网络化集成制造模式下调度问题的混合遗传算法

研究了网络化集成制造模式下的JOB-SHOP调度问题，即各任务有具体交货期约束的提前／拖期不同惩罚系数的复杂调度问题；提出了一种新的编码方案和相应的交叉算子，进而提出混合遗传算法；成功解决了上述问题，即找到一个最优调度，使在交货期窗口外完工的任务所受到的提前／拖期惩罚的总和最小．该算法解码复杂度低、通用性强、罗拔性强，最后用算例说明了算法的有效性并指出了工件车间调度问题中尚待解决的问题．     

交货期窗口下的多目标作业车间调度问题

研究交货期窗口下的多目标作业车间调度问题.如果任务在交货期窗口内完工,则不受提前/拖期惩罚;如果在交货期窗口外完工,将导致提前/拖期惩罚.设计了基于协同多群体的多目标遗传算法（CMGA）,最后将此算法应用于作业车间调度的多目标优化问题,并和其他算法进行了比较.计算结果验证了CMGA在调度方面良好的搜索性能.     

不确定性条件下存储时间有限型Flow Shop问题的提前/拖期调度研究

研究了具有不同交货期窗口的Flowshop提前／拖期调度问题,并考虑处理时间的不确定性以及存储时间的有限性,在模糊规划理论基础上,建立了带有提前／拖期的存储时间有限型Flowshop的调度模型,通过中间值最大隶属度算法,将原有的模糊调度模型转化为清晰的调度模型,并应用了遗传算法进行优化求解。仿真实验验证了算法的有效性。     

具有滚动优化特性的改进型蚁群算法及其在提前/拖期Job Shop问题中的应用

随着JIT生产管理技术的出现和发展,考虑工件提前拖期费用的生产调度问题已经成为人们研究的热点领域.本文对蚁群算法进行了有效的改进,在状态转移规则中引入了有限时段滚动优化的特点,并应用在解决带交货期窗口的提前/拖期Job Shop问题上,仿真实验验证了改进算法的有效性,给出了相应问题的最优值的演化曲线图与Gantt排序图.     

并行机调度问题的最优公共交货期和最优调度

现有的提前／拖后调度问题主要针对单机情况，且大多采用启发式方法。为了有效地解决带有待定公共交货期的并行机提前／拖后优化调度问题，提出了一种分段编码的遗传算法，使遗传编码能同时反映调度方案和公共交货期，并对初始种群产生、交叉和变异方法作了研究。计算实例表明了该遗传算法有很好的性能，所得解的质量优于启发式算法，且适用于较大规模并行机提前／拖后优化调度问题     

一种改进的人工免疫算法在模糊Flow—shop调度问题上的应用

为了克服传统的遗传算法和人工免疫算法的不足，提出一种改进的人工免疫算法。此种算法在进行亲合力计算前利用生成的亲和度矩阵排除相似抗体，大大减少运算量。用此种改进的人工免疫算法优化寻优过程，研究了处理时间不确定并且具有不同交货期窗口的Flow-shop的提前／拖期调度问题。最后，仿真实验验证了算法的有效性。     

最优公共交货期单机提前/拖后调度和对应的批次送货

本文考虑了一个包含工件生产和工件送货的单机调度问题。目标是寻找所有工件的公共交货期和每个工件的送货时间使得工件所受到惩罚(提前／拖后惩罚,送货费用等)的值最小。完成的工件按照批次进行送货,所有在公共交货期前完工的工件在最优交货期时间一起交付,对批次送货没有量的约束。本文确定了最优公共交货期,并给出了相应的排序。     

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．     

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眯的思想，从而加快了新算法的收敛速度。     

用GA算法解不确定条件下Job Shop的提前/拖期调度问题

研究了具有公共交货期窗口的 Job Shop的提前 /拖期调度问题 ,并考虑了处理时间的不确定性 ,采用三角模糊数表示不确定性信息 ,提出了基于遗传算法的优化方法并以仿真实验验证了算法的有效性     

