最小化总完工时间的成组重新排序

主要研究了单机成组排序问题中,在最大序列错位和最大时间错位限制下同时满足成组技术要求下的最小化总完工时间的重新排序问题.在所有工件组工件数目相等的情况下,利用动态规划的方法,给出了相应的多项式最优算法.     

时间期望错位限制下完工时间和的随机重新排序

讨论了工件加工时间服从任意分布,在时间期望错位下的随机重新排序问题,目标是使期望总完工时间最小.根据理论分析的方法,研究了工件的最优加工顺序.结果表明最短期望加工时间优先规则是使目标达到最小的策略,并由该策略得出多项式时间算法或拟多项式时间算法.     

时间错位和序列错位呈线性关系的重新排序 (三峡地区资源环境生态研究)

讨论了时间错位和序列错位呈线性关系,即最大时间错位与最大序列错位之和、最大时间错位与总序列错位之和、总时间错位与最大序列错位之和、总时间错位与总序列错位之和限制下,以使总完工时间最小为目标的重新排序问题。重新排序就是原始工件已经按照某种规则使目标函数值达到了最优,但还没有开始加工,这时又有一批新工件到达,要求将新工件与原始工件一起重排使目标函数为最优的排序问题。根据经典排序理论,证明了原始工件与新工件按最短加工时间优先规则可以使目标函数达到最优。由动态规划原理,对每个问题设计并证明了不同的算法及其时间复杂性,最后结合实例作了进一步论证。     

加工时间离散可控的分批排序问题

分批排序和可控排序是两类重要的现代排序模型,该文中把这两类排序模型相结合,讨论加工时间离散可控的单机分批排序问题:对于所有工件具有相同的可控加工时间和控制费用这一情形,分别考虑机器容量有限及无限两种情况下,分别使最大完工时间和总完工时间加上加工时间可控所需费用的总和为最小作为优化的目标,讨论了这四个问题的最优解的性质,并在此基础上提出了相应的多项式时间最优算法.     

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．     

极小化工时恒等的加权总完工时间的分批排序

本文就分批排序中最小化加权总完工时间的几个工时恒等的问题分别给出其最优算法.     

批数确定的分批排序问题最优解的结构性质

研究了目标函数为总完工时间、工件恰分N批的单机分批排序问题最优解的结构性质,其中N为1与工件数之间的任意整数.分批方式为继列分批和平行分批.     

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。     

带有安装时间以及可分批加工的供应链排序问题

研究了单制造商多客户的供应链排序问题;同一客户的工件可以分批进行加工,不同客户的工件不可以在一批中加工;当相邻的两批工件属于不同客户时则需要相应的安装时间.以生产和运输总费用最小为目标函数,建立了集成排序模型;分别用工件的加权总完工时间和最大延迟作为排序目标,采用动态规划的技巧给出了最优算法,并分析算法复杂性.     

重新排序中目标函数与错位量的Pareto最优解

基于ε-约束的方法,研究了重新排序中目标函数与错位量的Pareto最优解问题,对于总完工时间或最大完工时间与时间错位量或序列错位量的Pareto最优解问题,本文给出了这些问题的多项式或拟多项式时间的算法.     

带有扩充链优先约束工件的分批排序问题

提出一种工具之间带有扩充链的优先约束的分批排序问题,这种扩充链上既有优先序工件又有无约束工件(工件个数不定)。目标为极小化最大完工时间。优先约束为有m个优先约束集,其中一个"扩充链"上有n个工件,其余m-1条链上的工件数为常数,工件的加工不可中断。问题1chains,B=mCmax为多项式可解,同时给出了问题的一个多项式算法。     

轧钢切断阶段动态HFS调度模型和LR算法研究

以钢管生产为背景,在分析钢管切割工艺的基础上,提炼出第一阶段具有批处理特征的动态HFS调度问题,建立了数学规划模型,目标是最小化所有工件的加权完成时间.针对该模型,构造了改进的拉格朗日松弛算法(lagrangian relaxation,LR)的求解过程,设计了求解批级子问题的动态规划算法和构造可行解的启发式算法.     

