具有链形约束排序问题的最优算法

本文给出了问题１｜ｃｈａｉｎｓ｜∑Ｗ（１－ｅ＾－ｒｃｊ）的一个最优算法，推广了文「１」中的一个结果。     

一类处理机具有准备时间的恒速机排序问题

讨论任务的加工是不可中断,处理机是恒速机且处理机具有准备时间的排序问题,目标函数是极小化最大完工时间.对于2台处理机的情况,已经有了一个与处理机加工速度有关的排序的界.研究了对于m(m≥2)台处理机的一种特殊情况,给出了一个与处理机加工速度有关的算法的界.     

无监督排序学习算法的一致性比较

对于无监督的排序学习算法来说,排序结果的评价指标是非常具有挑战性的问题.从一致性的角度,比较了4种比较典型的无监督排序学习方法,并在机器学习标准数据库中进行实验比较分析.结果显示,RPC这种非线性的无监督排序融合方法产生的排序结果有最小的Kendall距离和Spearman简捷距离,体现了RPC在无监督排序方法上的优越性.     

处理机具有准备时间的排序问题Pm,ai‖∑Cj

讨论处理机具有准备时间的同速机排序问题Pm ,a_i‖∑ C_j.证明了SPT排序是最优排序 .     

处理机具有准备时间的排序问题Pm,ai‖∑Cj

讨论处理机具有准备时间的同速机排序问题Pm，ai‖∑Cj。证明了SPT排序是最优排序。     

单机排序问题1|r_j|L_(max)的分枝定界算法

给出了单机排序问题 1 |rj|Lmax的分枝定界算法     

单机排序问题1｜rj｜Lmax的分枝定界算法

给出了单机排序问题1｜r     

具有延迟时间的自由作业排序问题——最坏性能比分析

研究一类具有延迟时间的自由作业问题，证明在机器台数任意的情况下，一个简单的贪婪算法的最坏性能比不超过2。特别当m＝2时，证明了该算法的最坏性能比为3／2，其中m为机器的台数。     

供应链排序中的外包问题

为了更好地将供应链排序和现实生活结合以体现其应用价值,文章研究了一类可以外包的供应链排序模型.外包即指为了提升效率,节省总费用,而采取将工件由其它制造商代替加工的现象.所有的工件均可以在制造商内部加工也可以进行外包加工,外包工件加工完成后必须分批运回制造商才算完工.所研究的模型中有一个制造商和一个外包商,制造商的加工环境为m台平行机,外包商为单台机器.因此在模型中要考虑外包费用、运输延迟以及运输费用,所要做的就是确定外包工件以及工件的加工顺序和外包工件的配送顺序.对于该问题,本文主要研究了目标函数分别为总完工时间、最大延迟以及误工总数的情形;分析了问题的复杂性,运用动态规划的技巧给出了最优算法且分析了算法的时间复杂性.     

带平行约束的多处理机调度问题

对带平行约束的多处理机调度问题，引进一种局部最优解的概念，并以此为基础，给出一种随机化迭代算法．若干实例的计算结果表明，本文的算法是非常有效的     

一类具有学习效果的单机排序问题

讨论一类具有学习效果的单机排序问题.在这类问题中,由于学习效果的作用,工件加工时间将逐渐减少.学习效果通过工件正常加工时间的分段线性函数来描述.基于对问题的分析,把目标函数为极小化总惩罚的工期确定问题转化成指派问题,从而得到问题的多项式算法.对于极小化完工时间和与完工时间偏差的双目标问题,其一般情况同样可以转化成指派问题.此外,对于某些特殊情况,给出了极小化最大完工时间问题与完工时间和问题的简便算法.     

含运输时间的柔性作业车间调度问题研究

在工厂实际生产中,零件加工的运输时间占整个加工时间的比例是很大的,这个时间在生产调度时不可忽略。为了更合理的研究柔性作业车间调度问题,将运输时间考虑进调度模型之中,并在经典遗传算法的基础上进行改进,设计了一种新的启发式规则算法,嵌入在遗传算法中,用于该问题的求解。通过计算结果的比较,证明此调度模型更符合实际生产情况。改进后的算法能够得出解的效率更高。     

一种求3机Flow—shop调度问题的遗传算法

提出一种遗传分枝定界算法求解3机Flow-shop调度问题，该算法似于常用的遗传局部算法和遗传动态规划算法，用随杨方法生成测试例子，通过与著名的Taillard的禁忌搜索算法和Reeves的遗传算法进行比较，实验结果证实了遗传分枝定界算法的有效性。     

带有学习效应的多目标置换流水车间调度问题研究

在综合考虑经济指标和环境因素的基础上,提出了以最小化最大完工时间和总能耗为优化目标的置换流水车间调度问题,并着重考虑学习效应对该问题的影响。针对该问题的特点,构建了带有学习效应的多目标置换流水车间调度模型,并设计了一种嵌有批量处理和扰动算子操作的混合蛙跳算法对模型进行求解。利用扩展的标准测试问题验证了该算法的性能,并与非支配排序遗传算法、强帕累托进化算法进行了对比分析,实验结果表明改进的混合蛙跳算法具有较好的寻优能力。利用此算法得到了不同学习率下的优化目标值,并运用敏感性分析探讨了学习效应对优化目标的影响程度,从而为企业制定合理的生产调度方案提供参考。     

带有启动期的车间调度问题的遗传算法

针对实际的生产过程,提出带有启动期的车间调度问题,建立了相应的数学模型,利用遗传算法对该模型进行求解.算法采用基于优先表的编码方式,设计了相应的解码方式,最后运用提出的算法求解测试实例验证算法的有效性.     

综合考虑服务水平和资源占用的平行机调度问题

【目的】对综合考虑服务水平和资源占用的平行机调度问题进行研究,建立以最小化总延误和机器使用数量之和为优化目标的优化模型。【方法】针对该问题的特点,设计了一种改进的模拟退火算法进行求解。采用不同规模的数值实验测试算法的性能,并对问题参数展开灵敏度分析。【结果】改进的模拟退火算法具有良好的求解效率和求解质量。【结论】灵敏度分析表明,增加资源储备可以使企业更好地平衡服务水平和资源占用。模型能够对企业实现资源节约型制造提供指导和决策支持。     

平行机上一种带拒绝费用的排序问题研究

主要研究了一种平行机上的排序问题。目标函数是使总完工时间最小但不能超过总拒绝费用的阀值。提出了该问题是NP一难的证明。针对该排序问题给出了伪多项式时间的动态规划算法且设计出了FPTAS。     

车辆的优化调度

建立露天矿生产及车辆安排问题的多目标规划模型,综合考虑卡车、铲车、卸点、铲位等生产设备的利用,并给出了其相应的遗传算法和最大熵算法。