求解多目标作业排序问题的遗传算法

利用联合进化遗传算法 ( CEGA)建立了求解多目标排序问题的一般框架 ,采用目标权衡分析诱导出决策人的偏好关系 ,并将其引入求解过程 ,以确定满意排序 ,在搜索寻优过程中 ,将启发式与遗传算法相结合 ,以提高搜索效率 .最后 ,利用该算法框架求解了一个含调整时间的一般 Job Shop排序问题 ,以表明算法的有效性.     

基于模糊优选的多目标优化遗传算法

综述了多目标优化的传统方法,介绍了多目标优化的遗传算法解决策略,建立了基于模糊优选技术的多目标优化遗传算法模型．对用模糊优选理论解决多目标优化问题的有效性进行了证明．通过算例证明了理论体系的正确性和工程应用的实用性．     

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AHP的运输船舶多目标模糊综合评判

在简要分析了 AHP和模糊综合评判两种系统评价方法特点的基础上 ,把两种方法组合起来 ,并将其应用于运输船舶的性能综合评价 .结论证明该方法兼具两种方法的优点 ,而且是简便易行的.     

多目标决策中目标权数排序的计算方法

提出多目标决策中时目标权数进行评估和排序的Fuzzy加权群体决策模型，并给出应用该模型对目标权数进行计算和排序的方法及计算实例。     

具有模糊信息的多目标指派问题求解

针对具有模糊信息的多目标指派问题提出了一种求解方法。首先利用专家意见通过模糊算法集结模糊综合效益矩阵,然后利用一种对模糊数排序的方法,将问题转化为传统的单目标指派问题,从而用著名的匈牙利算法求解。最后给出了一个数值例子。     

一类资源约束单机排序问题

讨论具有连续资源的单机排序问题．在这一模型中，工件的释放时间是所消耗资源的非负严格减少连续函数，工件的加工时间是开工时间的严格增加线性函数．考虑两类问题，第一类问题的目标函数是在满足最大完工时间限制条件下极小化资源消耗总量、第二类问题的目标函数是在满足资源消耗总量限制条件下极小化最大完工时间．对两类问题讨论了最优排序的某些特征．基于对问题的分析，分别给出了求解最优资源分配的方法．结果表明，加工时间为常数情况的结论对于加工时间是开工时间线性函数的情况仍然成立。     

基于模糊多目标的分布参数系统最优控制方法

针对热传导分布参数系统中的优化控制问题,通过近似线性化形成了具有不同优先级的模糊多目标优化问题,并提出了两步式模糊满意优化算法.通过参数调节,该方法既可以保证所有性能指标均能得到满意的优化,又可以满足相互之间的优先级要求,同时还降低了计算量.仿真结果表明了方法的有效性.     

链优先约束工件单机随机排序问题

讨论单机随机排序问题，目标函数为确定工件的排列顺序使工件的加权完工时间和的数学期望最小。设工件问具有平行链优先约束，机器发生随机故障。考虑两种情况，第一种情况是链不允许中断．第二种情况是链允许中断，对两种情况分别给出最优算法。     

优化差异工件单机批调度问题的改进蚁群算法

研究了单机环境下工件尺寸有差异的批调度问题,设计了一种改进蚁群算法对问题的制造跨度进行优化.首先引入了Metropolis准则的概率选择机制作为路径激励策略,避免蚁群算法过早收敛的问题;然后采用了Batch First Fit算法对蚁群的路径进行解码,以产生可行的分批方案.最后选取了问题的所有24类算例,将改进的蚁群算法和遗传算法及模拟退火算法进行了全面的对比实验,结果验证了改进的蚁群算法的有效性.     

