一类Qm/rj/Cmax on-line问题的LS算法分析

考虑一类 Ｑｍ／ｒｊ／ Ｃｍａｘ ｏｎ＿ｌｉｎｅ 排序问题的 Ｌ Ｓ算法（ ｍ 台机器,其中一台机器的速度为ｂ（ ｂ ＞ １） ,其余机器的速度都为１） ,证明这个算法的性能指标的上界是１ ＋ ｍ － １ｂ ．     

LS排序的界

讨论任务的加工是不可中断,处理机是同速机的排序问题Ｐｍ,ａｉ∥Ｃｍａｘ,证明了用ＬＳ算法求解该问题的误差界是２－１／ｍ。     

一类装配式流水作业排序问题的启发式算法及其性能比研究

根据Ｆ′２｜ｍ１≥２，ｍ２＝１｜Ｃｍａｘ排序问题是ＮＰ完全问题的论断，提出了ＡＦＳ问题的两个启发式算法，分别给出了应用启发式算法的实例，并证明了该启发式算法在最坏情况下的品性是２的结论     

具有多台通用机的Cmax问题的启发式算法及其性能指标分析

本文讨论了一类特殊的排序问题，具有二台专用机与ｍ台通用机的两组工件的Ｃｍａｘ问题，给出了ＬＳＭＴ启发式算法，并在ｍ＝２的情况下给出了算法性能指标的严格界。     

智能搜索算法设计和分析

提出了人工智能博弈树搜索ＳＳＳ＊算法的两种改进算法ＢＳ＊和ＤＳ＊算法，给出了ＢＳ＊和ＤＳ＊搜索博弈树端结点的充分必要条件，由此证明了，如果能估计一个合适的上界，则ＢＳ＊算法优于ＳＳＳ＊算法．同时还证明了ＤＳ＊算法优于α－β算法．论述了ＤＳ＊算法搜索深度为奇数的博弈树时，在一般情况下也优于ＳＳＳ＊算法，且这两种算法都降低了存储开销．     

FlowShop排序问题F3／s／Cmax的最优算法

讨论调整时间可分离的ＦｌｏｗＳｈｏｐ排序问题Ｆ３／ｓ／Ｃｍａｘ,对其一类特殊民政部给了优算法。     

一类Qm／pmtn／Cmax的on—line排序问题的有效算法

对一类Ｑｍ／ｐｍｔｎ／Ｃｍａｘ的ｏｎｌｉｎｅ 排序问题, 提出一种算法, 给出其性能指标是ｂ（ｍ －１＋ｂ）ｍ／（（ｍ － １＋ ｂ）ｍ －（ｍ －１）ｍ）, 其中ｍ ≥２ , 当ｍ →∞时,性能指标趋于ｂｅｂ／（ｅｂ－１）．     

MADALINES人工神经网络及快速学习算法研究

在研究ＭＡＤＡＬＩＮＥＳ人工神经网络中心差梯度学习算法（ＣＤＧ）的基础上，提出了一种加速中心梯度学习算法（ＳＣＤＧ），给出了该算法收敛性的证明，在计算机上模拟实现了ＳＣＤＧ算法且分析了实验结果，理论分析与实验均表明，ＳＣＤＧ算法较之传统的ＣＤＧ算法，收敛速度提高了二个数量级以上。     

正则^＊—半群的覆盖

设Ｓ是一个正则＊－半群,Ｃ＊（Ｓ）是Ｓ的最小自共轭全子半群．在Ｓ上定义关系ρ：ａρｂｕ,ｖ∈Ｃ＊（Ｓ）ｓ．ｔ．ｕ＊ｕ＝ａａ＊,ｕｕ＊＝ｂｂ＊,ｖ＊ｖ＝ｂ＊ｂ,ｖｖ＊＝ａ＊ａ,ｂ＝ｕａｖ．用Ｇ表示Ｓ／ρ的置换群,Ｐ（Ｇ）表示Ｇ非空子集的集合．τ是Ｓ到Ｐ（Ｇ）的映射满足条件：（１）ｓ１,ｓ２∈Ｓ,（ｓ１τ）（ｓ２τ）（ｓ１ｓ２）τ;（２）ｓ∈Ｓ,｛ｇ－１∈Ｇ：ｇ∈ｓτ｝ｓ＊τ;（３）１τ－１＝Ｃ＊（Ｓ）．则Ｔ＝｛（ｓ,ｇ）∈Ｓ×Ｇ：ｇ∈ｓτ｝是Ｓ的一个Ｃ＊－酉覆盖．称正则＊－半群Ｓ的一个子集Ｈ是允许的,如果关于任意ａ,ｂ∈Ｈ,ｕ,ｖ∈Ｃ＊（Ｓ）,有ａ＊ｂ,ａｂ＊∈Ｃ＊（Ｓ）和ｕａ,ｂｖ∈Ｈ．用Ｃ（Ｓ）表示Ｓ的所有允许子集（注意到Ｃ（Ｓ）是逆半群）．设Ｓ是一个正则＊－半群,Ｇ是一个群．如果θ：ｇ→θｇ是Ｇ到Ｃ（Ｓ）的一个准同态满足∪ｇ∈Ｇθｇ＝Ｓ,则Ｔ＝｛（ｓ,ｇ）∈Ｓ×Ｇ：ｓ∈θｇ｝是Ｓ的一个Ｃ＊－酉覆盖且Ｔ／σＧ．反之,Ｓ的每一个Ｃ＊－酉覆盖都可以如此构造．     

