Vague指派问题的求解方法研究

Vague指派问题的特殊性在于用Vague值表述效益矩阵,进而反映了指派问题中存在的诸多不确定性和模糊性。论文根据Vague值的特点,提出了Vague指派问题的求解转化为经典指派问题思想,进而借助“马太效应”函数、特征值向量和Pareto三种方法实现问题的求解。最后,论文以参考文献中的一组数据为例,采用以上方法进行计算,得到了理想的结果。     

项目多技能人力资源指派与调度混合算法

研究多技能人力资源在项目活动上的指派与调度问题.首先,从问题特点出发,把原始问题分解为指派问题子模型和调度问题子模型.然后,对项目活动间的重叠关系进行识别,将其转化为对指派问题的有效约束,构建数学规划与约束规划相结合的混合算法对问题求解,并采用CPLEX编程实现.研究表明,算法可有效缩减指派问题的可行域,快速地找到问题的近优解,从而提高多技能人力资源的使用效率,是求解项目多技能人力资源指派与调度问题的一个有效方法.     

基于全局搜索算法的不平衡指派问题研究

目前求解不平衡指派问题的主要是将其转化为平衡的指派问题后再去处理.针对不平衡指派问题提出了全局搜索算法,算法不用将不平衡问题转化为平衡问题进行求解,而是基于全局最优策略对任务进行指派,方法理论更加简单,操作更加方便,使得不平衡指派问题得到了很好地解决,同时,这种算法对平衡指派问题、运输问题等依然有效.     

大规模定制模式下基于三角直觉模糊信息的生产指派问题研究

针对大规模定制模式下生产指派面临的模糊不确定性等问题,探讨如何运用三角直觉模糊数构建生产指派模型进而确定最满意的生产指派方案。首先,运用三角直觉模糊数刻画、设计基于顾客个性化需求与企业产出的相对偏差、产品价格与交货期等影响因素的顾客满意度函数和企业利润函数。其次,建立了兼顾企业利润和顾客满意度的调和函数,据此构建了生产指派模型,并证明该模型有可行解和最优解,然后说明模型的求解方法。最后,通过具体实例说明生产指派模型的求解过程及其有效性、合理性。     

大规模定制模式下具有直觉模糊信息的生产指派问题研究

针对大规模定制模式下生产指派面临的模糊不确定性等问题,探讨企业如何在现有生产能力限制条件下,运用直觉模糊理论构建生产指派模型进而确定最满意的生产指派方案.首先,根据TOPSIS原理,定义了直觉模糊决策矩阵行向量、列向量的正理想点与负理想点,以及行相对相似度、列相对相似度与综合相对相似度并据此建立了顾客个性化需求目标函数.然后,构建了以满足顾客个性化需求以及企业利润最大化为目标的多目标整数规划模型,并探讨其求解方法与过程.最后,通过一个算例来说明模型的求解过程及其有效性、合理性.     

基于最小调整法求解最短时限指派问题

最短时限指派问题是具有实际意义的一类指派问题,但是对于其解法的讨论大多根据传统算法思想,导致求解复杂.基于最小调整法思想,给出求解此类问题的简便方法,使求解简单有效,对算法有效性进行分析且给出算例予以验证,最后提出相关模型及其求解.     

基于可信性理论的模糊广义指派问题研究

鉴于广义指派问题的参数确定上通常包含不确定性,因此,将模型的主要参数,即单位费用、资源消耗量,用梯形模糊变量来刻画,从而建立模糊广义指派模型.在模型求解过程中,结合到决策者的实际要求,利用可信性理论将目标函数和约束条件进行清晰化处理,进而通过参数分解法求解.最后,通过数值例子说明模糊广义指派问题的应用,并检验所提方法的有效性.     

一类广义指派问题的有效解法

提出一类广义指派问题,这类问题研究的是m个人执行n项任务,每个人执行的任务数、执行每项任务的人数以及总的指派人项数均有限制,要求最优指派.对这类广义指派问题建立了数学模型,并找到一种转换方法,将这类问题转换为平衡指派问题,从而用传统方法,如匈牙利法求解.最后用一个箅例来说明这种转换方法的简便和有效性.     

动态空域扇区划分管制员指派优化方法

以训练成本最小化为目标,构建了动态扇区划分管制员指派数学模型,通过引入虚拟扇区将模型设计成标准指派问题,为采用LINGO或MATLAB等工具求解奠定了基础.用空间集合抽象了管制员所管控扇区在扇区变动前后的位置关系,根据位置关系用代数式量化了指派成本.根据计算分析结果,提出了减少训练成本,缩短动态扇、区前置准备时间的建议措施.     

