一类单机排序问题的算法研究

本文讨论了加工时间依赖于开工时间的单机排序问题。在这一模型中每个工件具有一个基本加工时间。本文就目标函数为极小化最大完工时间和总完工时间的问题进行了讨论,对某些特殊情况给出了多项式算法。     

加工时间依赖于开工时间的单机排序问题

讨论了加工时间依赖于开工时间的单机排序问题．在这一模型中每个工件具有一个基本加工时间，当工件的开工时间超过某个共同的工期后，工件会有一个时间惩罚．本文就目标函数为极小化最大完工时间和总完工时间的问题进行了讨论，对某些特殊情况给出了多项式算法.     

有安装时间的单机排序问题

工件具有安装时间的排序问题最近几年受到越来越多的关注,主要讨论了一类有安装时间且与加工位置有关的单机排序模型。在该模型中,所有工件在机器上加工时,一次只能加工一个工件,工件的相邻加工工序之间不允许出现空闲,工件的实际加工时间不是一成不变的,它不仅与工件的基本加工时间有关,同时还与工件所处的加工位置有关,工件的安装时间是依赖于已加工工件的实际加工时间的简单函数,即p-s-d形式。对目标函数为极小化最大完工时间,极小化完工时间和以及极小化总完工时间差等问题进行讨论,分别给出了多项式算法和算法复杂性。还证明了对于目标函数为完工时间,提前完工时间以及误工时间的加权和最小化问题是多项式可解的。     

工件加工时间为非线性分段函数的单机排序问题

讨论工件加工时间是开工时间非线性分段函数的单机排序问题，目标函数为极小化最大完工时间，总完工时间和加权总完工时间．对于目标函数为极小化最大完工时间和总完工时间的问题，给出了求解最优排序的多项式算法，对于目标函数为加权总完工时间的问题，给出了工件间的一致关系。     

最小化加权绝对偏差的并行多机调度问题

用禁忌搜索算法（ＴＳ）求解带有最小化绝对偏差的并行多机调度问题，首先证明了它是一个ＮＰ－难题，然后用一个启发式作初始解，给出一个禁忌搜索算法，实验表明，禁忌搜索方法求解最小化加权绝对偏差问题可以获得最优解或近似最优解。     

加权总完工时间有限的资源约束单机排序问题

讨论工件加工时间依赖于分配给它的一类资源，且加权总完工时间有限，目标函数为极小化资源总量的单机排序问题，对问题1，给出了一个有关最优解中最优资源使用的重要性质并利用该性质，对于bj=b，wj=w,aj=a这种特殊情况给出了最优算法．     

带准备时间和强制工期的单机排序问题

讨论了带准备时间和强制工期的单机排序问题. 在工件可中断、机器可空闲的条件下,确定一个工件排序,使得最大提前完工时间最小. 由于工件不允许延迟,首先考虑了问题的可行性. 通过将问题转化为一个带容量限制的有向图,并运用求解最大网络流的算法,提出了判定问题可行性的方法. 对于可行问题,给出了一个算法在多项式时间内获得最优排序.     

联合偏差度排序方法

利用决策者在供选方案集的有限覆盖子集间的偏差度判断，给出了供选方案偏爱排作序的一种方法。     

退化条件下具有维修活动的单机排序问题

在现实的环境中,工件的加工时间可能与其在机器上的开工时间有关,工件的开工时间越晚其加工时间越长,这种现象称为“退化效应”(Deteriorateing effect).针对机器具有退化效应和维修活动(Rate-modifying activity,RMA)的单机排序模型,考虑一个序列无关的,在简单线性退化条件下工件的加...     

最小化总误时的随机型单机排序问题

本文研究最小化总误时的随机型(即工件的加工时间为随机变量)排序问题,推广了[1—2]的主要结果。     

解最小一乘问题的递归神经网络

应用鞍点理论和投影算子的性质,给出了一种递归神经网络求解具有线性约束的最小一乘问题,证明了此神经网络全局收敛于一个最优解.数值实验表明,用本文的方法求解最小一乘问题是切实可行的.     

一类机器带时间限制的分批排序问题及算法

机器带有时间约束的分批排序问题是一类新型排序问题。本文首次对1,R|B≥n|∑Cj问题进行了研究。并给出了一个伪多项式时间动态规划算法。     

基于均值绝对离差的参数估计

针对矩法估计存在不足，文章提出了利用样本均值、样本均值绝对离差作为总体均值、均值绝对离差估计量的思想方法，从而得到了位置参数、尺度参数的估计量。本文最后通过在正态分布中随机抽取样本的方法对矩法估计与均值绝对离差估计的优劣性进行了比较。     

最小一乘回归的新算法

利用加权最小二乘法，提出最小一乘的一种迭代算法，这种方法使最小一乘法在计算上变得简单、直观     

标准差优于全距和平均差

本文把总体容量为ｎ＋１而均值是同一常数ａ的全部总体分为ｎ类，在每一类总体中证明了标准差比全距、平均差能更充分地利用和反映总体的标志变动信息，因此标准差优于全距和平均差．     

曲线拟合的最小一乘法

最小一乘法的解,由于存在着绝对值方程而不便于计算,成为困扰数理界200多年悬而未决的难题.基于对最小一乘准则下各种数学模型的大量计算和长期研究后发现,若存在最小一乘最佳参数a=a*∈Rn使绝对偏差值和为极小的最小一乘准则im=∑1 yi-f(xi,a*)=min成立,则拟合函数f(x,a*)的表征为:至少存在n个点x1,x2,…,xn,使yi-f(xi,a*)=0,i=1,2,…,n(n≤m)成立,从而最小一乘解可以实现.     

应用遗传算法进行单机工件加工排序

运用遗传算法和提前／拖期调度模型，研究了在单机情况下工件加工排序问题，提出了一个新算法．此外，在应用遗传算法的过程中，还提出了“二次编码”的方法和利用ＥＤＤ法则作为寻找最优排序起始点的思想，从而加快了新算法的收敛速度．     

具有机会约束的多阶段可信性M-AD投资组合优化

本文基于可信性理论,考虑交易成本、借贷约束、阈值约束和基数约束等现实约束,我们提出一种新的具有机会约束的多阶段可信性均值绝对偏差(M-AD)投资组合优化模型。该模型在给定的置信水平下,运用可信性均值和绝对偏差衡量资产的收益和风险,通过对终期财富的最优化实现投资者的预期收益。运用可信性理论,该模型被转化为确定型的动态优化问题。由于交易成本和基数约束的存在,该模型为具有路径依赖的混合整数动态优化问题。文章提出一种新的前向动态规划方法求解。最后,文章通过实证研究验证了模型和算法的有效性。     

单台设备排序问题的一种新算法

本文提出了一个n种工件在单台设备上加工的排序方法,它不仅可以使工件总延期交货时间达到最小或接近最小,而且也可以使延期交货工件数达到最少。通过一些实例验证,以总延期交货时间和延期交货工件数两个评价标准综合折衷最优的角度来看,此算法明显非劣于其它算法。并且,简单易行,应用方便。