多目标模糊指派问题的解法

针对目标系数为模糊数的多目标指派问题,首先将其目标系数进行规范化处理,其次对各目标函数进行归一化处理,根据各目标函数的系数确定各目标函数的权重,最后,将多目标模糊指派问题转化为单目标经典指派问题进行求解。     

指派问题的模糊数学方法求解研究及其启发

从指派问题的最优化实质出发，分析了指派问题匈牙利解法的管理意义，进而导出了若干有实用指导意义的指派原则。根据指派问题的现实特点进行扩展，建立了模糊效率矩阵，并按导出的指派原则结合模糊数学原理求解了该模糊效率矩阵。对指派问题模糊化求解的过程启发我们：管理问题的定量化处理意义，不仅在于能求出最优解，而且在于它同时含有丰富的管理指导意义。     

试论指派问题的对称解法

从指派问题数学模型的对称性出发，以实际算例验证了存在于求解指派问题的标准解法－匈牙利法的对称解法，从而对指派问题及其解法的实质，有了更进一步的认识，并指出了以后的研究方向。     

一类广义指派问题的重指派算法

讨论一类广义指派问题的近似算法,使用了笔者后 个关于含有对排列随机选取过程的时间表方法的单调性引理,给出了一种对于可行解的改进型的重新指派方法。     

基于水平效应函数的模糊指派求解模型

结合模糊信息结构特征,提出了水平效应函数L(λ)的概念,建立了从整体上集中量化模糊数位置的、具有广泛可操作性的IL-度量方法及IL-度量在水平效应函数L(λ)下的IDθ-不确定度,进而通过引进的零型模糊数推广了著名的匈牙利算法。最后通过一个算例验证了算法的有效性。并在此基础上,利用模糊信息的IDθ-不确定度分析了指派决策的可靠性程度。该讨论为某种意识下的不确定型决策奠定了理论基础,具有较强的可操作性。     

一类非平衡指派问题的求解

讨论了一类非平衡指派问题的求解方法,即要求指派给各人的任务数目两两之间相差不能超过1,并且要求所需总费用或总时间最少的非平衡指派问题,采取虚拟假想任务或者虚拟假想人的方法将之转化为平衡指派问题进行求解.     

关于指派问题求解过程的改进

在应用“匈牙利算法”解指派问题的基础上，提出了“不平衡指派问题的解法”等指派问题求解过程中应注意的三个问题。     

一类广义指派问题的解法

讨论了一类广义指派问题的解法。首先将该问题的非线性整数规划模型化为线性整数规划模型，然后利用表上作业法去求解。     

两类多目标广义指派问题的有效算法及其应用

讨论了两类目标广义指派问题,给出了它们的多目标整数线性规划数学模型,并结合模糊理论与解决传统指派问题的匈牙处算法提出了一种新的求解算法——模糊匈牙利法。给出了该方法在物资供应中的应用。     

模糊层次分析法在多目标运输指派问题中的应用

首先运用模糊数学,将多目标指派问题转化为模糊指派问题,然后应用模糊层次分析法（FAHP）,确定多目标指派问题中各指标的权重值,并运用传统的匈牙利法求解,最后给出一个应用实例。     

一类广义运输问题的变形与求解

研究一类广义运输问题,其中供应量和需求量均有上下界,总运输量也有上限,给出一种方法将该问题转化成标准的最小费用流问题,再利用已有的算法求解.     

分配问题推广的算法

针对一般的不平衡分配问题，将Ｈｕｎｇａｒｉａｎ算法推广，得到了一般分配问题推广的算法。     

分派问题的迭代理论与方法

对文献^[1]提出的分派问题的对角线解法，进行了改进，使其理论更完备，过程更简单，提高了它的理论价值和实用价值。     

指派问题的新算法

给出了关于指派问题的新算法：在差额最大的行或列中优先寻找最小元素．一般地说，此算法优于匈牙利法及[2]所论及的方法．     

指派问题的遗传算法研究与实现

提出了用遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ）进行运筹学中指派问题（ＡｓｓｉｇｎｍｅｎｔＰｒｏｂｌｅｍ）优化的新方法。根据优化问题的性质，设计了两种编码方案，以及适合此类问题的复制、交换、倒位、变异四种遗传操作符。在此基础上，完成了整个优化算法及程序框图，并用Ｃ语言实现。计算结果表明，算法设计正确，程序灵活可靠，是解决此类问题的一种行之有效的方法。     

广义分配问题的一种小生境遗传蚁群优化算法

提出一种小生境遗传算法与蚁群优化算法相结合的小生境遗传蚁群优化算法用于求解NP难的广义分配问题,以避免经典求解算法存在的易陷于局部最优的缺陷.以典型的广义分配问题——火力分配为例,对该算法进行实验,并将实验结果与其它算法进行分析比较.结果表明:新复合算法优化效率高,运行时间短,对其它的NP问题同样适用.