关于旅行商问题的若干启发式算法的性能比分析

旅行商问题的增量最小插入法、最近插入法、最近加入法的性能比已经被证明有一个上界2,本文在欧几里德平面上给出了这些方法性能比接近于2的例子。另外,我们证明了凸包选边插入法的性能比有一个关于点数的对数函数上界。     

一类固定工件排序问题算法研究

针对一类＂可用机器数有限,存在机器与工件间匹配约束,以机器-工件分配成本最小为目标＂的固定工件排序问题,以固定工件的开始时刻、结束时刻为基准构建网络时序图,将＂机器-工件＂分配过程看成网络时序图中的网络流问题,并设计排序问题的模拟退火算法。通过算例发现：算法平均CPU时间为32.9秒,总成本最大误差为0.07%,时间复杂度为O（M（m3＋mn））,空间复杂度为O（m2n）。结果表明：算法为多项式算法,且可行。     

运输路径问题的一个新启发式算法

在解运输路径问题时常常使用Clarke和Wright提出的启发式算法(下称C.W.算法)。本文对Clarke和Wright算法进行改进。改进算法的计算复杂性虽不如C.W.算法,但计算的数值结果在大多数情况下比C.W.算法的结果更好。     

一类特殊的有界变量目标规划的算法

对一类从m个决策变量中选择n(n≤m)个决策变量的有界变量目标规划问题,本文用0-1变量建立了它的数学模型,并提出了一种目标规划分层序列的改进算法及一种启发式算法。     

一种求解JOB SHOP问题的新型混合遗传算法

针对一般车间（JOB SHOP）的作业排序问题设计了一种新的混合遗传算法,该算法将遗传算法和启发式方法相结合,利用遗传算法优化每台机器的首工序,并确定每台机器的优先工序,借助仿真,按照启发式方法安排每台机器的后续工序。通过算例比较,表明该算法具有良好的求解性能。     

极小化最大完工时间的批到达同时加工排序问题

考虑工件成批到达的同时加工排序问题,目标函数为极小化最大完工时间.给出模型在特殊情况下的统筹算法和针对一般情况的局部统筹算法,并通过大量的实例计算来验证两启发式方法的有效性.     

关于拓扑排序有关问题的讨论

通过实例介绍拓扑排序中利用栈保存入度为零顶点的有关情况及利用队列的方法并给出了算法．     

TSP及其扩展问题的混合型启发式算法

就经典的旅行商问题（ＴＳＰ）及其扩展形式;瓶颈问题、多目标问题等给出一种混合型启发式算法,并知微机上予以实现,为困难的扩展型ＴＳＰ提供了新的求解手段。     

关于三段排序法的研究

三段排序算法从数据文件中的首尾相向扫描,并从文件中间的1/3处先向右扫描,两指针相遇后,再从原1/3处向左扫描而实现,直至把数据文件分成第一个、第二个、第三个子文件,使前一个子文件的每个记录的排序码小于后一个子文件的记录的排序码,重复上述过程直至排序完成,因使用了状态转换技术设计,使算法更加结构化,本算法总时间为O(nlog_3n),实例结果表明,三段排序算法比Shell算法快。     

大型0—1目标规划的启发式算法

提出了一个０－１线性目标规划新的启发式算法,该算法以新的算法准则及评价标准,改进了旧算法中的系数限制,并能通用于任何０－１线性目标规划问题,特别能够有效地解决大规模０－１线性目标规划问题。     

多车场集送一体化车辆调度问题及其遗传算法研究

针对物流配送中的多车场一体化车辆调度问题提出了智能处理方法,采用了基于自然数的一体化配送对路径表示方式,用里程约束来控制车场的插入,以增加惩罚的方式加入时间窗约束。并且根据具体约束情况设计了改进的遗传算法,采用了动态染色体、改进的交叉和变异法、内部扰动和外部扰动等技术,提高了遗传算法的优化效率和优化效果。介绍了此算法的原理,给出了具有一个代表性算例试验结果和结果分析。试验结果表明了此方法对优化有里程和时间窗约束的多车场一体化车辆调度问题的有效性。     

