非对称不确定性越库调度算法

在正态分布的模式下,对运输时间期望值进行修正,采用修正后的期望值计算确定性情形下的最优解以及不确定性情形下的现实解和最优解并分别加以比较,提出了期望值修正算法和基于修正期望值的启发式算法.采用最小化最大完工时间作为目标函数,研究了运输时间非对称不确定性条件下的直运物流调度问题.数值实验结果表明,因考虑了非对称性,所提出的修正策略的有效性和实用性较高.     

越库作业调度模型与算法研究

针对暂存区容量有限的越库中心的作业调度问题,以暂存成本、额外搬运成本和换车成本总和最小化为目标,建立数学模型。构建分支定界算法对问题进行精确求解;结合贪婪算法和遗传算法构建混合启发式算法对问题进行近似求解。大、小规模情形下的数值实验结果表明：分支定界算法可以有效求得小规模问题的精确解,但随着问题规模的增大,难以在较短时间内求得精确解;混合启发式算法在小规模情形下与分支定界算法的求解误差最小为0,最大为0.58％;大规模情形下,在给定1800 s内,混合启发式算法的求解质量均优于分支定界算法,两者差距最大为7.16％。这表明所构建的混合启发式算法是有效的。     

越库中心选址模型与启发式算法

考虑客户服务水平,以运输成本、越库中心作业和固定成本、延迟交货惩罚成本总和最小化为目标,建立越库中心选址的混合整数规划模型.在中小规模情形下,运用lingo求问题的精确解,同时根据模型中目标函数的不同特征,构建2种启发式算法求问题的近优解.实验结果表明:在所测的20组数据中,性能较优的启发式算法H2求得的解与精确解的平均误差分别为0.28％和3.24％,接近于精确解,这表明启发式算法H2是有效的.     

露天煤矿车辆的不确定调度模型与优化求解

以内蒙古一露天煤矿为研究对象,对露天矿车辆调度过程中的关键时间参数进行统计分析,确定其随机性,建立车辆调度的不确定模型.在对不确定调度模型优化分析的过程中,训练神经网络逼近函数,对于粒子群算法容易陷入局部收敛的缺陷,结合模拟退火算法的局部搜索技术,得到模拟退火算法和粒子群算法相结合的混合智能算法.计算实验结果证明该算法的有效性和优越性.     

多车辆直运越库调度的建模与启发式算法

以最小化客户的最晚交货时间为目标,建立了多车辆直运越库物流调度问题的混合整数线性规划模型,并使用优化工具ILOG CPLEX求解得到了适当规模问题和小规模问题的精确最优解;基于最大加工时间(LPT)规则,提出求解多车辆直运越库物流调度问题的启发式算法,通过对中等以及大规模实例的数值计算,比较了混合整数线性规划模型和启发式算法之间的计算性能.结果表明,启发式算法具有良好的近似性能,所测24组实例中的相对误差不超过9.5%,接近于精确解.     

UMA模型上不均匀循环的自适应混合调度

不均匀循环的调度分配是并行计算中最经常遇到的问题。采用动态调度势必增加额外开销,纯采用静态调度又很难保证各处理器的负载平衡。本通过引入静态块和动态块的概念,提出了在ＵＭＡ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｍｅｍｏｒｙ Ａｃｃｅｓｓ）模型上把静态调度和动态调度结合起来使用的自适应混合调度ＡＨＳ（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｈｙｂｒｉｄ Ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ）算法,并给出了在曙光一号多处理机上的一些实验结果。     

基于满意优化的多目标车辆调度问题模型与算法

基于满意优化理论,首先提出了客户满意度的概念及评价函数,在此基础上,以最大化平均客户满意度同时最小化运输成本为目标函数,构建了多目标车辆调度问题的教学模型.然后提出了将多目标转化为单目标的方法,并利用禁忌搜索算法对该问题进行仿真.结果表明,基于满意优化的多目标车辆调度问题模型,更能反映物流运输企业的实际情况,其求解算法是快速、有效的.     

