具有相同加工时间单机调度最优交货期和最优排序的确定

研究了工件加工时间相同的确定单机调度最优交贷期和最优加工顺序的问题,且目标函数基于交货期和工件交货时间不准的情况。利用HLP不等式提出了时间复杂度为O（n^2）的最优算法。     

排序算法并行化

阐述了BSP上的并行排序算法,进行了该算法的性能分析,并通过与PRAM—CRCW上快排序算法的比较,说明了该算法的可行性．     

带权的排序问题和二次规划

把带权的排序问题1‖∑ωjCj表示成一个二次规划,证明这个二次规划最优解的充分必要条件是成立WSPT规则,从而也证明WSPT规则是带权排序问题的充分必要条件。同时还证明了1‖∑ωjCj问题目标函数的最小值是∑i=1^n∑j=1^upπ（j)ωπ（i),为用二次规划研究其他带权的排序问题打下基础。     

Flow-Shop网络中最大服务效率的作业顺序

讨论了Flow-shop网络中最大服务效率的作业排序问题,给出了机器完成服务时间与作业结束服务时间之和的一个下界估计公式,由此提出了一个可使Flow-shop网络中服务效率达到最大值的作业排序方法以及一个算例.     

区间数互补判断矩阵中元素的运算与排序算法

分析区间数互补判断矩阵中已有的元素运算法则,重新定义区间数互补判断矩阵中一些元素的运算,给出将区间数互补矩阵转换为一致性矩阵的定理,并利用互反和互补之间的转换,得到一个区间数互补判断矩阵的排序算法.     

Valiant并行归并及排序时间复杂性的分析研究

深入分析研究著名的Ｖａｌｉａｎｔ并行归并及排序算法，并推导其关于ＥＲＥＷ（异步读写），ＣＲＥＷ（并发读异步写）和ＣＲＣＷ计算模型的修正的时间复杂性结果。     

基于改进离散微粒群优化算法的混流装配线多目标排序

产品投产排序是混流装配线有效运作的关键,它是标准微粒群算法无法直接应用的离散空间问题.提出改进离散微粒群优化算法来解决混流装配线多目标排序问题.提出了适应离散编码的粒子位置编码方式,有效避免了不可行解的产生,提高算法效率.引入了动态参数及自适应逃逸机制增强了粒子的多样性和搜索性能.分析了装配线参数变化对目标函数和相应投产序列的影响,并确定出了能够获得最优解的合理参数范围.提出评价指标对改进离散微粒群优化算法与基本离散微粒群优化算法进行了对比,对实际混流装配线的仿真实验表明提出的改进微粒群优化算法可以直接应用于离散排序问题,是一种高效的混流装配线排序算法.改进微粒群优化算法与遗传算法的仿真实验对比显示了提出方法在混流装配线排序问题中的优越性.     

基于多属性决策的供应链排序问题研究

文章以生产排序费用和分批发送费用总和最小为排序目标,考虑包含单个供应商向多制造商供应工件的供应链排序问题,并建立了问题的数学模型;提出了一种融合多属性决策方法的动态规划算法,给出了相应算例,并分析了算法的复杂度。     

工件可拒绝平行机排序

考虑工件有到达时间并且可拒绝的m台无界平行批处理机最小化最大完工时间的排序问题.如果拒绝一个工件,要花费一定的惩罚费用;如果接受这个工件,在m台机器中的一台上分批加工,定义一批的加工时间为这批中所包含的最长工件的加工时间.目标函数是最小化接受工件的最大完工时间与拒绝工件的费用之和.当m是一个给定的数时,给出了这个问题的一个拟多项式时间算法和一个完全多项式时间近似方案.     

基于l_1、l_2范数度量的单位时间平行机加权总完工时间的逆调度问题(英文)

考虑了两种范数(l1和l2)度量下,单位时间的平行机上加权总完工时间调度问题的逆问题.对于已经给定的加工工序,在不同范数l1和l2下,通过最小限度地调整工件的权值,使得这一给定的加工工序成为最优,并且工件权值的调整不会增加原有的目标函数值.