一类新型批处理机调度问题的理论分析

钢卷在冷轧生产中,为了改进其性能,需要在罩式炉进行退火,退火过程由加热、保温和降温三段组成,而这三段处理时间由于工艺上的要求不能归结为一个时间,这与传统批处理机调度有明显的差别.对新型批处理机的总加权完成时间最小化问题建立了非线性整数规划模型,开发了基于动态规划的启发式算法.通过理论分析,获得该算法的误差性能比为3.对于三段中的某一段板卷的处理时间相同的情况,证明了启发式算法的误差性能比是2,而且证明是紧界.对于三段中的某二段板卷的处理时间相同的情况,证明了启发式算法是最优算法.对启发式算法扩展到带有任意段的加工时间的一般情况进行了性能分析.     

有模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理研究

研究带有模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理模型及其混合遗传算法.采用时间窗模糊化处理方法,定义客户满意度函数,根据干扰管理思想对车辆调度中组合性干扰事件进行分析,从配送路径、配送成本和客户满意度三个方面进行干扰辨识与度量,建立基于模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理模型;构造模型求解的混合遗传算法,将最佳客户插入规则与遗传算法结合,同时在算法中嵌入模糊优化程序以处理问题的模糊特征;进行数值实验,实验结果验证了模型与算法的有效性.     

基于神经网络融合技术的BP算法研究

BP神经网络方法数据可并行处理,该方法处理信息能力强,自身具有学习、联想和记忆的能力,避免了传统方法的局限性与专家评价的主观随意性,以及由于数据来源的单一导致的评价模型与评价对象之间不客观的简化;但它也存在网络的训练时间过长、易陷入局部极小值、完全不能训练等缺点.本文提出的神经网络融合技术算法是利用主成分分析法、粒子群算法与BP算法相融合,克服了BP算法的训练时间长、易陷入局部极小值的缺点,并在模型的确定和收敛性上给出了理论证明.     

有顾客时间窗和发货量变化的紧急车辆调度研究

对紧急车辆调度系统进行了研究,探讨了紧急车辆调度问题实现的关键技术.对有顾客时间窗和发货量变化的紧急车辆调度问题,运用了禁忌算法(TS)进行优化.算法基于实数编码,应用GENI插入法产生初始解和进行邻域操作,设计了三种邻域,利用容量约束控制单条路径配送点数,采用惩罚函数处理时间窗约束,通过设计虚拟车场等方法实现了车辆的紧急调度.本文给出了一个具有代表性的算例试验结果,算例结果及其分析表明了此方法对优化紧急车辆调度问题的有效性.     

BAB算法中集成CPT求解job-shop调度问题

CSP(constraintsatisfactoryproblem)的优势在于能够处理复杂约束,获得一个满足约束的解,但难以保证解的质量.OR(operationresearch)的优点是获得最优解或近优解,但它求解复杂约束的优化问题非常困难.CPT(constraintpropagationtechnique)是CSP的主要搜索技术,BAB(branch_and_bound)是OR常用的优化算法.提出了一种将CPT集成于BAB中的混合算法,从一个新的角度解决具有一般性与挑战性的job shop调度问题.其主要特点是,通过在BAB算法中嵌入动态可调的时间窗口约束和加强一致性CPT搜索方法,融合BAB的优化能力和CPT处理复杂约束的能力,提高BAB的优化性能及实际应用能力.实验结果令人满意,证明了算法的有效性.     

大型数据库中数据挖掘算法SLIQ的研究及仿真

大型数据库中的数据挖掘是目前数据挖掘领域重要的前沿课题.SLIQ算法是处理大型数据库数据的有效算法之一.该算法分为三个阶段在预处理阶段,对数值属性进行预排序;在树的构建阶段采用了树的宽度优先增长策略,使得SLIQ能够处理海量的磁盘数据;在树的修剪阶段,采用了一种基于最小描述长度原理的修剪算法.实验结果表明,SLIQ能够较快且准确地处理海量的数据.     

有时间窗车辆路径问题的模型及其改进模拟退火算法研究

论文在对有时间窗车辆路径问题进行描述的基础上,建立了该问题的基于直观描述的数学模型.论文还根据有时间窗车辆路径问题的特点构造了求解该问题的改进模拟退火算法,并进行了实验计算.计算结果表明,用本文设计的改进模拟退火算法求解有时间窗车辆路径问题,不仅可以取得很好的计算结果,而且算法的计算效率较高,收敛速度较快,计算结果也较稳定.     

