离散时间不确定脉冲系统的有限时间稳定性与滤波

本文研究离散时间不确定脉冲系统的有限时间稳定性和滤波问题.利用线性矩阵不等式和松弛变量方法,不仅给出了滤波误差系统有限时间稳定和满足性能要求的充分条件,另外也给出了滤波器存在的充分条件和设计方法.最后通过数值模拟表明了结论的可行性和有效性.     

工件加工时间是开工时间线性函数的单机排序问题

研究了具有线性恶化工件的单机排序问题,其中线性恶化工件指的是工件的加工时间是开工时间的线性增长函数.在一般情况下,对目标函数为极小化完工时间平方和与极小化总误工数问题分别给出了最优算法.此外,在分段情况下,对目标函数为极小化最大完工时间问题也给出了最优算法.     

加工时间可控和恶化的单机最大完工时间排序

本文研究加工时间可控并随开工时间简单线性增长的单机最大完工时间排序问题.该问题将加工时间可控排序和加工时间恶化排序两类研究连接到一起.通过比较技术证明了该问题存在满足以下性质的最优解:每个工件的加工时间或者完全压缩,或者完全不压缩;加工时间完全压缩的工件的顺序由一个工件参数和控制变量的函数的递增序给出,完全不压缩的工件在完全压缩的工件之后以任意序加工.通过将问题等价转换为0-1非线性整数规划问题,给出了单机排序问题的贪婪算法.     

分段脉冲系统的有限时间稳定与滤波

利用线性矩阵不等式和松弛变量方法,研究连续时间分段脉冲系统的有限时间稳定和滤波问题.一方面给出滤波误差系统有限时间稳定和满足性能要求的充分条件.另一方面给出有限时间滤波问题可解的充分条件和滤波器的设计方法.最后通过数值算例表明结论的可行性和有效性.     

基于BP神经网络的时间序列预测问题研究

分析指出了基于标准BP神经网络的时间序列预测问题存在的不足.根据基于BP神经网络的时间序列预测问题的特点,研究给出了一种以y=x作为传递函数的时间序列预测方法,经实例验证表明,给出的以y=x作为传递函数的时间序列预测方法较基于标准BP神经网络的时间序列预测方法具有较好的结果.     

一类加工时间依赖资源的单机排序问题

讨论了一类有准备时间且任务的加工时间依赖资源的单机排序问题.目标函数为最大完工时间与分配给各任务资源消耗量的加权线性组合.给出了问题的若干相关性质.在此基础上,对于任务之间无优先约束和有任意优先约束的情况.分别给出了最优排列算法和最优资源分配方法.并用数值例子作了说明.     

非线性加工时间单机排序问题

讨论工件加工时间是等待时间的非线性增加函数的单机排序问题,目标函数为极小化完工时间和与极小化最大延误.基于对问题的分析,对于一般非线性函数的情况,给出了工件间的优势关系.对于某些特殊情况,利用工件间的优势关系得到了求解最优排序的多项式算法.推广了文献中的结论.     

两类加工时间是一般函数的单机排序问题

考虑了两类有一般加工时间函数的排序问题. 工件的加工时间分别为基本加工时间与开工时间函数、位置函数的和. 对加工时间依赖开工时间的模型,证明了一定条件下极小化最大完工时间和极小化总完工时间是多项式可解的. 对加工时间依赖开工位置的模型,给出极小化最大完工时间和极小化总完工时间的最优序,同时证明了极小化加权总完工时间的一个最优排序性质并给出一个贪婪算法.     

极小化完工时间和的有界批调度问题

考虑m台并行批加工同型机上n个带有释放时间的工件的调度问题,目标是极小化完工时间和.给出了一个多项时间近似方案.     

一类离散时间带随机收入风险模型的带壁分红问题

我们给出了一类离散时间的具有随机收入的非寿险风险模型,研究了该模型的常数壁分红问题.得到了该模型破产发生时Gerber-Shiu折扣惩罚函数.考虑了破产时的期望,有限时间破产概率.最后我们给出了一个例.     

精确覆盖问题的加权分治算法

精确覆盖问题是组合优化中经典的NP-Hard问题之一,其在诸多领域具有广泛的应用价值。本文首先研究了精确覆盖问题的数学性质,并根据数学性质提出相应的分支降阶规则以缩小问题的规模;接着设计了一个基于分支降阶的回溯算法求解该问题;然后运用常规技术分析得出该精确算法的时间复杂度为O(1.4656^k);最后运用加权分治技术对该算法的时间复杂度进行分析,将该算法的时间复杂度降为O(1.3842^k)。文章最后通过一个示例进一步阐述该算法的原理,并与其他精确算法进行了对比分析,研究结果表明该算法是可行的,也是有效的。     

考虑运营期收益的项目建设期时间/费用交换问题(TCTP/R)研究

给出了考虑运营期收益的项目建设期时间/费用交换问题DTCTP/R的概念,讨论了项目工期/收益的函数关系,建立了优化的数学模型,并且将遗传算法应用于问题的求解.最后,结合一个案例说明了在对建设期优化时,应当考虑其对项目运营收入的影响,从全局的角度来进行时间/费用的优化,所得结果才准确与可靠.     