模糊互补判断矩阵的排序方法研究

指出了模糊互补判断矩阵的一种常用排序方法的不足 ,提出了模糊互补判断矩阵排序的一种新方法 ,并研究了该法所具有的一些优良性质。该法不仅能充分利用模糊一致性判断矩阵的优良特性及其判断信息 ,而且可以直接由原模糊互补判断矩阵求出较为理想的排序向量 ,所需计算量较小。所得方案排序权重属于正常范围 ,因而更为合理、实用。最后进行了算例分析。     

基于PSO-H优化算法的单机E/T调度问题

经典的粒子群优化算法是一个有效的寻找连续函数极值的方法。其在离散空间的应用还很不成熟。主要针对公共交货期下E/T(Earliness/Tardiness)指标的单机调度问题进行研究,并基于粒子群与启发式集成的优化算法(Particle Swarm Optimization integrated with Heuristic:PSO-H)对该问题进行求解。启发式信息由工件加工时间和拖期惩罚构成,它对算法的寻优性能有明显的改善。同时,采用OR-Library中的标准算例对该算法进行仿真实验,显示出理想的寻优结果。     

基于混沌优化的模糊聚类分析方法

提出了基于混沌优化的模糊聚类方法(COFCM).COFCM将混沌优化策略与传统的模糊C-均值算法(FCM)相结合,用混沌变量搜索对模糊聚类目标函数进行全局寻优,同时结合梯度算子,使方法能有效收敛到极值点.以六组人工数据集和真实数据集作为实验数据,对聚类目标函数值、聚类有效性函数指标值进行对比实验,其结果表明COFCM能得到比FCM更好的目标函数值,从而有更好的聚类效果.最后将该方法应用于Lena图像进行图像分割,验证了方法的有效性.     

三角模糊数互补判断矩阵排序的一种实用方法

给出关于三角模糊数的运算规则和可能度的概念,并在此基础上针对带有三角模糊数的互补判断矩阵,给出一种简便实用的排序方法;最后给出一个算例.     

模糊优化问题中最优水平值的灰色综合评判方法

模糊优化问题的基本解法是根据最优水平截集的概念,将模糊优化转化为常规优化,再用常规优化方法求解,这种解法的关键是确定最优水平值．本文基于灰色理论,提出了模糊优化问题中最优水平值的灰色多层次综合评判模型,克服了一般综合评判法常常丢失信息的不足．实例表明,该模型计算简便、科学合理、可信性强,是确定模糊优化问题中最优水平值的一条新途.     

模糊指派问题求解方法研究

讨论了模糊指派问题的求解方法 ,并给出了求解两模糊数差值的模糊方程解的定义 .基于此定义将传统指派问题的匈牙利法进行了推广 .并结合一算例进行了说明 .本文所讨论的模糊方程解 ,可用于确定模糊工序时间的工程项目网络计划计划问题中的关键路线 .     

基于FOWA算子的三角模糊数互补判断矩阵排序法

研究了决策信息以三角模糊互补判断矩阵形式给出的有限方案决策问题。给出了一种模糊有序加权平均（FOWA）算子，利用该算子对以三角模糊数互补判断矩阵形式给出的判断信息进行了集结，基于三角模糊数期望值求得三角模糊数互补判断矩阵的排序向量，进而对决策方案进行排序。最后进行了算例分析。     

基于模糊规则的大坝混凝土施工跳仓排序研究

大坝混凝土施工跳仓排序受诸多约束条件的限制,同时遵从一定的施工原则,在施工过程中具有很强的随机性和不确定性。提出了基于模糊规则的大坝混凝土施工跳仓排序方法,根据大坝仓面浇筑的约束条件和施工原则,通过问卷调查、专家咨询等方式获取相关知识,提取大坝施工跳仓排序的模糊规则。运用Markov随机过程理论来描述混凝土坝仓面浇筑的状态转移行为和特征,以状态转移概率矩阵表示当前状态转移到其他状态的概率,通过模糊规则的矩阵化计算推理来实现跳仓排序智能推理过程。基于模糊规则的跳仓排序方法可以全面了解系统整体动态特性,提高了施工系统仿真的精度,为大坝混凝土施工管理与控制提供决策依据。