可分解工序的顺序优化方法

利用工序的可分解性,提出将资源限制项目计划管理中的工序分解后,再进行网络优化的思想,分析了分解后工序的时间参数的特点,并给出了将可分解平行工序改为顺序工序的一种顺序排序优化方法。     

带有滞留时间的流水作业计划排序方法研究

本文对带有滞留时间的流水作业车间以零件加工全长最小为目标的排序问题进行了分析和研究。分析证明了对于两台机床带有滞留时间的问题存在有效的多项式算法。本文还给出了三台以上机床带有滞留时间排序问题的启发式算法。     

工序作业时间实现可能性的新判定法

网络计划工序作业时间的实现受多种不确定性因素的影响 ,因此确定工序的具体作业时间较为困难 ,在编制网络计划时经常需要对工序实现的可能性进行判定。为了减少判定过程中的主观随意性 ,提出了一种基于联系数联系分量 (a ,b ,c)大小关系排序的判定方法。此方法能在已知各影响因素重要次序而不知其权重值时作出合理的判定。应用实例表明 ,这是一种方便、实用、可行的方法。     

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。     

考虑搬运时间的多品种、小批量混流制造系统批量加工模式的优化与资源调度

对带搬运时间的混流制造系统批量加工模式的优化与资源调度问题进行研究. 建立批量工件的加工与搬运时间模型,用于求解生产周期和优化搬运次数. 在此基础上,分析工件排序方案的决策准则,用于确定工件最优投产顺序. 设计互助组优化算法,其可对最优作业排序方案所需的搬运设备进行调度. 研究结果表明: 本文的研究方法可有效求解带搬运时间的批量工件的生产周期,能优化批量工件的搬运时间和次数,可获得工件的最优排序方案,并能合理调度搬运设备资源.     

混合Flow Shop的调度仿真系统及其算法分析

研究了混合Flow Shop的调度问题，调度目标为最小化工件的最大完成时间。文中给出了调度仿真系统的设计，系统由数据库、算法和控制中心用户接口三个模块组成；在算法模块中，排序算法包括了由Flow Shop扩展到混合Flow Shop的多数算法，设备分配采用最先可用机器优先规则。另外，基于CDS虚拟机和Palmer斜度指标的启发式算法，提出了一种改进的CDS算法用于工件排序。在正在开发的混合Flow Shop调度仿真系统中实现了上述所有算法，仿真分析表明改进的CDS算法优于其他启发式算法。     

电网检修排序问题

研究一个从实践中提出的电网检修排序（调度）问题，并证明了该问题的一般情形是ＮＰ－困难的，对其特殊情形给出了多项式时间的算法．     

改进模拟植物生长算法求解汽车维修车间瓶颈工序的多目标动态调度问题

通过对瓶颈的合理调度可以有效地提升系统效率,钣喷工序是整个汽车维修服务系统的瓶颈.针对于此,结合优化调度理论,对汽车维修车间瓶颈工序调度问题的特性、模型和算法进行了研究,提出了多目标动态调度策略.从最小化目标、机器环境、加工特征和约束等方面分析了瓶颈工序调度问题的特征,建立了对应的数学模型.运用混合重调度策略和改进模拟植物生长算法实现了瓶颈工序多目标动态调度问题的求解.最后,以实例分析验证了算法的可行性和有效性.     

单机随机调度最优解的Λ形特征

讨论具有随机加工时间的单机调度问题，目的是确定ｎ个工件的一个排序使得完成时间与一公共交货期差的绝对值加权和的期望最小．在假定加工时间和交货期都服从负指数分布时，建立了此随机调度问题等价的确定形式，并讨论了最优解的Λ形特征．然后，在一定条件下将上述结果推广到机器随机故障的情形．     

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。     

大规模Job Shop调度的多级邻域变量排序算法

在基于约束满足的Job Shop调度问题求解过程中,变量赋值顺序是影响搜索效率的关键因素.根据问题的约束拓扑关系,提出了变量的多级邻域结构模型,在此基础上构造了一种新的变量排序算法,通过引导当前搜索介入临界区域来提高计算效率.数值实验表明该算法能够有效地改善大规模Job Shop调度问题的求解效率.     

