一类广义指派问题的重指派算法

讨论一类广义指派问题的近似算法,使用了笔者后 个关于含有对排列随机选取过程的时间表方法的单调性引理,给出了一种对于可行解的改进型的重新指派方法。     

指派问题的树算法

给出了求解指派问题的树算法.该法将指派方案与树枝建立联系,每种指派方案对应一个树枝,通过画指派树讨论所有可能的指派方案,最后经过比较得到最优指派方案.该算法简单易懂,易于掌握,能够找到全部最优指派方案,并且容易编程实现.     

“人少任务多”型指派问题的一种新算法

对于“人少任务多”型指派问题的解法,人们已经提出了很多解法,如“加边补零”法[1],“加边补最小值”法[2],只是前面提到的这些方法总体思路都是将其转化为标准指派问题来求解;对此,提出了一种不同于传统解法的差额法,方法不必一开始就去用新的矩阵去代替原系数矩阵,而是可直接在原系数矩阵上进行求解;方法简洁,直观,而且优于传统算法.     

带时间因素的指派问题

本文建立了带时间因素的指派问题的非线性数学模型,用大Ｍ法给出了其求解方法及迭代步骤,并通过算例验证了这一方法的可行性,得到了一个比传统指派方案优化的指派方案。     

指派问题的新算法

给出了关于指派问题的新算法：在差额最大的行或列中优先寻找最小元素．一般地说，此算法优于匈牙利法及[2]所论及的方法．     

二维瓶颈指派问题的动态规划算法

基于前人对一维瓶颈指派问题的算法的研究，讨论了二维瓶颈指派问题，并给出了一种带阀值的动态规划算法。     

平衡分式指派问题

在经典指派问题和瓶颈指派问题研究的基础上,给出了平衡指派问题的一种新的演变形式,即带有分式目标函数的平衡指派问题,并提出了求解该平衡分式指派问题的多项式时间算法,阐述了算法的有效性,并且给出了时间复杂度,还通过一个算例演示了此算法。     

指派问题的一种网络解法

用网络模型的方法，给出指派问题的又一种解法。     

最优指派问题的动态规划模型及算法

考虑了指派问题:有m项工作和n个人.若m与n是相同的,并且每一项工作只能由一个人来做;同时,每一个人只能做一项工作;符合这一条件的指派问题称为标准指派问题;若m与n不相同, 则称为非标准指派问题.本文在充分考虑了指派问题性质的基础上,建立了求解标准指派问题的动态规划模型,并给出了其求解算法;同时在标准指派问题的动态规划模型的基础上给出了求解非标准指派问题的动态规划模型.最后,通过实例说明了本文提出的方法的基本步骤和计算方法的可靠性.     

一类非平衡指派问题的求解

讨论了一类非平衡指派问题的求解方法,即要求指派给各人的任务数目两两之间相差不能超过1,并且要求所需总费用或总时间最少的非平衡指派问题,采取虚拟假想任务或者虚拟假想人的方法将之转化为平衡指派问题进行求解.     

缺省分配问题的一种解法

主要考虑了在最少时间和资源消耗的前提下,n个人执行n项并行工作的最优分配问题.通过借助于Floyd算法规则,我们给出了一种有效的两阶段迭代算法.该算法可加以推广用于解决其他文献中所研究的类似问题.     

求解指派问题的伏格尔方法

通过对指派问题和运输问题的数学模型及其求解方法的分析比较,指出了作为运输问题特类的指派问题的特征及通常求解方法的弱点,在此基础上给出了求解指派问题的伏格尔(Vogel)方法的思想和步骤,并利用文献的数据给出具体的例证.     

解决不同类型指派问题的EXCEL模型

指派问题,运筹学分支整数规划的一种应用,主要用于解决资源配置方面的问题.通过EXCEL建立了不同类型指派问题的模型,旨在得到最优化的方案,并可将该模型应用于组织的管理活动,提高经济效益.     

一类最优指派问题的动态规划算法

考虑一类较一般的最优指派问题 :欲把m项工作指派n个人去完成 (m≥n) ,要求每项工作只能由一个人来做 ,第i个人可以同时做bi 项工作 ,其中bi 是待求未知数 ,满足di ≤bi≤ei(ei,di 为第i个人所需工作数的上下限 )及∑ni=1bi =m为已知常数 (i=1,2 ,… ,n) ,第i个人做第j项工作所用的时间为cij≥ 0 (i =1,2 ,… ,n ;j=1,2 ,… ,m) .本文给出了求解上述最优指派问题 (使总耗用时间最小 )的动态规划算法 .     

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...     

基于混合算法求解指派问题

本研究建立了指派问题的数学模型,提出了以遗传算法和蚁群算法相结合的思想及其解决方案．算法主要是将每一个任务作为一个基因位形成染色体,以遗传算法控制寻优方向,更适宜解决组合优化问题．实验结果表明,使用此算法解决指派问题,提高了搜索效率,能够在短时间内找到最优分配方案,证明该算法是可行的．     

具有柔性约束指派问题的一种新解法

将经典约束满意问题推广到柔性约束满意问题,并研究求解具有柔性约束规划问题的模糊满意解和Discrimin最优解的算法.最后,用实例说明了该理论方法在求解约束指派问题中的应用.     

用最小费用流的允许边算法求解指派问题

构造指派问题的最小费用最大流模型,并将基于对偶原理的允许边算法用于该模型,提出了求解指派问题的一种新算法。该算法按照互补松驰条件,通过修改已标号节点的势,在容量-费用网络中逐步扩大允许网络,并在其中增广流量,直至求得容量-费用网络的最小费用最大流,此最大流中的非0流边即对应于指派问题的最优指派。在迭代过程中,后续迭代充分利用了上一迭代的信息,有效节省了计算量。对于非标准指派问题,可以直接求解,而不需要先将其转化为标准形式。     

基于水平效应函数的模糊指派求解模型

结合模糊信息结构特征,提出了水平效应函数L(λ)的概念,建立了从整体上集中量化模糊数位置的、具有广泛可操作性的IL-度量方法及IL-度量在水平效应函数L(λ)下的IDθ-不确定度,进而通过引进的零型模糊数推广了著名的匈牙利算法。最后通过一个算例验证了算法的有效性。并在此基础上,利用模糊信息的IDθ-不确定度分析了指派决策的可靠性程度。该讨论为某种意识下的不确定型决策奠定了理论基础,具有较强的可操作性。     

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。