一类带时间窗车辆分配问题的贪婪算法

本文对一类带时间窗的车辆分配问题进行了分析,引入了车辆任务的概念,并将问题转化为车辆与车辆任务的匹配问题,同时制订了运输任务选择和车辆选择的贪婪策略,并在此基础上设计了车辆分配问题的贪婪算法,最后通过实例验证了算法的有效性。     

The coordination of transportation and batching scheduling

We study a coordinated scheduling problem of production and transportation in which each job is transported to a single batching machine for further processing. There are m vehicles that transport jobs from the holding area to the batching machine. Each vehicle can transport only one job at a time. The batching machine can process a batch of jobs simultaneously where there is an upper limit on the batch size. Each batch to be processed occurs a processing cost. The problem is to find a joint schedule of production and transportation such that the sum of the total completion time and the total processing cost is optimized. For a special case of the problem where the job assignment to the vehicles is predetermined, we provide a polynomial time algorithm. For the general problem, we prove that it is NP-hard (in the ordinary sense) and present a pseudo-polynomial time algorithm. A fully polynomial time approximation scheme for the general problem is obtained by converting an especially designed pseudo-polynomial dynamic programming algorithm.     

带准备时间的单机指数时间学习效应排序问题

研究带有准备时间的单机学习效应模型,其中工件加工时间具有指数时间学习效应,即工件的实际加工时间是已经排好的工件加工时间的指数函数。学习效应模型考虑工件的实际加工时间同时依赖于工件本身的加工时间和已加工工件的累计加工时间,目标函数为最小化总完工时间。这个问题是NP-难的,提出了一个数学规划模型来求解该问题的最优解。通过分析几个优势性质和下界,提出分支定界算法来求解此问题,并设计启发式算法改进分支定界算法的上界值。通过仿真实验验证了分支定界算法在求解质量和时间方面的有效性。     

基于交通流的多模糊时间窗车辆路径优化

研究了基于交通流的多模糊时间窗车辆路径问题,考虑了实际中不断变化的交通流以及客户具有多个模糊时间窗的情况,以最小化配送总成本和最大化客户满意度为目标,构建基于交通流的多模糊时间窗车辆路径模型。根据伊藤算法的基本原理,设计了求解该模型的改进伊藤算法,结合仿真算例进行了模拟计算,并与蚁群算法的计算结果进行了对比分析,结果表明,利用改进伊藤算法求解基于交通流的多模糊时间窗车辆路径问题,迭代次数小,效率更高,能够在较短的时间内收敛到全局最优解,可以有效的求解多模糊时间窗车辆路径问题。     

带强制工期的可中断单机排序问题

工件带强制工期,指工件必须在已给定的工期内完工,不得延迟.这种环境在实际应用中随处可见.如果工件过早提前完工,意味着工件还需要保管,将会产生额外费用.本文讨论了在单机上,加工带准备时间与强制工期的n个可中断工件,在机器可空闲条件下,确定一个工件排序,使得提前完工时间和最小.先考虑了问题的复杂性,通过奇偶划分问题归约,证明了其是NP-complete的.而后,讨论了加工时间相等的特殊情形,由于工件不允许延迟,问题可能会无可行排序,因此提出了—个多项式时间算法,既能判定可行性,又能针对可行问题获得最优排序.     

A branch and bound algorithm for hybrid flow shop scheduling problem with setup time and assembly operations

A hybrid flow shop scheduling problem (HFSP) with assembly operations is studied in this paper. In the considered problem, a number of products of the same kind are produced. Each product is assembled using a set of several parts. At first, the parts are produced in a hybrid flow shop and then they are assembled in an assembly stage to produce products. The considered objective is to minimize the completion time of all products (makespan). This problem has been proved strongly NP-hard, so in order to solve it, a hierarchical branch and bound algorithm is presented. Also, some lower and upper bounds are developed to increase the efficiency of the proposed algorithm. The numerical experiments are used to evaluate the performance of the proposed algorithm.     

Scheduling with partial rejection

We study a single machine scheduling problem with partial rejection. Each job is with an integer processing time. Partial rejection occurs when a job is only partly processed with penalty for the rejected part. We focus on integer size rejection. The objective is to minimize the total weighted completion time of processed jobs plus the total rejection cost. We develop a polynomial time optimal algorithm to solve the problem. We also present an easy-to-implement pseudopolynomial time optimal algorithm.     

求解课程表问题的分支定界算法

本通过对中学排课程表问题的特征分析，给出了基于分支定界法的优化算法，数值试验表明这是解决一般编排中学课程表问题的有效算法。