混合离散差分进化算法在单机批处理调度中的应用

本文研究单机批处理调度问题,批处理机有批次容量限制,批处理时间由每个批次所含作业中的最长作业处理时间决定。每个作业具有不同的大小、处理时间、提前拖期惩罚权重,所有作业具有公共交货期,且交货期无限晚。目标函数为最小化所有作业的加权提前拖期惩罚之和。该问题已被证明为NP难题,本研究找到了其最优解具有的一些性质,在此基础上利用它们提出了一种动态规划(DP)与差分进化(DE)算法相结合的混合离散差分进化(HDDE)算法来求解该问题,通过与传统的遗传算法、模拟退火算法和迭代贪婪算法进行对比,HDDE算法显示了更加强大的全局搜索能力。     

单资源调度中误工问题的作业时间压缩算法

本文采用作业时间可压缩的方法来解决单资源调度中的误工问题。在安排任务处理顺序的过程中,当某个任务发生误工时,我们基于关键路径反向搜索的方法,给出了一个启发式算法,求得需要压缩的任务集,使这个误工任务的延误时间尽可能的减少,并使需要压缩的任务数目最少,最后证明了算法的有效性,并给出了一个算例。     

面向JIT制造的零部件配送中心货位优化研究

面向JIT生产的零部件配送具有种类多、批次多、批量少、出入库时间分散等特点,使得有效分配配送中心的存储货位成为一个难题.将存储货位分配问题抽象为三角形装箱问题,构建了考虑时间维度的货位分配模型,设计了求解该问题的启发式算法.应用某知名汽车装配企业零部件配送中心的实际数据,对货位分配优化模型及算法进行了验证,实证数据表明模型及算法能够有效降低运营成本,提高存储空间利用率.     

炼钢连铸生产调度问题的两阶段遗传算法

将炼钢连铸生产过程抽象为混合流水车间,建立了0-1型混合整数线性规划调度模型。模型将严格连续浇注作为等式约束,并通过分段惩罚来平衡炉次的驻留时间。在对模型进行Benders分解的基础上,提出了将GA与LP结合的两阶段遗传算法。在算法设计中,提出了一种新的染色体编码来表示炉次设备指派与排序方案,给出了相应的遗传操作方法。算法的第一阶段通过最小化设备析取冲突来寻找高质量的种群,第二阶段通过求解线性规划模型来指导遗传算法的迭代过程。基于生产实际数据的仿真实验表明,该算法能够有效求解炼钢连铸生产调度问题。     

具有模糊旅行时间的VRP的一种混合遗传算法

传统确定性车辆路径问题是近几十年来运筹学领域研究的一个热点问题.但在许多实际的应用中,由于受客观世界中存在的不确定性因素以及人类观察、认识事物的模糊性的影响,车辆路径问题的某些参数可能是模糊的、不确定的.文中传统确定性车辆路径问题被扩展为具有模糊特征的模糊车辆路径问题.在对具有模糊旅行时间的车辆路径问题进行简单描述的基础上,构建了该问题的数学模型,并通过将模糊逻辑、模糊控制方法与传统车辆路径问题的遗传算法进行有效结合,提出了解决该问题的一种混合遗传算法.最后给出了该问题的一个计算实例,并通过随机模拟试验验证了该算法的有效性和优越性.     

舆情传播中考虑公众风险感知的多资源流应急优化调度

针对舆情传播背景下应急资源调度问题的特殊性,首先运用多案例分析进行了具体描述。然后,考虑到公众的有限理性,运用前景理论对其风险感知行为进行了刻画,并给出了保留供应率的定义。进一步,运用模糊理论来刻画公众追溯以往的资源供应状况,在同时考虑到供应点和配送中心的能力扩充基础上,构建了多种类资源应急优化调度的0-1混合整数非线性模糊规划模型。最后,以2011年东日本大地震事件为例验证了理论研究的有效性,并考查了决策者在控制公众风险感知中的偏好行为对最优调度方案的影响。     

基于风险的考虑成本和允许等待的车辆运输调度问题研究

本文同时考虑了成本约束和允许等待情形,研究了最小化风险的车辆运输调度问题,其中运输风险是随时间不同而变化的,即研究在时间依赖网络中基于风险的有约束的运输路径选择问题,以及在选定路径的顶点上决定的出发和等待时间的综合问题。建立了相应的混合整数规划模型,设计了相应的算法,并分析了算法复杂性,最后通过算例验证了该算法的有效性和可行性。     

MODELING LEARNING CURVE AND LEARNING COMPLEMENTARITY FOR RESOURCE ALLOCATION AND PRODUCTION SCHEDULING*

Research on learning effects in mathematical programming models for optimum resource allocation has called attention to the difficulty in solving such models in their original nonlinear form. In this paper, systematically varying sizes of linear segments are designed to approximate productivity changes along the learning curve, and a single separable linear programming model is developed. With production complementarity and learning transmission between products, a more realistic resource allocation and production scheduling problem emerges. Two cases of learning transmissions are considered, and the model design process, which defines a decision problem that can be solved by a simplex algorithm, is demonstrated.     