FMS生产环境下的零件分批模型及算法研究

根据FMS生产计划、工件加工工艺以及FMS资源等情况提出了一个零件分批模型和分批优化算法．根据零件加工时间、系统托盘数及零件批量等对所加工任务进行分批预处理,在交货期等约束条件下以各机床的加工时间分配均衡为目标,采用逐次搜索剩余零件空间的方法找出最合适的零件分批组合．仿真结果表明算法是有效的．     

工件带有常数个到达时间排序问题

讨论了分批排序中工件有到达时间、目标函数为总完工时间的问题,并就这个问题给出了近似算法.     

鞍钢铁矿石烧结基础性能研究

利用微型烧结实验装置及烧结杯试验,对鞍钢铁矿粉的同化特性、液相固结强度、液相流动性及连晶能力等烧结特性进行综合评价.在此基础上,提出了烧结合理配矿原则,并应用到生产实践.研究结果表明,鞍钢烧结生产应以精矿B,D搭配精矿C为主,球团生产应以精矿A为主.配矿优化调整后,炼铁技术经济指标明显改善,高炉利用系数提高了0.043 t/(m3.d),入炉焦比降低了5.28 kg/t,烧结矿成本降低2.2元/t.     

混杂系统生产调度与多种群交叉遗传算法

研究了连续离散混合生产过程的调度问题,采用递阶分层、分时调度方案,给出了系统的数学模型,并尝试建立了一种基于多种群交叉因子的遗传算法,就生产过程的实时性要求设计了适合连续离散规划问题求解的交叉遗传算子．通过对上海载重轮胎厂生产混杂系统调度的仿真,表明分层分时调度效果较好,多种群交叉算法比一般遗传算法收敛速度有较大提高,能够较好地解决混杂生产过程的调度问题．     

日前电力市场中确定发电计划曲线的一种新方法

目前，普遍采用等时间间隔发电计划曲线形成发电计划．然而，非等时间间隔的发电计划能自动跟踪负荷的变化趋势，同等时间间隔发电计划相比，它更适合于制定日前电力市场中确定发电计划．非等时间间隔的发电计划可分两步进行，根据预报的次日负荷曲线制定出包括发电时刻和该时刻的发电量的系统总发电计划曲线，它是非等时间间隔的；再到提前电能市场中拍卖总发电量，形成包括各个发电公司合同发电量的完整发电计划．重点研究了如何利用预报的次日负荷曲线确定出非等时间间隔的发电计划曲线，重点阐述了非等时间间隔发电计划曲线的确定原理、算法框图，并对应用中可能出现的问题进行了讨论，实例验证了这种方法的先进性和经济性。     

调整时间可分离的FlowShop调度问题F3|s|C_(max)

研究了三台机器调整时间可分离的FlowShop调度问题,目标函数为极小化最大完工时间·证明了最优调度可能不是排列调度,但是工件在前两台机器上具有相同加工顺序的调度中至少存在最优调度·在排列调度范围内,对于工件在第二台机器上的调整时间与加工时间之和的最大值不超过工件在第一台或第三台机器上的调整时间与加工时间之和的最小值的情况,给出了求解最优调度分派规则,并以分派规则为基础给出了多项式最优算法     

集装箱码头班轮船期准班率的优化

为提高集装箱码头班轮船期准班率,提出基于动态泊位分配的优化数学模型.在考虑桥吊分配前提下,该模型以船舶离港实际开航时间与船期表要求开航时间的平均绝对时间差最小为优化目标,分别应用微粒群算法(PSO)和遗传算法(GA)求解该数学模型.仿真结果表明:两种算法均可使船期延误时间减少40%;PSO算法较GA算法具有更快的收敛速度.