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.     

一类最优指派问题的有效算法

分析和研究一类广义指派问题,给出该问题线性规划模型,并把该问题转化为传统指派问题,从而为该问题找到一个理想、简便的求解方法。     

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.     

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.     

基于区间数排序的区间型指派问题研究

对区间型指派问题进行了研究与讨论.给出区间数的运算法则以及区间数的排序方法,并结合遗传算法对区间型指派问题进行求解计算,与传统的求解算法相比,该算法在处理区间型指派问题时具有求解速度快,运算效率较高的特点,可以很好的解决一些实际的区间型指派问题.该文最后给出具体算例对该方法的可行性与准确性加以验证.     

求解线性规划中指派问题的新方法的注记

通过实例证明,文献[1]利用模糊数学中的隶属函数的思想提出的求解指派问题的方法不能找到该问题的最优解.     

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。     

Matlab在经济管理中的应用

Matlab是功能强大的计算机软件,它在自动控制、机电和土木工程以及经济管理领域有着广泛的应用．我们给出了扩展的指派问题,且证明了该问题与原指派问题的最优值相同,然后利用Matlab语言,得到了指派问题的Matlab算法,对运输问题也给出了该问题的Matlab算法．计算实例表明,新的解题方法,既简易又精确．     

一种基于伏格尔法的指派问题新算法

指派问题是一个应用广泛的运筹学问题.用伏格尔(Vogel)法以及闭合回路验优和调优的方法给出了指派问题的新算法,该算法避免了匈牙利法可能导致死循环的缺陷.并编制了通用高效的计算机程序,该程序能求解任意n人员n任务的指派问题.     

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。     

一个具有约束的指派问题

本文提出的具有约束的指派问题是指派问题的推广。具有约束的指派问题可以化为指派问题进行求解。     

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.     

差异演化算法求解二次分配问题

二次分配问题是典型的NP难题.建立了二次分配问题的数学模型.设计了基于差异演化算法的新方法对其进行求解.给出了差异演化算法求解该问题的具体方案.对不同的二次分配问题算例进行了仿真实验.结果表明,算法可以有效、快速地找到二次分配问题的最优解.     

2种限制性指派问题

提出了指派问题的2种推广模型:双限制性指派问题和缺省限制性指派问题,首先设计了双限制性指派问题2种多项式算法,随后设计出了缺省限制性指派问题的1种多项式算法,并且分别对以上算法的正确性和时间复杂性做出了相应的证明.     

多目标指派问题及其在物流供应中的应用

将多目标指派问题与模糊数学思想相结合,把各目标下的属性值矩阵转化为模糊关系矩阵,再将模糊关系合成矩阵与解决传统指派问题的匈牙利方法结合起来,提出了一种新的求解方法：模糊匈牙利法,并结合物流供应说明了该方法的应用。     

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.     

基于弦截法的频率指配问题求解

为高效解决频率指配问题,利用方程求根的方法解决频率指配问题。构建和原始问题相关联的频率指配方程,运用弦截法求解该方程,从而达到迅速求解频率指配问题的目的。仿真实验结果表明此方法可以有效解决频率指配问题,且算法在运行时间、优化比率等表现出优秀的稳定性。在实际工程运用中,算法的时间复杂度低于其他算法,优化效率比较理想。     

模糊层次分析法在多目标运输指派问题中的应用

首先运用模糊数学,将多目标指派问题转化为模糊指派问题,然后应用模糊层次分析法（FAHP）,确定多目标指派问题中各指标的权重值,并运用传统的匈牙利法求解,最后给出一个应用实例。     

广义模糊指派问题的解法

对于指派问题,工作未完成之前,其效率矩阵中的元素应该是不确定的。但是决策者为了得到具有指导性的决策,有必要对效率矩阵中的元素进行统计或粗略估计。由此产生了更加贴近于现实生活中的不确定环境中的指派问题。针对现实生活中的模糊指派问题,讨论了模糊指派问题出现的三种可能情况,分别建立了它们的数学模型。将求解传统指派问题的匈牙利算法和伏格尔法进行了推广,讨论了模糊指派问题的求解方法,并结合算例进行了说明。