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．     

用改进的遗传算法求解流水车间作业排序问题

针对流水车间(Flow-shop)作业排序问题，提出了两种改进的白适应遗传算法并给出了两种编码、解码方案。把此算法与现有的几种解法进行了比较，实验数据表明，改进的遗传算法在求解质量和效率上均优于传统的遗传算法和其他白适应遗传算法。     

求解多目标单机分批排序问题

分批排序(Batch Scheduling)是在半导体生产过程的最后阶段提炼出来的一类新型的排序问题．单机分批排序问题就是n个工件在一台机器上加工，要将工件分批，每批最多可以同时加工B个工件，每批的加工时间等于此批工件中的最大的加工时间．目前只有Cheng-shuo Wang，Reha Uzsoy运用Random Key方法编码研究了单目标函数为Lmax的分批排序问题．给出组合优化中的多目标分批排序问题的一种新编码，结合模糊数学知识，运用遗传算法研究多目标分批排序问题．研究了多目标遗传算法的机制特征，进而给出求解多目标分批排序的遗传算法．     

一种改进的起泡排序算法

本文给出了一种改进的起泡排序算法．改进后的起泡排序算法与经典的起泡排序算法相比，通常可以减少排序过程中总的比较次数．用ＰＡＳＣＡＬ语言描述的与算法有关的类型定义和变量说明如下：ＴＹＰＥｎｏｄｅ＝ＲＥＣＯＲＤｋｅｙ：ｉｎｔｅｇｅｒ；ｉｎｆｏ：ｄａｔａｔ...     

层次分析中判断矩阵排序的广义最小偏差方法

对原有的最小偏差排序方法（ＬＤＭ）作了进一步推广，并提出了一类广义最小偏差排序方法（ＧＬＤＭ），同时给出了其收敛性迭代算法和仿真实例。理论分析和仿真结果表明，应用ＧＬＤＭ对判断矩阵进行排序不但可行而且有效。     

静态非流水型作业排序方法研究

本文分析了非流水型作业排序的特点，提出在单件小批生产条件下，以最小延期交货损失费、最小在制品占用成本和最大设备利用率为排序目标，采用新的优化规则及算法求近优排序结果．实例分析表明，非流水型作业排序具有实际意义的方案数远小于理论方案数，为ｎ·ｍ／ＲＮＤ／Ｔ问题求最优解提供了依据     

基于满二叉树的原地快速排序

介绍了一种基于满二叉树的原地快速排序算法。与经典快速排序算法相比，新算法每趟划分采用动态枢轴而不是静态枢轴，同时新算法利用满二叉树的特点计算下一趟划分的枢轴位置和元素范围，避免使用递归或开辟内存堆栈。实验表明，新算法的时间性能优于目前最好的原地排序一堆排序。原地快速排序二叉树的概念对排序算法的研究和改进具有很好的理论和实用参考价值。     

任意分布数据的映射归并排序算法研究

针对银行业务管理、高考成绩统计、气象资料整理等一类特殊“汇总”排序问题。文中提出了一种以映射、链接和归并为基础的新排序算法－映射归并排序算法（以下简称为“映射归并排序”）,给出了该排序算法的描述、时间复杂度分析及用C语言编写程序进行算法比较的实验结果。算法分析和实验结果都表明：映射归并排序方法和待排序数据分布无关,其时间复杂度仅为O（N）;而且在处理上述大规模“汇总”排序问题时,映射归并排序速度明显优于Flash Sort,Proportion Split Sort,2－路重复的K路归并排序和直接K路归并排序等算法。     

用遗传算法解决陶瓷产品在窑炉烧中的排序问题

为实现ＪＩＴ生产优化策略，给出了一个辊道窑的优化模型，讨论了用遗传算法解决产品进入窑炉烧结前订单的交货期提前／延期间问题，并对遗传算法和ＥＤＤ规则进行了计算机仿真，结果表明遗传算法更优，且算法复杂性低，能应用于实际生产。     

