带核元的带拒绝装箱问题

讨论了如下定义的带核元带拒绝装箱问题:设有许多等长的箱子,给定一个带核元的物品集,每个非核元有2个参数:大小和罚值.非核元物品可以放入箱子也可被拒绝放入箱子.如果某物品被拒绝放入箱中,则产生惩罚值,同时要求核元不允许被拒绝且每只箱子中所装核元个数不超过1,问怎样安排物品使所用箱子数与未装箱的物品总罚值之和最小.该问题是一个新的组合优化问题,在多处理器任务调度及内部互联网信息管理等问题中有着广泛的应用背景.提出了一个求解该问题的局外近似算法,分析其最坏情况渐进性能比为2,并给出了相应的实验结果.     

带核的装箱问题

本文研究带核的装箱问题,提出了一个近似算法──ＲＦＦＤ算法,给出了界的估计：对任何实例Ｌ,均有ＲＦＦＤ（Ｌ）≤２／３ＯＰＴ（Ｌ）＋３／４．     

带核的装箱问题

本文研究带核的装箱问题，提出了一个近似算法──RFFD算法，给出了界的估计：对任何实的L，均有RFFD     

最大并行流问题

研究了Fleischer.L给出的求解最大并行流问题的一个近似算法,其求出的目标函数值为λ≥(1-ε)3OPT.对其算法进行了改进,给出了λ≥1/(1 3ε)OPT的最大并行流全多项式近似算法.最后给出数值例子,验证了算法的有效性.     

一种在欧氏空间设计多项式时间近似方案的新技术

提出了一种在欧氏平面上设计多项式时间近似方案的新技术．应用该技术设计多项式近似方案分为两步：(1)对欧氏平面进行随机分割；(2)对随机分割的结果利用动态规划技术计算近似最优解．近年来Arora利用该技术获得了TSP，Steiner树，K-median三个著名NP-hard问题的多项式近似方案．经验表明，该技术适用于欧氏平面上对“距离和”优化的NP-hard问题，并可十分容易地推广到多维欧氏空间．     

环上的最大最小路划分问题

证明了环上的两个最大最小路划分问题是属于P类的,并且给出了两个强多项式时间算法.     

一种在欧氏空间设计多项式时间近似方案的新技术

提出了一种在欧氏平面上设计多项式时间近似方案的新技术．应用该技术设计多项式近似方案分为两步：(1)对欧氏平面进行随机分割；(2)对随机分割的结果利用动态规划技术计算近似最优解．近年来Arora利用该技术获得了TSP，Steiner树，K-median三个著名NP—hard问题的多项式近似方案．经验表明，该技术适用于欧氏平面上对“距离和”优化的NP—hard问题，并可十分容易地推广到多维欧氏空间．     

环网络中的呼叫接纳控制

呼叫接纳控制是通讯网络设计与运营中的一个重要优化问题. 环网络中,这一问题的目标是对于给定的具有边容量的环网络和任意利润的呼叫的集合,确定最大利润的呼叫子集并为其中每一个呼叫安排路径,使得任一边容量不被违反. 对于无向和有向环网络呼叫接纳控制问题, 均给出了多项式时间近似方案.     

工件具有累积效应的两台同类机排序问题

研究了具有累积效应的两台同类机排序问题,目标是极小化机器总载重.半积函数在组合优化通常用于算法设计与分析.对该文中涉及的问题,用该函数设计了一个γ-完全多项式近似方案,并进行了算法分析.     

具有畸形约束极值点问题的优化

在畸形约束极值点附近,约束边界与目标函数等值线接近于相切,可行适用方向区非常狭小,难以寻得真正的约束极值点。为了使优化方法更好地解决各领域的复杂优化问题,研究具有畸形约束极值点问题的优化。针对该类问题的一个算例,分别采用随机方向方法、复合形法、内点惩罚函数法、外点惩罚函数法进行了优化,并对比了计算结果。随机方向法和复合形法在寻得边界点之后,难以找到可行适用方向,因此给出了伪最优点。而惩罚函数法由于其渐进优化的特点,可寻得最接近于约束极值点的最优点。计算结果验证了基于盲人探路优化思想的改进随机方向法,可减少随机方向的产生次数;验证了基于盲人探路思想的改进复合形法,可减少复合形的构造次数;也验证了加固围墙的内点惩罚函数法不要求初始点一定在可行域之内,也不会因寻优越界而给出伪最优点。对于存在多个约束极值点的优化问题算例,只要适当选取初始点,采用内点法就能寻得所有局部最优点。通过多种优化方法的对比研究,得出了对于畸形约束极值点优化问题,宜选用惩罚函数法求解的结论。     

约束平面选址问题的蚂蚁算法

对带有区域限制的平面选址问题,给出一种基于人工蚂蚁优化思想的新的求解方法。经数值计算、验证和比较,得到了满意的效果。     

2种限制性指派问题

提出了指派问题的2种推广模型:双限制性指派问题和缺省限制性指派问题,首先设计了双限制性指派问题2种多项式算法,随后设计出了缺省限制性指派问题的1种多项式算法,并且分别对以上算法的正确性和时间复杂性做出了相应的证明.     

双权网络费用受限制的最大容量路径问题

对双权网络的最优路径问题,从限制费用使得容量最大的角度进行了分析,利用二分方法给出了一个最优算法,最后从这个角度来分析了求支撑树的情况.     

约束平面选址问题的蜂群优化算法

蜂群算法具有邻域搜索和随机搜索的性质,鲁棒性强,收敛速度快,在求解函数优化和组合优化问题上,获得了较好结果.对带有区域限制的平面选址问题,该算法运用人工蜂群优化思想,给出了一种新的求解方法.实验结果表明,通过调整算法参数,得到了较好结果,验证了算法的可行性和有效性.     

折现流多模式资源约束项目调度问题研究

针对带折现现金流的多模式资源约束项目调度问题研究,在考虑实际工程中对最终净现值产生影响的多种因素的基础上,建立以最大化现金流净现值为优化目标的非线性数学模型,提出一种改进的遗传模拟退火算法对模型进行求解.该算法利用遗传算法进行全局并行搜索,种群每个新产生的个体在交叉和变异后采用模拟退火技术进行局部串行优化,使之移动到最近的局部最优点再进入下一代迭代.采用针对活动的整数编码方式,基因的值表示活动的优先权和执行模式,每个个体对应一个满足时序约束和资源约束的项目调度方案.仿真结果表明,新算法能有效地对多模式资源约束项目调度问题做出合理调度,使项目收益最大化,并且比传统的遗传算法具有更高的求解质量和求解效率,为承包商在项目投资和进度管理上提供了定量化决策支持.     

部分松约束运输问题的研究

给出了部分松约束运输问题的一般形式和把它划归成标准运输问题的转换方法,并采用坐标投影和矩形闭回路变换等方法,证明了该转换方法的正确性,对于其中涉及的参数给出了取值范围,进而方便了实际应用.     

一种资源约束项目调度问题的遗传算法

资源约束项目调度问题是项目管理研究的大问题,对于项目管理的研究者和实践者都非常重要,该问题理论上属于NP难题。针对经典资源受限项目调度问题,本文结合教学算法和遗传算法,提出了一种新的智能优化算法——教学遗传算法来求解。通过对资源受限项目调度标准数据集PSPLIB中多个项目调度问题的仿真及与现有文献中的相关算法的比较,验证了所提算法的有效性。