加权总完工时间有限的受资源约束排序问题

研究1|pj=fj(uj),∑jwjCj≤|∑juj型受资源约束排序问题.针对问题中加工顺序确定的情况给出两个寻求其最优资源分配的算法;就fj=f和fj=b-ajuj,wj=w等问题的最优排序.     

带有折扣因子的树型约束排序问题的最优算法

讨论优先约束条件为树型,目标函数为带有折扣的加权完工时间的单机排序问题l|outtree|∑wj(1-e-rCj),并给出了求解该问题的一个算法复杂性为O(n2)的最优算法.     

求解作业排序问题的通用混合遗传算法研究

车间作业排序理论是生产管理与组合优化领域的重要研究方向 ,由于其固有的计算复杂性( NP-Hard) ,一般无法利用经典方法求出最优解。本文针对一般作业排序问题 ,将遗传算法与启发式方法相结合 ,建立了一种混合算法框架 ,利用遗传算法改进启发式方法的求解性能 ,同时利用启发式方法引导遗传搜索过程 ,以提高其搜索效率。通过对完工时间与平均延误时间等不同优化目标的计算分析与比较表明 ,该方法对不同类型的排序问题均具有相当满意的求解效果.     

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.     

一种求解两机成组作业流水车间优化调度问题的遗传算法

当优化目标是总的流时间时,两机成组作业流水车间调度问题是NP难解的.本文提出了一种两机成组作业流水车间优化调度的遗传算法.该遗传算法分两层一层优化组内作业排序,一层优化组排序.仿真结果表明该方法的有效性.     

单台机器多目标作业排序问题的探讨

以往对单台机器排序问题的研究大都限于单目标排序，而在实际的生产调度和计划管理中绝大多数情况需要进行多目标作业排序。本文运用模糊数学的方法，提出一种单台机器多目标作业排序的算法。     

基于模糊评判的单机多目标作业排序问题的优化方法

以往对单机作业排序的研究大都限于单目标问题，而在实际的生产调度和计划管理中绝大多数情况需要进行多目标作业排序。本文运用模糊综合评判方法，提出一种单机多目标作业排序的遗传优化算法。     

关于一类两台机器自由作业的排序问题

以工件完工时间的总和为优化目标的两台机器自由作业问题是NP-hard问题.本文针对加工时间仅依赖于机器并且机器连续加工的问题,给出了机器排序是可行排序的充分必要条件,引入可行排列的极小子排列的概念,运用组合优化方法,研究了最优排序中极小子排列的性质,并由此得到了该问题的最优时间表的一般构造方法.     

基于仿真的车间作业计划优化设计

车间作业排序是一个NP-Hard问题,针对其复杂性和难以求解的特点,提出了采用仿真与优化算法相结合的求解方法。首先,建立了车间作业计划仿真优化系统的框架,采用UML对系统进行建模分析,并在仿真软件eM-Plant中映射实现,应用遗传算法优化模型关键参数,实现最优排序,最后示例说明该系统。该方法简单可行,为解决这类复杂问题提供了一条捷径。