题,并与无剔除规则的遗传算法进行比较,发现改进的方法在最优成本和收敛速度方面都有较大的改善.     

基于改进蚁群优化的多目标资源受限项目调度方法

多目标资源受限项目调度是一类典型的NP难组合优化问题,具有广泛的实际应用背景.本文提出了一种带局部搜索的改进蚁群优化算法用于求解多目标资源受限项目调度问题,优化指标为最小化项目工期和资源投资.首先,采用改进的蚁群优化算法获取Pareto解集;其次,通过基于带逻辑约束的Insert和Swap邻域搜索方法对已获得的非支配解进行局部搜索,进一步提高算法的性能;最后,基于PSPLIB国际标准测试集的数值仿真实验与现有最好的算法比较,验证了所提算法的有效性和高效性.     

带有交货期窗口的调度问题及算法

对不同交货期窗口下的提前／拖期单机调度问题进行了分析,给出了最优序列中相邻工件对所满足的必要条件,提出了两个优先级法则,并利用优先级法则设计出遗传算法的交叉算子,在文章的最后,给出了实验结果和结论．     

不确定条件下不同交货期窗口的Flow Shop调度

研究了具有不同交货期窗口的Flow Shop的提前／拖期调度问题，并考虑了处理时间的不确定性。采用三角模糊数表示不确定性信息，引入两种模糊运算，建立了问题的模糊规划模型，并采用“中间值最大隶属度”的算法将模糊规划模型转化为清晰的非线性规划模型。针对清晰的数学模型提出了基于遗传算法的优化方法，最小化对所有工件提前／拖期惩罚。最后，大量仿真实验验证了算法的有效性。     

一种求解阻塞流水车间调度问题的分散变邻域搜索算法

针对带有阻塞(blocking)限制的流水车间调度问题,将分散搜索与变邻域搜索结合起来,提出了分散变邻域搜索算法。在算法中提出了基于工件块的复合邻域及其搜索方法,该邻域的规模可以根据工件块的大小动态变化,从而实现局域搜索与广域搜索的平衡。此外,提出用分散搜索的参考集来存储算法搜索过程中得到的质量与分散性较好的解,每次迭代过程中变邻域搜索的初始解均从该集合中产生。使用标准测试问题对所提出的混合算法进行了测试,并与已有文献中的较好算法进行了比较,结果验证了所提出的分散变邻域搜索算法的有效性。     

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.     

Client Perspective Based Multimode Project Payment Scheduling Problem and Its Heuristic Algorithm

This article involves the multimode project payment scheduling problem where activities can be performed with several discrete modes and the objective is to maximize the net present value (NPV) of the client. The assumptions are identified and the notations are defined at first. Then, the optimization model of the problem is constructed and its strong NP-hardness is proved by simplifying it to the subproblem of the discrete time/cost tradeoff problem. On the basis of the characteristic of the problem, a special heuristic algorithm composed of two modules is developed. Through the iteration between the two modules, the heuristic can find the desirable solution for the problem. The heuristic is tested on a data set consisting of 40 instances generated randomly. On the basis of the results obtained, the following conclusions can be drawn: All the instances can be solved within 24.63 seconds; the relative deviation of the objective function value from its upper bound is not greater than 8.24%; the NPV of the client decreases with the increase of the payment number, the interest rate per period, the profit margin of the contractor, or the payment proportion.     

基于联合视角的项目支付问题及其模拟退火启发式算法

从合同双方的联合视角出发,研究项目支付进度问题。其中,支付与项目事件相联系,任务是合理地安排支付事件、活动执行模式及事件发生时间,以使合同双方的共同收益最大化并使二者都能接受相应的安排。在对问题进行界定的基础上,构建由两个子模型构成的优化模型。针对问题的强NP-hard属性,设计包含两个子模块的模拟退火启发式算法,并在随机生成的标准算例集合上对算法进行测试,结果表明,该算法是求解问题的有效算法。最后,用一个算例对研究进行说明,得到如下结论:如果合同双方均按自身偏好进行决策,那么将会导致一种双输的结果;如果他们能够相互合作和协调,那么都可从项目中获得更高的收益。本文的研究可以为合同双方关于项目支付进度安排的谈判提供决策支持。     

A Heuristic Algorithm for the Two-Machine Flowshop Group Scheduling Problem

1 .ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＴｈｅｇｒｏｕｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｈａｓｂｅｅｎａｎａｃｔｉｖｅａｒｅａｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｓｉｎｃｅｇｒｏｕｐｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ (ＧＴ)ｗａｓｗｉｄｅｌｙａｐｐｌｉｅｄｉｎｉｎ ｄｕｓｔｒｉａｌｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ .ＩｎｔｈｅＧＴｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍ ,ｊｏｂｓｔｏｂｅｐｒｏｃｅｓｓｅｄａｒｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｄｉｎｔｏｇｒｏｕｐｓａｎｄａｌｌｊｏｂｓｉｎａｐａｒｔｉｃｕｌａｒｇｒｏｕｐｎｅｅｄｓｏｍｅｃｏｍｍｏｎｓｅｔｕｐａｔｅａｃｈｍ…     

一种求解多模式项目支付进度问题的双模块模拟退火启发式算法

给出多模式项目支付进度问题的优化模型；随后对问题的解空间规模进行了分析，推断出解空间规模随项目活动教的增加呈指教形式增长的结论；鉴于这一结论，设计了由支付事件集争搜索模块和事件进度搜索模块构成的双模块模拟退火启发式算法；最后用从经典文献厦实际中获得的代表性算例对算法进行了测试，结果满意。     

柔性Flow shop加权完成时间调度问题的启发式算法

使用单机松弛方法证明了,即使对于柔性F low shop加权完成时间调度问题,基于加权最短处理时间需求的启发式算法也是渐近最优的。     

一种求解工程调度中资源水平问题的遗传算法

结合资源受限情况下工程调度中资源水平问题的特点 ,提出了一种有效的遗传算法 .文中对解的编码方式、遗传算子的定义及算法结构进行了描述 .通过对大量被普遍应用的标准问题的求解实验表明 ,遗传算法是求解 RLP的一种有效算法 .     

单抓钩动态排序的启发式算法

计算机控制的抓钩被广泛地用于先进制造系统中的材料搬运.由于抓钩排序问题直接影响这些系统的生产率和安全性,因此,有必要对此进行研究.研究了单抓钩动态排序的问题,提出一个启发式算法,该算法是通过解一系列静态问题来解动态问题的.静态问题的解是使用顺序搜索和线性规划结合的方法,而线性规划模型对给定的顺序求最优解.量化的示例表明所使用的方法是有效的.     

单抓钩周期性排序的一种启发式算法

研究了自动处理线的单抓钩周期性排序问题,并提出了一种启发式的搜索方法以求解单抓钩周期性排序问题,该方法也被扩展于具有“多重处理槽”的单抓钩周期性排序问题的求解。量化的示例表明该方法是有效的。