基于启发式规则的新型进化算法在流水车间调度中的应用

针对流水车间调度这一典型的NP难问题,采用了一种新型进化算法——DNA进化算法进行求解,并对算法做了改进。改进的DNA进化算法中引入了交换操作以更好地搜索解空间,并采用黄金分割率控制变异个体的数目。同时为了进一步提高搜索性能,采用一种新颖的启发式规则产生初始种群。以50个T aillard基准问题进行仿真,并与遗传算法进行了详细比较,仿真结果表明:改进的DNA进化算法具有更好的求解性能以及更高的运算效率。     

带有可控性维护的单机调度问题研究

为在附加费用不大的条件下,通过最小化工件完成时间之和来减小work-in-process中的库存,尽可能使工件按期交付,在将工件调度与机器维护统一进行考虑的模型基础上,提出了带有预防性维护的单机调度问题,并对其进行了建模.将机器的维护周期适当放宽,以便在保证总的附加费用不超出预先给定的一个常数的前提下,实现工件的完成时间和的最小化.对工件加工允许中断的情况给出时间复杂度为O(n*ln(n));对工件加工不允许中断的情况给出一个启发式算法,其时间复杂度为O(n2).由该启发式算法很容易得到问题的可行解,从而为问题的进一步研究打下了基础.     

调度问题Pm|pj=1,intree|∑Cj的两个启发式算法

介绍了调度问题中常用的level算法并分析其特点.在应用level算法求解调度问题Pm|pj=1,intree|∑Cj所得到的调度结果的基础上,构造出求解该问题的时间复杂度为O(nlogn)的标号level算法.给出了可得到更好的调度结果的时间复杂度为O(n2logn)的兄弟因子搜索算法.大量的实例分析表明,兄弟因子搜索算法在绝大部分情况下都可以得到很好的调度结果.     

对多级生产调度中有限容量存储器的研究

通过带有有限容量存储器的多级生产调度模型，分析了存储器的作用和性能以及对多级生产调度的影响，在确定目标函数全部任务加工完毕的时间为最小的情况下，提出一种启发式算法，解决带有限容量存储器的多任务生产加工的排序及各段时间间隔的加工量问题。     

一种求解制造／再制造混合系统车间调度的启发式算法

针对传统方法在求解制造／再制造混合系统车间调度时存在的问题,根据制造／再制造混合系统车间调度的特点,提出了最早交货期一最长加工时间（earliest deliverydate-longest processing time fist,EDD-LPT）的启发式算法。首先,将全部工件按照交货期的时间非减排列,对于交货期相同的工件,则按照再制造修复时间非增排列。然后,依次将工件安排在修复费用最小的设备上。对于再制造修复费用和延迟交货费用之和大于新品制造费用的工件,则采用新品制造替换。最后,给出了EDD-LPT启发式算法的最坏误差界。实例研究表明,EDD-LPT启发式算法较传统方法在计算时长方面具有更好的性能。     

基于DNA进化算法的Flow shop生产调度问题

DNA进化算法是基于细胞分裂中DNA分子复制原理的进化算法.算法模拟了一类单亲群体的演化过程,单亲个体能够通过分裂和变异的交互作用,以1的概率演化得到全局最优解.目前,该算法只是在连续优化问题中有很好的应用.在此算法的基础上,本文将其在个体变异操作中进行了一些改进并成功应用于Flow shop生产调度.为验证DNA进化算法的有效性,采用Flow shop标准问题进行测试.仿真实例表明,该算法简单可行,与其它算法相比较,不但有很好的求解性能,而且具有更快的收敛能力与搜索能力.     

基于启发式算法的全泊位岸桥调度研究

为了提高码头的作业效率,保证到港船只能在最短的时间内完成作业,建立了全泊位岸桥调度模型。在岸桥的可移动范围内,为了降低岸桥的闲置时间,提高利用率,一个贝位可由多台桥吊交替进行作业。根据宁波港码头实际的操作情况,设计了一种钻孔作业的启发式算法,将箱量较多的重点贝位的操作进行优先考虑。然后,岸桥再根据贝位的平均作业量进行分配作业,确保船只作业在最短的时间内完成。计算结果表明:船只能够在计划时间内完成作业,甚至能改善不准时到港船只造成的时间延迟所产生的不良后果。     

目标函数为加权完成时间和的单机维护调度问题研究

讨论了带有可控性维护的单机调度问题,目标是实现工件加权完成时间和的最小化．此问题是强 NP难的,因此给出了三个启发式算法和一个分枝定界算法,并通过实验对这些算法进行评价．实验结果表明其中的两个启发式算法(WSPT算法和综合算法)能得到比较好的近似最优解,分枝定界算法对小规模(n≤10)的问题很容易得到最优解．     