基于可能度排序法的区间信息指派方法

针对具有区间数信息的多目标指派问题,利用区间数可能度排序方法,给出了一种新的指派方法.该方法充分利用实际所给的区间信息进行求解,克服了以往这类指派问题最后由多目标问题转换为单目标问题时权数确定主观性大的缺陷.最后给出了该方法的一个算例.     

(m,n,k)指派问题的最小费用流模型及其算法

构造(m,n,k)指派问题的最小费用流模型,并将基于对偶原理的最小费用流的允许边算法求解该模型,提出求解(m,n,k)指派问题的一种算法.算法直接在其对应的网络中保持互补松弛条件不变,通过调整节点势以扩大允许网络从而寻求增广链并进行流量增广,直至在网络中得到流量为k的最小费用流,此时非O流边对应(m,n,k)指派问题的最优解.给出了(m,n,k)指派问题的最优解及多重最优解的重要性质,数值试验表明算法有效可行.     

基于“员工技能库”的多技能员工动态指派

针对在复杂市场需求环境的新订单到达情况,具有不同技能数量和技能水平的多技能员工为完成新订单的指派问题,提出基于"员工技能库"的、满足交货期的多技能员工动态指派方案,给出了与实际情况相吻合的约束条件,建立相应的0-1整数规划模型.并设计了采用优先规则的启发式算法,在每次迭代中优先选择与订单最低需求基本匹配的员工加以指派任务,直至所有任务都完成指派,通过算例测试表明,基于"员工技能库"的动态指派方案能快速准确地进行员工指派.     

求解指派问题的一个算法

为了便于建立与指派问题有关的决策支持系统，本给出了一个求解指派问题的数值算法，证明了算法的理论依据。该算法能求得问题的最优解，并具有易于编程实现、收敛性好等优点，大量数值实验表明该算法非常实用有效。     

有资格限制的指派问题的求解方法

在实际的指派工作中，常会遇到某个人有没有资格去承担某项工作的问题，因此，本建立了有资格限制的指派问题的数学模型。在此数学模型中，将效益矩阵转化为判定矩阵，由此给出了判定此种指派问题是否有解的方法；在有解的情况下，进一步将效益矩阵转化为求解矩阵，从而将有资格限制的指派问题化为传统的指派问题来求解。最后给出了一个数值例子来说明这样的处理方法是有效的。     

关于有能力限制的指派问题的一点注记

首先讨论了有能力限制的不平衡指派问题的转化和最优性,并提出了采用最小费用最大流的方法求解该问题.     

研究生录取问题的数学模型

针对研究生录取问题,建立了模糊综合评价模型和一般指派问题的规划模型.首先,利用模糊综合评价模型对学生的综合成绩加以量化.其次,利用一般指派问题的规划模型制定了学生和导师的最佳双向选择方案.最后,给出了一种更能体现“双向选择”的研究生录取方案.实例分析的结果表明:按本文的方法所确定的“双向选择”的录取方案是科学的、合理的.     

供给总量限定需求区间约束型运输问题——时限费用优化模型与算法

本文目的是为建立与运输问题有关的决策支持系统提供方便.本文建立了供给总量限定需求区间约束型运输问题的对时限与费用两个目标进行优化的多目标规划模型,给出了求解模型的算法,并举例说明了算法的应用.该算法能求得问题的最优解,并具有易于编程实现、收敛性好等优点.数值实验表明该算法有较高的计算效率,可用于求解某些类型的指派问题.     

指派问题的纳什均衡解

为弥补传统指派问题解不符合个体理性的不足,提出指派问题的纳什均衡解,并证明有限指派问题有且仅有纯纳什均衡解。相比传统的指派问题解,纯纳什均衡符合Pareto最优,是个体理性视角下的最优解。在此基础上,给出一个综合考虑个体理性与集体理性的求解方法。     

广义指派问题

广义指派问题可以表述为：指派ｍ位人员执行ｎ项任务,指派人员ｉ执行任务ｊ的收益为ｃｉｊ,需指派人员ｉ执行ａｉ至ａｉ项任务和ｂｊ至ｂｊ位人员执行任务ｊ,问如何指派使总效益最优。广义指派问题可以转化为一个能用对偶运输解法求解的容量运输问题     

基于变权系数的人才聘用模型

主要是将招聘模型化成标准的指派问题,运用匈牙利算法进行处理.模型一:通过设置一虚拟部门通过上述方法得到最优分配方案.模型二:构建了偏差函数与变权函数,同样构造成一指派问题,得到七种分配方案,然后从中找出最优解.此模型还可推广到多人应聘多个部门的模型.