单机总误工问题的分解启发式算法

为了解决单机总误工问题,提出了一种分解启发式算法。该算法是将解决这一问题最好的优化方法(Lawler分解算法)和非常有效的启发式算法(MDD)有机结合,在每一次迭代过程中均利用MDD算法估计Lawler分解算法中不同分解位置对应的误工,确定具有最大加工时间的工件在获得最小总误工的分解位置处加工。从理论上证明了该算法得到的排序结果优于MDD排序,仿真实验也表明该算法得到的结果99%以上为最优排序,而且可以求解多达1000个工件的问题。该算法以较短的时间获得了接近最优排序的结果,算法性能优良。     

加工时间离散可控的分批排序问题

分批排序和可控排序是两类重要的现代排序模型,该文中把这两类排序模型相结合,讨论加工时间离散可控的单机分批排序问题:对于所有工件具有相同的可控加工时间和控制费用这一情形,分别考虑机器容量有限及无限两种情况下,分别使最大完工时间和总完工时间加上加工时间可控所需费用的总和为最小作为优化的目标,讨论了这四个问题的最优解的性质,并在此基础上提出了相应的多项式时间最优算法.     

基于动态规划算法的供应链排序问题研究

针对多制造商多客户的供应链排序问题,将排序理论应用到供应链管理中,分析了供应链问题的特点,研究了多供应商多制造商的网状供应链中的总流程时间问题,并以生产排序费用和发送费用之和最小为优化目标,采用动态规划算法建立总流程时间问题数学模型,提出最优算法,最后通过仿真对比实验论证了该算法有效性.     

极小化总完工时间同型机分批排序问题的最优算法

本文讨论了两台批容量为无穷的同型机分批排序问题中,目标函数为极小化总完工时间的排序问题.提出了一个多项式时间的动态规划最优算法.并通过算例对该算法的运行过程加以说明.     

工件加工时间为非线性分段函数的单机排序问题

讨论工件加工时间是开工时间非线性分段函数的单机排序问题，目标函数为极小化最大完工时间，总完工时间和加权总完工时间．对于目标函数为极小化最大完工时间和总完工时间的问题，给出了求解最优排序的多项式算法，对于目标函数为加权总完工时间的问题，给出了工件间的一致关系。     

时间错位和序列错位呈线性关系的重新排序 (三峡地区资源环境生态研究)

讨论了时间错位和序列错位呈线性关系,即最大时间错位与最大序列错位之和、最大时间错位与总序列错位之和、总时间错位与最大序列错位之和、总时间错位与总序列错位之和限制下,以使总完工时间最小为目标的重新排序问题。重新排序就是原始工件已经按照某种规则使目标函数值达到了最优,但还没有开始加工,这时又有一批新工件到达,要求将新工件与原始工件一起重排使目标函数为最优的排序问题。根据经典排序理论,证明了原始工件与新工件按最短加工时间优先规则可以使目标函数达到最优。由动态规划原理,对每个问题设计并证明了不同的算法及其时间复杂性,最后结合实例作了进一步论证。     

恶化工件具有p-s-d安装时间的非同类机排序

主要讨论了恶化工件具有p-s-d安装时间的非同类机排序问题.工件的实际加工时间与开工时间有关,安装时间是依赖于所在机器上已加工完的工件的加工时间的简单函数,即p-s-d形式.本文所考虑的问题是如何确定工件在非同类机上的加工顺序使得所有工件的总完工时间最小.在每台机器上加工的工件数确定的情况下,将该排序问题转化为一个指派...     

加工时间依赖工件位置的链约束单机排序问题

讨论了工件加工时间依赖工件位置的链约束单机排序问题．对于链可中断和不可中断两种情形．证明了目标函数为最大完工时间和总完工时间时该问题仍然多项式时间可解．     

基于截断学习效应的流水作业排序问题研究

【目的】给出具有截断学习效应的加权总完工时间流水作业排序问题的最优解。【方法】建立具有截断学习效应的加权总完工时间流水作业排序问题的数学模型,给出优势性质、下界和上界,并采用分支定界算法求解该问题的最优解。【结果】数值模拟结果表明:启发式算法得到的解比较准确,最大误差为 0.4117 ,分支定界算法的效率比较高,处理 100 个工件所用的最大时间不超过 460s 。【结论】计算结果表明分支定界算法能够很快地给出该问题的最优排序。
     

时间错位限制下最小化总完工时间的继列分批重新排序

研究在时间错位限制条件下,继列分批最小化总完工时间的重新排序问题.对于最大时间错位和总时间错位的不同约束情况下,研究可行排序和最优排序的结构性质,进而设计了它们的拟多项式时间算法.     