TD-SCDMA系统中的激活窗检测算法

介绍了TD-SCDMA系统中4种类别的激活窗检测方法,并分别对#种激活窗检测算法作了理论分析,找 出了各自的特点。在3GPP规定的信道模型中,分别对4种激活窗检测算法进行了性能仿真,通过分析仿真结果 比较了4种算法的优劣。     

交货期窗口大小给定和待定情况下的单机排序问题

研究有公共交货期窗口的单机排序问题,其目标是最小化提前和延误的赋权工件数.首先考虑交货期窗口大小给定的情况,进而讨论了当其大小待定且有线性时间惩罚的情形.分别给出最优排序的一些性质,根据这些性质提出了多项式时间的最优算法以最小化所有费用的和.     

宽容交货加权超前延误单机排序问题

该文研究下述宽容交货加权超前延误排序问题:n个工件具有一共同的宽容交货期,任一工件在宽容交货期内完工不受罚,超前或延误则受罚,惩罚系数依赖于工件.排序目标是找一个最优序和最优宽容交货区间位置使最小化加权超前延误惩罚之和.证明它是NP-Completeness的,并给出一伪多项式算法,从而获知所研究问题是一般意义下NP-Completeness的,也使该类问题的复杂性界限更清楚.     

带有学习效应和加工时间可控的排序问题

考虑了带有学习效应和加工时间可控的交货期窗口的单机排序问题。工件的加工时间是关于所分配资源的线性函数或凸函数。其中每一个工件均有一个交货期窗口且窗口大小相同,若工件在窗口之前或之后完工则会产生相应的惩罚,若工件在窗口中完工则无惩罚,目标是通过极小化包括提前,误工工件数、窗口的开始时间、窗口大小和资源消耗的总惩罚函数确定工件的最优排序、最优加工时间和最优资源分配量。在加工时间是线性资源函数的情况下,通过将问题转化为一系列指派问题,构造一个多项式时间算法;在加工时间是凸资源函数的情况下,构造了一个在多项式时间内可解的动态规划算法。     

具有窗口交货期的单机E/T调度问题

工件完成时间与交货期差的绝对值加权和最小化单机调度是典型的E／T(Earliness／Tardiness)的调度模型，是NP-hard问题．然而，当工件权值与加工时间成正比时，LPT(Largest Processing Time)工件调度最优．本讨论了上述问题具有窗口交货期且工件权值与加工时间成正比的情形，结果表明LPT工件调度仍然最优．     

基于动态MDONPE算法的间歇过程故障检测

针对间歇过程数据存在的非线性和动态特性导致故障检测效果不佳的问题,提出一种基于滑动窗(sliding window,SW)的多向差分正交邻域保持嵌入(multiway differential orthogonal neighborhood preserving embedded,MDONPE)算法.首先对间歇过程数据...     

交货时间区间内加权完工工件个数最大的分批排序算法

讨论了只有一台批处理机时,在交货期区间内使加权完工工件数最大的分批排序问题,给出了求解这一问题的动态规划算法.     

离散加工时间单机多准则下可控排序问题

讨论了工件具有离散可控加工时间的单机多准则下的排序问题. 目标函数分别为极小化完工时间和与完工时间偏差和的线性组合, 极小化等待时间和与等待时间偏差和的线性组合, 极小化提前时间、延误时间、最早交货期及窗口长度的加权和, 极小化提前时间、延误时间及公共工期的加权和. 用数学规划的方法证明了四类多准则下的单机排序问题可以转化为指派问题,从而这四类问题都多项式时间可解.     

基于嵌套窗口的高光谱图像目标检测

针对经典RX检测算法所存在的窗口分析方式的不足,提出一种基于嵌套窗口分析的高光谱图像小目标检测算法,并将这种嵌套方式应用到线性RX、非线性核特征向量空间分解（KEST）算法之中,对不同窗口方式的检测算法以及非线性判别分析检测算法进行了详尽的对比分析．实验表明,在3层嵌套窗口下的文中算法能够获得更好的目标检测效果．