预先知道工件最大加工时间的带机器费用的排序

对大多数排序问题来说，机器集往往是事先给定的，而且在算法进行过程中，机器集是不变的。Imreh和Noga第一次提出了在排序中考虑机器费用的模型。他们研究了所谓的List Model problem，并给出了竞争比为（1＋5的平方根）／2≈1．618的在线算法，同时证明了该模型的任意在线算法的竞争比至少是4／3。本文研究List Model problem的一个半在线情形，我们假设工件的最大加工时间预先知道，我们将给出一个竞争比为19／12≈1．583的半在线算法，同时证明对该问题的这一半在线情形，任意半在线算法的竞争比至少是4／3。这表明部分信息有利于设计更好的算法。     

模糊数加减运算的简化及模糊数的排序

简化了模糊数的加、减运算,给出了模糊数排序的一种新方法.     

电网检修排序问题

研究一个从实践中提出的电网检修排序（调度）问题，并证明了该问题的一般情形是ＮＰ－困难的，对其特殊情形给出了多项式时间的算法．     

加工能力受扰的可控排序干扰管理

在加工时间可控的单机排序中,面对随机发生的干扰事件,研究了初始加工时间表的制定问题。对于干扰事件造成的影响采用匹配时间排序的应对策略,在干扰事件发生后,通过压缩工件加工时间,使新时间表在某时间点后完全恢复到初始加工时间表。基于工件吸收干扰事件影响的能力,设计复合排序规则来决定工件的优先级。由于问题内在的复杂性,在复合排序规则中,应用遗传算法来确定某给定待处理工件集的最优参数。使用概率分布表示干扰事件的发生时刻和持续时间,并综合概率信息和工件的优先级来制定初始加工时间表。最后,通过随机数值试验模拟,发现本文设计的初始时间表优于根据最短加工时间优先规则制定的初始时间表,验证了方法对于处理干扰事件影响的有效性。     

《VB程序设计》中“选择法排序”的课堂教学

程序设计学科作为计算机专业的核心课程,其内容抽象、深奥,特别是排序算法的理解和程序代码的编写,学生学习有较大难度。本文介绍了笔者在＂选择法排序＂这一内容的课堂教学中以算法为根本,引领学生进行程序推导和探究的尝试。     

加工时间基于学习因素的一类排序问题最优算法的证明

考虑了一类工件的加工时间基于学习因素，目标函数为极小化最大完工时间的单机排序问题，即随着加工时间的增加。工件的加工时间将减少．对于文献[Kuo Wen-Hung,Yang Dar-Li. Minimizing the makespan in a single machine scheduling problem with a time-based learning effect[J]. Information Processing Letters,2006,97（2）：64-67．仲提出的最优多项式时间算法，给出了一种更为简洁的证明．     

AHP中排序权数的保序变换计算法

本文通过对判断矩阵实施保序变换,提出了一种计算排序权数的新方法.     

多准则多方案排序研究

本文对多准则多方案决策中的ＡＨＰ和效用理论的排序方法进行了深入的研究。指出了其内在联系。引入满意度的概念，使得在运用效用理论和ＡＨＰ 方法解决同一问题时出现不同结果的现象，得到合理的解释。