中小呼叫中心月度排班优化模型与算法

国内中小呼叫中心制定坐席人员月度排班表时,通常考虑劳动法规合同约束和体现企业自身用工管理诉求。构建坐席人员月度排班优化问题的二次整数规划模型。鉴于问题模型难解性,依据调研企业需求和模型逻辑结构分析,把问题分解成三个子问题。通过构建整数规划模型和提出启发式算法来求出子问题解,从而生成排班问题优化解。问题实例计算表明,模型算法能够有效控制人力成本和兼顾员工同班次管理目标。与周排班方法比较,该方法能够充分体现月度排班人力灵活性来实现人力优化配置。     

电子商务下基于改进两阶段算法的有时间窗车辆调度优化

为满足电子商务下的物流配送需求,将传统车辆调度模型进行修改,将目标函数改为基于费用最小,在约束条件中增加时间约束、货物容积约束、车辆最大工作时间、多种车型、载重量限制和最大行驶距离等,以提高模型的适用性和通用性。由于有时间窗的车辆调度问题是NP难问题,采用改进两阶段算法进行求解。即第一阶段用模糊分层聚类法将客户群分成若干区域,在每个区域又用扫描算法分解成若干符合约束条件的小规模子集;第二个阶段对各个分组内客户点,就是一个个单独TSPTW模型的线路优化问题,因此,采用改进混合遗传算法进行优化求解,最后的算例仿真表明了算法的有效性和可行性。     

基于混合流水作业组织的集装箱码头装卸作业集成调度优化

集装箱码头集疏运资源调度的对象是由岸桥、集卡、场桥所构成的多阶段一体化的集装箱装、卸、运操作系统,将该系统的调度优化基于多阶段混合流水线调度问题建立混合整数规划模型,同时考虑集装箱码头现实作业中预定义顺序、避免岸桥交叉作业、以及取决于作业顺序的切换时间等现实约束,针对问题自身的特点设计了两阶段启发式算法,得出各阶段设备的指派结果及作业顺序。通过与基于现行调度规则的调度方案以及与目标函数理论下界值的对比实验,显示了所提出的集成调度模型及求解算法能够有效降低船舶在港时间并实现集卡资源的共享,为集装箱码头集疏运资源的集成调度提供了新的思路。     

Job scheduling with dual criteria and sequence-dependent setups: mathematical versus genetic programming

Flexibility, speed, and efficiency are major challenges for operations managers in today's knowledge-intensive organizations. Such requirements are converted into three production scheduling criteria: (a) minimize the impact of setup times in flexible production lines when moving from one product to another, (b) minimize number of tardy jobs, and (c) minimize overall production time, or makespan, for a given set of products or services. There is a wide range of solution methodologies for such NP-hard scheduling problems. While mathematical programming models provide optimal solutions, they become too complex to model for large scheduling problems. Simultaneously, heuristic approaches are simpler and very often independent of the problem size, but provide “good” rather than optimal solutions. This paper proposes and compares two alternative solutions: 0-1 mixed integer linear programming and genetic programming. It also provides guidelines that can be used by practitioners in the process of selecting the appropriate scheduling methodology.     

作业车间的模糊动态调度问题研究

本文针对作业车间的模糊动态调度问题,给出了该问题的生产系统描述、建模,给出了基于工件到达时间三角模糊数的计算确定重调度时段划分点的模糊动态调度策略,通过一种基于时间分解的策略将作业车间的模糊动态调度问题转化为一系列不一定被完全执行的静态模糊子调度问题求解。针对模型的求解给出了改进的G&T算法,将改进的基于关键路径的邻域交换技术引入遗传算法变异算子的设计,改善了算法解的局部寻优能力。仿真实验结果表明,本文给出的作业车间模糊动态调度模型是正确的,提出的算法有效,且动态调度策略具有鲁棒性。