任务调度启发式信息的卫星数传ACO算法应用

针对卫星数传调度问题,建立了任务调度启发式信息体系框架,提出了基于任务开始时间、任务调度收益、任务可用资源灵活度和任务调度冲突度的启发式信息,研究了任务调度启发式信息在卫星数传蚁群优化算法中的应用。针对不同规模场景的仿真结果表明,任务调度启发式信息有助于蚁群算法求解卫星数传调度问题。     

一种灵巧同构系统的任务静态调度算法

针对高性能的灵巧同构系统计算环境特点,提出了一种多处理机的任务静态调度算法。该算法结合遗传算法和启发式列表调度算法,具有较短的调度时间;算法考察了多处理机调度中的任务间前趋关系、通信关系以及任务存储量要求,具有实用意义。仿真结果表明,与标准算法和CP/MISF(critical path/most immediate successors first)算法比较,所提出的算法能够得到较优的调度结果。     

基于粒子群算法的多目标车辆调度模型求解

车辆调度问题是具有复杂约束条件的组合优化问题,在理论上属NP-hard问题.考虑车辆数目最少和车辆运行时间最短,建立了具有时间约束的多目标车辆调度模型.并采用粒子群算法（PSO）求解车辆调度问题,以寻求最优车辆调度方案.在实例中通过运用粒子群算法和遗传算法进行比较分析,结果表明,PSO算法简单可行,在优化性能、收敛速度及鲁棒性等方面优于遗传算法,能较好地解决组合优化问题.     

基于缩短交货期费用分担的供应商交货策略

研究供应链上下游间的交货期决策，基于上游先公布交货时间下游再决定订货批量的订货过程，建立了供应商交货期决策模型，提出了供应商基于费用分担的交货策略，为提前期管理提供了新的思路。算例分析证实了基于费用分担的交货策略的有效性，供应商可通过分担交货期缩短费用吸引零售商接受其交货期决策并调整订货批量，从而降低双方的运行成本和供应链系统的总成本。     

分布式环境下批处理机调度启发式算法求解

将批处理机调度问题扩展到分布式环境下,提出了批调度问题的一个新模型.模型中,工件动态到达各批处理机,且在加工之前和之后需要有运输时间.证明了该模型是NP难的,并通过问题的一个下界来衡量各算法性能.给出了分布式环境下批分配的一个启发式算法AR(assignment rule)以及一个分批准则BR(batching rule),在此基础上对问题的求解提出了若干启发式算法.仿真实验表明各算法均可以对问题进行有效的求解,加入分批准则对于算法有进一步的优化作用.     

基于剩余装载能力的逆向物流车辆路径问题

对逆向物流及其与环境保护的关系做了简要的介绍，然后提出了与其相关的具有同时取送货的车辆路径问题，即VRPSDP，并对其模型进行了概要的描述，为了弥补现有的基于旅行距离插入准则的不足，通过详细的举例分析，提出了一种运用启发式算法解决VRPSDP的插入准则，实现了车辆剩余装载能力和旅行距离的紧密有效结合，是对基于旅行距离插入准则的一种改进。     

易腐物品的库存管理研究

研究变质率呈Weibull分布的易腐物品的最优采购与库存策略。有限时域中有关易腐物品的库存问题研究，往往假设需求是线性而且变质率固定，这与实际情况具有较大的差距。通过引入对变质情况具有良好模拟性的三参数Weibull函数来描述易腐物品的变质特性，建立有限时域内易腐物品的最优订购策略模型。用前向迭代逼近的方法，得到求解最优订购策略的方法。     

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。     

折扣加权总完工时间的调整时间可分离无等待Flow Shop排序问题

研究3台机器调整时间可分离的无等待F1ow Shop排序问题，目标函数为极小化折扣加权总完工时间。对某些特殊情况，给出问题存在多项式最优算法的充分条件。在此条件下得到求解调整时间可分离的无等待F1ow Shop排序问题的分派规则。