基于遗传禁忌算法的任务分配与调度的研究

任务分配与调度问题是公认的NP问题，为了合理的对备份任务进行分配与调度，使得最短时间内完成备份任务，提出了基于遗传禁忌搜索的备份任务调度算法。重点研究了遗传算法和禁忌搜索算法，并针对二者的不足，提出将其两种算法混合，相互取长补短，仿真实验结果和实例应用表明，笔者提出的算法其搜索效率比单一的遗传算法具有较好的效果。     

钢坯热轧加热炉区生产调度模型与算法

钢坯热轧加热炉区生产调度属于组合优化中的NP-complete问题.本文根据加热炉区生产特点建立了分别以生产能耗最小化和加热质量最优化为主次目标的钢坯加热炉区调度数学模型,将其归结为布尔可满足性问题,构造了采用二进制编码方式的遗传禁忌搜索算法进行求解.基于实际生产数据的模拟优化结果表明,该模型和求解方法充分满足了现场加热炉区生产调度的需求,在满足生产工艺约束的前提下,缩短了生产时间,提高了钢坯入炉温度和加热质量,与传统人工调度方法的结果相比具有更好的节能、高产效果.     

不确定风险模型的不确定生存率

基于不确定理论的极值定理中最大值的不确定分布,以及风险模型中最大损失的定义及其独立增量性质,定义并证明了不确定风险模型的不确定生存函数,并给出2个基本性质.利用不确定生存函数和不确定更新过程的分布函数的定义,证明了保费和索赔均带折现率的不确定离散风险模型的不确定生存函数.     

以总加权完工时间为目标的两台机越库排序的动态规划算法

提出并研究两台机器环境下的以带权总完工时间为目标函数的越库配送排序问题.越库作业的入库与出库车辆被看作是排序问题中的机器,入库货物与客户需求为具有前序集限制关系的被加工工件.研究了该问题的计算复杂性及其最优解的若干性质,提出求解该问题的逆向动态规划算法,并给出了动态规划算法的数值实验.结果表明,所提出算法至少可以求解25个工件规模的越库配送排序问题.     

热轧批量计划的模型与算法

针对钢铁企业中的热轧生产调度问题,考虑了生产工艺中的多重约束,建立了基于奖金收集车辆路径问题模型的批量计划模型。模型综合考虑了同宽轧制长度的限制和烫辊材的约束,并针对约束复杂冲突的特点,设计一种基于遗传算法和禁忌搜索的混合算法来求解。生产实际数据的仿真实验表明模型和算法的有效性。     

基于可信度本体模型及不确定性推理的情境感知应用

为增强本体对不确定性知识的表示与推理支持,将可信度方法与本体模型相结合,提出了一种基于可信度的本体建模与不确定性推理方法,根据证据源的可靠性修正知识的可信度值,并通过改进结论不确定性合成方法,使推理结果更加符合客观实际. 家庭远程健康监护系统的应用实例分析表明该方法是可行、有效的.      

基于指派问题的Bay位排箱优化模型与算法

提出了解决集装箱船全航线配载问题的分解算法,将配载问题分解为Bay位选择和Bay位中集装箱箱位指定两个子问题.主要研究了Bay位中装载同一目的港集装箱时,不同重量集装箱在Bay位中的排箱方法.以重心高度最低、横倾力矩最小为目标建立优化模型,将Bay位中不同重量集装箱排箱问题看成是箱位指派问题,采用禁忌搜索算法求解.实际...     

基于资源融合的网格任务调度模型与算法

讨论了网格资源计算能力和网络通信速度异构的树型计算网格环境下独立任务的调度问题,为单层树型网格计算环境下的任务调度问题建立了整数线性规划模型,并采用资源融合方法将多层树型网格计算环境下的任务调度问题转化为单层树型网格计算环境下的任务调度问题,建立了相应的数学模型.基于所提出的模型构造了两个任务分配启发式算法OPCH和OPBH.实验结果表明,在异构的树型计算网格环境下实现独立任务调度时,文中提出的算法比FCFS、Min-min算法具有更好的性能.     

一种布谷鸟-交叉熵混合优化算法及其性能仿真

为了提高布谷鸟搜索算法在求解复杂优化问题时的收敛速度和搜索精度,基于交叉熵方法,构建了一种新的布谷鸟-交叉熵混合优化算法.该算法将基于模型的交叉熵随机优化算法和基于种群的布谷鸟搜索进行有机融合,采用协同演化策略,既提升了混合算法收敛速度,又改善了其全局优化能力.对经典测试函数和PID控制器整定问题的仿真结果表明,新算法具有全局搜索能力强、求解精度高和鲁棒性好等特性,是一种求解复杂优化问题的可行和有效算法.     

雨滴的衰减截面模型及特性分析

对多组数据进行分析后,发现散射截面的规律,以雨衰公式和M-P,J-T雨滴谱为基础,进行多组数据拟和,得出了HPM雨滴衰减截面的经验模型,利用经验模型,得出衰减率随频率和降雨量变化的规律.模型具有简单实用的特点,并且由模型所得结果、结论与有关文献完全一致.