求解作业车间调度问题的多种群改进遗传算法

在求解作业车间调度问题上,针对遗传算法的早熟收敛、对初始种群敏感等不足,提出了多种群改进遗传算法.该算法在进化过程中通过引入具有优良性能的修正种群替换进化种群的较差个体,实现了多种群杂交,以保持种群的多样性,提高了搜索效率.应用实例分析和算法对比证明了改进算法的效果和优越性.     

铁路运输管理中的多机模糊排序问题及遗传算法研究

本文研究铁路管理中的多机模糊排序问题,案例背景源于铁路编组站调度计划编制中的多目标决策情形,通过对调度计划中有关概念的模糊化定义,建立了该问题的模糊混合0-1规划模型,遗传算法被用来分析与处理此模糊排序问题。实例计算表明,模糊优化与遗传算法为进一步改进铁路管理质量提供了新的解决途径与方法。     

求解作业车间调度问题的一种自适应遗传算法

针对作业车间调度问题,提出了最小化空闲时间的处理过程及其变异算子,设计了一种自适应遗传算法.该算法根据个体的特征确定交叉和变异次数,并根据种群特征不断修正种群.经典的调度基准问题测试表明:自适应措施能够有效保持种群的多样性,可以采用非常小的种群规模;最小化空闲时间的变异算子缩小了算法的搜索空间,大大提高了搜索效率.     

多处理器的节能调度算法

嵌入式多处理器系统中的能耗问题是一个重要的研究方向。在研究单处理器动态电压缩放和多处理器的PF调度算法的基础上,提出了一种多处理器节能调度算法。该算法针对周期任务,通过静态分析确定最低处理器调度要求,在满足可调度性的条件下动态缩放各个处理器电压,从而有效地降低了整个系统的功能。     

《懋勤殿法帖》选帖、排次问题初探

《懋勤殿法帖》是清代康熙年间由朝廷组织刊刻的一部大型的汇刻丛帖,法帖完成后存于内府,故外界流传较少。文章从该法帖的选帖、排次两方面入手,将其与宋代《淳化阁帖》进行比观,指出《懋勤殿法帖》多取《淳化阁帖》之形制规模。     

柔性资源受限的多项目调度问题研究

对国内外关于资源受限的多项目调度问题及柔性资源的现状进行研究,将资源受限的多项目调度问题中的资源拓展为柔性资源并展望了柔性资源受限的多项目调度问题的研究方向。     

排课程序时间片选择的安全决策调度算法

排课表程序中选择合适时间的问题,其本质上是寻找教室、教师和学生班级的公共有空集合,1975年Itai及Shamir证明了课程表问题也是一个NP-完全类问題。从而结束了该问题上很多学者之间的论争。可把排课表问题分成两个层次进行,首先选择合适时间,然后再根据这个时间进行教室调度。而教室调度在各类学校是大不相同的,本文着重讨论了根据安全决策准则来选择合适时间片。其出发点是在为每一门课程选择时间时,要考虑对后续课影响最小,如一位教师一学期讲两门课(相应有两个班级),选第一门课时间时,尽可能选第二门课这个班级在上别的课的时间,这样在选第二门课的时间时,其选择自由度不受第一门课的影响。如一个班级同时接受两位教师讲两门课,其考虑的出发点也同样。这样来选择时间,以后造成冲突的可能性大大减少。本文给出了安全决策调度算法的定量描述,为加快安全决策调度过程,在原始输入课元组时,把相同的教师及相同的班级的课元组放在一起,只要往下扫描几门课。根据这几门课便可进行决策,再以后的课全是无关联的。本文也给出了算法框图。经在IBM-PC机上运行,证明选择合适时间片是完全可行的。