考虑柔性维修的job-shop调度问题及启发式算法

机器设备在计划调度期间需要一段固定的时间去从事维修,这种情况在机械制造I、C测试等领域是经常发生的。文章首先对考虑柔性维修的job-shop调度问题的进行了分析并证明该问题是NP-hard,然后对最优方案的选择进行了证明。文章提出的调度目标是最小化最大完工时间。针对本问题的特性,提出了启发式算法并编写程序进行计算实验。     

用混合算法求解Flow shop调度问题

研究了流程工业中的Flow shop调度问题,针对免疫算法的随机性和不确定性,结合分枝定界方法的特点,提出了一种基于免疫算法和分枝定界方法的混合调度算法,仿真结果表明该算法不仅能有效解决调度问题,而且提高了搜索效率。     

问题1｜pmtn,d_j｜h_(max)的一个最优算法

研究了具有工期限制、可以中断加工的排序问题１｜ｐｍｔｎ,ｄｊ｜ｈｍａｘ,给出了使最大费用函数ｈｍａｘ＝ｍａｘ｛ｈ１（ｓ１）,…,ｈｎ（ｓｎ）｝最小的一个多项式时间最优算法     

求解多目标单机分批排序问题

分批排序(Batch Scheduling)是在半导体生产过程的最后阶段提炼出来的一类新型的排序问题．单机分批排序问题就是n个工件在一台机器上加工，要将工件分批，每批最多可以同时加工B个工件，每批的加工时间等于此批工件中的最大的加工时间．目前只有Cheng-shuo Wang，Reha Uzsoy运用Random Key方法编码研究了单目标函数为Lmax的分批排序问题．给出组合优化中的多目标分批排序问题的一种新编码，结合模糊数学知识，运用遗传算法研究多目标分批排序问题．研究了多目标遗传算法的机制特征，进而给出求解多目标分批排序的遗传算法．     

Windows NT操作系统的优先级调度及一种改进方法

首先简要介绍ＷｉｎｄｏｗｓＮＴ操作系统以优先级为基础来安排所有活动的机制,并对其优缺点进行分析．然后针对其局限性,引入一种新的处理器调度方法———处理器继承调度．在此模型中,某些基本线程可作为其它线程的调度者．很多不同的调度策略均可在此框架下得以实现,并且可共存．最后,对于ＷｉｎｄｏｗｓＮＴ操作系统采用此框架的可行性作一定性的讨论,此调度方法的采用将会大大提高系统的灵活性．     

一种FMS加工中心控制器的实时调度方法

以济南第一机床厂箱体零件的FMS为背景，研究了其底层加工个C的实时调度问题。在综合考虑工件的进料期、交货期和最大生产率等特征之后，提出一种基于批量问题的单机启发式实时调度方法。此方法已在该FMS中应用，且具有广泛的实际应用潜力和理论意义。     

用规则调度方法求解无等待流水车间调度问题

在使用规则调度方法求解无等待最小化总拖期流水车间调度问题时,前提是计算工件的完工时间。提出了计算方法。计算机仿真测试了SPT、LPT、SWPT、EDD、WDD、WPD规则调度方法的性能。结果表明SPT性能最好,SWPT性能最差。     

Nachos中基于优先级调度器的实现

Nachos是一个可修改和跟踪的操作系统教学软件,它给出了一个支持多线程和虚拟存储的操作系统框架.Nachos提供的代码框架只有线程结构、SWITCH程序和相关的一些材料.在Nachos代码的基础上,完成先来先服务（FCFS）、非抢占式优先级（PRIO NP）、抢占式优先级（PRIO _P）3种进程调度算法的实现.     

现场硬实时网络调度算法研究

研究了实时任务死线不大于其周期的任务集调度条件与硬实时网络调度算法约束条件，论证了计算时间复杂度，并将单调死线调度方法直接用于非周期任务调度．最后对调度算法的可调度性进行了严格测试．     

制造型企业生产排产研究综述与展望

通过对大量制造型企业现有排产方法的梳理,综述了当前已有的排产方法,总结了制造型企业排产决策涉及的一般排产问题,比较了各种方法的优劣及适用范围,最后针对现有方法存在的弊端,分析了未来的研究趋势.     

面向云计算的任务调度算法研究

云计算中任务调度对云计算的整体性能有重要影响.归纳了云计算调度的特点和性能指标,指出云计算任务调度研究的主要进展.从传统任务调度算法、Hadoop中的任务调度算法、智能化的任务调度算法等方面概括、分析和比较了不同算法的算法思想、实现机制、达到的性能要求.最后,讨论了现有任务调度策略存在的问题,结合云计算面向服务的特点对云计算任务的研究进行展望.     

一种特殊的单机双目标分批排序问题

考虑目标函数为Cmax和∑ωjCj的单机上批容量无限制的两类双目标分批排序模型:约束模型和线性加权模型.这里通过动态规划的递推算法分别给出了相应问题的多项式时间算法,并分析了算法的时间复杂性.最后指出在本文约束模型解决前提之下.问题相应的主次指标模型也可相应解决.