在SIMD—EREW计算模型上的并行排序算法

本文提出一种在ＳＩＭＤ－ＥＲＥＷ计算模型上实现的并行排序算法。算法采用基数交换排序方法，在处理过程中无存贮访问冲突。对长度为ｎ的序列，算法使用不超过ｎ／２个处理单元，时间复杂度为Ｏ（ｕ．ｌｏｇ２ｎ），其中ｕ为不超过处理器字长的常数。该算法适合于具有较多重复元素的序列排序。     

基于免疫算法的无向排列的反转排序问题

提出一种基于免疫算法的无向排列的反转排序的方法，将一种免疫算子加入到遗传算法的框架中，通过对个体接种疫苗来进一步提升个体的存活能力。数据实验的结果表明，该算法性能优于Christe提出的3/2-近似算法。     

在SIMD－EREW计算模型上的并行排序算法

本文提出一种在ＳＩＭＤ－ＥＲＥＷ计算模型上实现的并行排序算法．算法采用基数交换排序方法，在处理过程中无存贮访问冲突．对长度为ｎ的序列，算法使用不超过个处理单元，时间复杂度为Ｏ（ｕ．ｌｏｇ２ｎ），其中ｕ为不超过处理器字长的常数．该算法适合于具有较多重复元素的序列排序．     

遗传算法在数据内部排序上的应用

用遗传算法进行数据内部排序，可以打破传统排序算法在时间复杂度方面所存在的下限，因为求适值部分可并行处理，对包括适值函数、杂交、变异等在内的一些关键问题进行了研究，尤其就不同适值函数的设计对算法性能等方面的影响进行了对比讨论。     

基于GA-PSO的多目标混流装配线排序研究

为求解生产调度中的多目标混流装配线排序问题,提出一种将遗传算法与粒子群算法相结合的混合算法——GA-PSO算法.为更好地评价个体,提出一种引入个体的Pareto分级和拥挤距离的适应度函数.针对标准PSO算法求解排序问题的不足,提出了一种将实数映射成离散值的方法.在算法的历次迭代中,早期通过遗传算法全局搜索优势扩大搜索范...     

基于块对角排序法的不可控模型和不可观测模型的算法

基于计算正则矩阵对收缩子空间的块对角排序方法，对线性时不变系统不可控模型和不可观测模型提出了一种数值算法。这类算法比Ｖａｎ Ｄｏｏｒｅｎ的“去核方法”及Ｄａｖｉｓｏｎ－Ｗａｎｇ的正则化方法有明显优点。     

数据结构中基于分治策略的排序算法探讨

讨论了数据结构中基于分治策略的排序算法：合并排序和快速排序，给出了算法步骤，设计了算法实现的一般模式，并介绍了它们的几种改进算法。     

基于满二叉树的原地快速排序

介绍了一种基于满二叉树的原地快速排序算法。与经典快速排序算法相比,新算法每趟划分采用动态枢轴而不是静态枢轴,同时新算法利用满二叉树的特点计算下一趟划分的枢轴位置和元素范围,避免使用递归或开辟内存堆栈。实验表明,新算法的时间性能优于目前最好的原地排序—堆排序。原地快速排序二叉树的概念对排序算法的研究和改进具有很好的理论和实用参考价值     

大型数据库智能化排序系统

基于现有排序算法的缺陷,提出了对大型数据库排序算法智能化的改进方案：定义了“有序度”函数描述待排数据的特点,并自适应地选择相应排序算法,极大地提高了对大量数据进行排序的效率．提出的新算法在一般情况下与“快速排序”效果相当;但在较差情况（待排数据基本上有序）下,效率则显著提高,是一种极具实用价值的算法．     

基于对分编号策略的双调排序算法

针对目前并行排序算法适用面窄、需要特殊硬件支持的问题，在进一步分析双调排序算法最优化解的基础上，提出了一种新的基于网格互连网络的处理器编号策略－对分编号策略，并求出了基于该策略的双调排序算法时间复杂的一般形式和最快情况，该策略适用于任意维度的通用网格互连处理器网络，且无需额外的硬件支持，调度实例，证明该策略下的双调排序算法具有无死锁调度的特性。     

排序算法中的分治策略

讲述了排序算法中分治法的应用策略,然后各种排序算法的效率进行了分析和比较,得到了采用分治策略的排序算法是最有效的算法。并提出了一种应用分治策略解决第k个元素问题的算法。