C^＊代数上初等算子的完全正性

本文我们证明了基Ｒ为Ｃ＾＊代数。Ｓ（．）＝ｎ／∑／ｉ＝１Ａｉ（）Ｂｉ是作用在Ｒ上的初等算子，则Ｓ是完全正的充要条件是Ｓ是ｍａｘ｛１，ｎ－１｝－正的。     

两组工件的P／／Cmax问题的近似解的随机改进算法

本文对具有专用机和通用机的两组工件的Ｐ／／Ｃｍａｘ问题的近似解给出一种随机改进算法。     

同类处理机排序问题Q2∥Cmax的一个算法

本文对ｎ个任务，２台同类处理机的排序问题Ｑ２∥Ｃｍａｘ进行讨论，提出一个算法，用该算法得到的排序表长的界是２ｂ＋１／２ｂＭ，算法的复杂性为Ｏ（ｎｌｏｇｎ）。     

自由作业问题的一种启发式算法及最坏性能比分析

研究具有准备时间的自由作业问题，给出一种简单的启发式算法，证明 在此启发式算法上，最坏性能比是2－1／m（其中m是机器的参数），且上界是紧的。从而证明了对该问题的猜想：即在贪婪算法的情况下其最坏性能比是2－1／m（其中m是机器的台数），且上界是紧的。特别当m＝2时，具有准备时间的自由作业问题，利用该启发式算法得到最坏性能比是3／2，其上界也是紧的。     

两组工件的P∥C_（max）问题的近似解的随机改进算法

本文对具有专用机和通用机的两组工件的Ｐ／Ｃｍａｘ问题的近似解给出一种随机改进算法．     

路和回路的各种乘积图的联结数

图的联结数是图的示性数之一．Ｄ．Ｒ．Ｗｕｏｄａｌｌ［１］首先引进了这个概念，研究了联站数与 图的其它量之间的关系．Ｖ．Ｇ．Ｋａｎｅ，Ｓ．Ｐ．Ｍｏｈａｎｔｙ和Ｒ．Ｓ．Ｈａｌｅｓ［２］研究了一些乘积图 的联结数．［３］中证明了［２］中提出的关于ｂｉｎｄ（Ｃｍ×Ｃｎ）的猜想．本文进一步研究了［２］、［３］未 解决的若干乘积图的联结数，得到了Ｌｍ×Ｃｎ，Ｃｍ　Ｃｎ，Ｌｍ　Ｃｎ，Ｃｍ＊Ｃｎ，Ｌｍ＊Ｃｎ，Ｃｍ（Ｃｎ），Ｌｍ（Ｃｎ）等图的联结数。     

一类P／Sij／Cmax问题的LS算法分析

提出一类有准备时间的排序问题；分析了ＬＳ算法解此问题的最坏情况；个性了ＬＰＴ算法，使最差性能指标由４－２／ｍ改进到８／３－２／３ｍ。     

Flow Shop排序问题F3|s|C_(max)的最优算法

讨论调整时间可分离的Ｆｌｏｗ Ｓｈｏｐ 排序问题Ｆ３｜ｓ｜Ｃｍａｘ ．对其一类特殊情况给出了最优算法．     

求解AFS问题的两种启发式算法在最坏情况下性能比上界的可达性研究

对文献[2]中提出的求AFS问题的次优解的两个简单易行的启发式算法及其品性进行了进一步的研究。由于已证明了其在最坏情况下性能比Cmax（H）／Cmax的上界不去超过2,本文用两个典型的例子证明：对这两种算法,这一上界是可达的。     

∑cos^2n＋1A的全局最大值的迭代算法

给出在△ＡＢＣ中，Ｇ２ｎ＋１＝∑ｃｏｓ＾２ｎ＋１Ａ（ｎ∈Ｎ）的全局最大值的一种迭代算法，运用该算法在ＰＣ机上算得（Ｇ１５）ｍａｘ＝１．１９６４１５５９３…     

计算机辅助作业计划的启发式方法及其应用

分子了平行顺序移动方式下零件在工序间的运动过程和特性，据排序问题理论分析建立了数学模型，对ｎ／ｍ／Ｐ／Ｆｍａｘ问题，构造了优度较高的启发式算法，实现了计算机辅助编制作业计划，该法适于流水车间或成组单元，开发的相应软件可用以编制零件加工进度计划，机床负荷计划，同时绘制生产作业计划图，仿真效果较好。