基于偶图匹配和禁忌搜索的排课新算法

针对目前高校的特点,提出一种偶图匹配和禁忌搜索相结合的排课新算法.将排课五要素恰当地绑定封装成课元和课栈两个向量,并以二维权值矩阵描述课元和课栈之间的关联权重,按照重权优先的原则并根据正确性原则进行约简,获得课元和课栈之间的匹配偶图.在此基础上,引入禁忌搜索算法,以排课的完备性原则、合理性原则和人性化原则的加权和为目标函数,以随机二维权值矩阵生成的匹配偶图为初始解,对二维权值矩阵进行扰动构成搜索邻域,以生成的匹配偶图为禁忌对象,采用全局藐视准则,获得最优的排课方案.给出典型算例验证提出的方法,结果表明了其可行性,并且具有考虑因素多和计算效率高的特点.     

钢铁原料物流计划问题的建模与求解

研究了钢铁工业从原料采购到初级产品生产的物流计划问题,包括运输、库存和面向生产的配送.以所考虑的相关成本最小化为目标建立了数学规划模型,并采用列生成的方法求解.对0-1变量的线性松弛采用启发式的分支和深度优先搜索策略尽可能快地获得好的可行解.在分支结点上,通过求解最短路子问题获得限制主问题所需要的列,分支树上的根结点提供了体现可行解质量的下界.最后,计算机随机试验验证了该模型的有效性和算法的稳定.     

双代号网络图中虚工序对时差计算公式的影响与修正

如何使用最少的虚工序和虚节点绘制双代号网络图属于NP-hard问题,所以对于任意一个给定的项目,会存在多个正确的而且虚工序画法不同的双节点网络图与之对应.本文的目的在于研究双代号网络图中不同虚工序对时差计算公式的影响并进行修正.虚工序画法的不同会导致网络图中产生数量和类型不同的节点,因此研究方法从分析节点入手.首先根据虚工序的画法将节点分为一般节点,虚出节点和虚进节点三类,然后逐一分析每类节点对工序时间参数节点式计算公式的影响.通过同定义式算法对比,结果发现工序自由时差和安全时差的节点式算法分别对于虚出节点和虚进节点失效.最后提出节点式计算公式的修正方法,实例分析证明本算法简捷有效.     

量子连续粒子群优化算法及其应用

提出了基于量子理论的连续粒子群优化(Continuous Particle Swarm Optimization based on Quantum Methodology, CPSO-QM)算法,主要是采用了量子理论中的叠加态特性和概率表达特性.其中,叠加态特性可以使单个粒子表达更多的状态,潜在地增加了种群的多样性;概率表达特性是将粒子的状态以一定的概率表达出来.在基准函数的实验测试中,对比其它常用算法,结果显示本文提出的算法性能较好.在实际应用中,以丙烯腈反应器作为建模研究对象,提出了三种进化策略,实验结果显示,这三种策略训练的神经网络软测量模型都可以较好地预测丙烯腈的收率.     

两类决策系统中规则获取的联合决策矩阵算法

提出了联合决策矩阵的概念以及基于联合决策矩阵的两类决策系统规则获取算法.将条件属性等价矩阵和决策属性等价矩阵合并到一个矩阵中,大大减少了矩阵生成过程的比较次数,能有效提高算法的效率.用一个实例说明了算法的执行过程,并通过算法复杂度分析与实验结果对比,进一步说明了该方法的有效性.     

多因素采购组合拍卖获胜者确定问题研究

分析了多因素采购组合拍卖和树型结构的基本特征,给出了价格投标和质量投标同时作为获胜者确定问题衡量标准的采购组合拍卖模型,在树型结构下建立了相应拍卖获胜者确定问题(WDP)的多目标规划,并给出了此规划的求解算法和改进算法.     

基于MTO-MTS的钢厂合同计划方法

建立了基于MTO-MTS的钢厂合同计划的整数规划模型,模型同时考虑库存余材匹配和生产计划,以提前/拖期惩罚、交货时间窗内拖后惩罚、生产费用、库存匹配费用、合同违约惩罚总额最小为目标.根据模型特点,构造了对非可行解进行启发式修复的改进粒子群算法求解策略.仿真实验首先对参数设置进行分析,然后对多组数据进行了结果分析,并在相同条件下,对比了本文模型与分阶段考虑库存匹配/合同计划方法的实验结果,验证了本文模型和算法的有效性.     

运输能力受限与费用时变批量问题的拉格朗日松弛启发式算法

在多产品、多周期动态批量问题中引入产品的运输成本,每个周期采购的产品通过同一类型的运输工具运输.单位运输工具运载能力受限,每个周期可以使用的运输工具数量有限且单位使用费用时变.根据初始假定建立混合整数规划模型,运用拉格朗日松弛理论,通过约束松弛与模型分解,设计一个启发式算法进行模型求解.通过随机产生的大量实例从计算效果与效率两方面来评价启发式算法.     

求解二层线性规划问题的混合粒子群算法

结合粒子群优化方法和单纯形法为二层线性规划构造了一个混合粒子群优化算法.算法具有两层结构,其中粒子群算法用以求解上层规划问题,单纯形法用以求解下层规划问题.设计的粒子群在上层决策变量的可行城内搜索最优解,同时通过单纯形法求解下层规划问题得到每个粒子相应的下层规划问题的解.算法通过初始种群可行化,以及步长控制、不可行粒子淘汰等技巧避免了使用罚函数处理约束带来的困难,提高了粒子群优化算法的计算性能.最后,我们给出算法的数值例子并对该算法的计算性能加以分析.     

资源受限多项目选择计划模型及其免疫优化决策方案

针对资源受限多项目选择计划问题探讨其数学模型,利用改进的克隆选择算法对其进行求解.算法设计中,利用启发式规则生成初始抗体群;利用变异算子改善进化群体的质量和增强进化群体的多样性;在群体更新中,基于启发式规则,插入新的成员微调进化群体的多样性.数值实验结果说明了模型设计的合理性,以及改进的克隆选择算法的有效性,获得了所建模型的较好决策方案.