带机器准备时间的两台机器半在线排序

研究了两台机器的两个半在线排序问题.当机器为有准备时间的同类机时,总加工时间已知;当机器为有准备时间同型机时,最大加工时间已知.对这两个问题,给出了各自的半在线算法,证明了他们的竞争比分别至少为b 1/2b 1和2/3,其中b,为机器速度,b1=1,1＜b2=b.     

极小化加权总完工时间的工件可拒绝排序 (运筹学与控制论)

经典的排序问题要求工件都必须进行加工,然而在实际中有时候由于一些特殊的原因可以考虑工件不加工。例如,加工时间非常大,或加工所需费用非常高,于是就不加工这一工件,而是通过支付一定的费用后送到外边"外加工"或购买更合算,这类问题称为工件可拒绝排序问题。需要研究的任务是怎样选择工件在机器上进行加工或拒绝,并且如何安排被接受加工工件的加工次序使给定的目标函数值最优。本文研究了工件可拒绝排序中,目标函数是有限的总惩罚费用(总惩罚费用约束下)极小化加权总完工时间,工件到达时间都相同的同型机问题,设计了伪多项式时间的动态规划算法,并给出了相应的FPTAS算法。     

列车运行能耗与乘客换乘时间协同优化研究

为减少轨道交通系统运营总能耗和乘客换乘时间,以列车的在站停留时间为决策变量,建立了一种协同优化的时刻表优化模型,并设计了求解该模型的遗传算法。应用北京地铁五号线和亦庄线的实际数据展开算例研究,验证模型和算法的有效性。结果表明,该研究较优化前的轨道交通系统总能耗减少5.15%,乘客换时间减少17.66%。     

列车运行能耗与乘客换乘时间协同优化研究

为减少轨道交通系统运营总能耗和乘客换乘时间,以列车的在站停留时间为决策变量,建立了一种协同优化的时刻表优化模型,并设计了求解该模型的遗传算法。应用北京地铁五号线和亦庄线的实际数据展开算例研究,验证模型和算法的有效性。结果表明,该研究较优化前的轨道交通系统总能耗减少5.15%,乘客换时间减少17.66%。     

权守恒有向图中的最小总权圈

讨论权守恒的有向图中最小总权圈问题,分别给出求解一般情况下最小总权圈的最优算法和经过特定点或特定边情况下最小总权圈的最优算法.另外还给出判定是否有圈经过特定点或特定边的线性时间算法.     

北京轨道交通单位距离行程时间可靠性评价

本文以北京轨道交通AFC数据为基础,提出了新的单位距离行程时间可靠性评价指标和方法, 并使用该指标和方法对北京市轨道交通行程时间可靠性进行了实例评价。总体上看，乘客出行时间虽然会受到早晚高峰的影响，但影响不是很大，北京轨道交通网络整体的行程时间可靠性较好。     

时间期望错位限制下完工时间和的随机重新排序

讨论了工件加工时间服从任意分布,在时间期望错位下的随机重新排序问题,目标是使期望总完工时间最小.根据理论分析的方法,研究了工件的最优加工顺序.结果表明最短期望加工时间优先规则是使目标达到最小的策略,并由该策略得出多项式时间算法或拟多项式时间算法.     

具有学习与退化效应的单机排序问题

研究了具有学习效应与退化现象的单机排序问题,给出了目标函数为最大完工时间、总完工时间的多项式时间算法;并证明工件的权重与加工时间一致时加权总完工时间问题、工期与加工时间一致时最大延迟问题均有多项式时间算法.     

大型循环水体置换时间的实验研究

论述了水体置换与置换时间特性及其影响因素,并结合工程实例,给出了基本置换时间和附加置换时间的计算思路和方法,用于大型循环水体特性研究和计算。其中水体总置换时间为基本置换时间和附加置换时间之和,它们可根据流体运动的连续性原理、水体工作平衡和流场分布进行计算。水体置换时间与水体体型尺寸、进出水口的数量、尺寸、方位、水体平衡方式和条件等诸多因素有关,应根据工程实际情况确定计算。