工件集合上的某种全序及其应用

对于由工时与工期所确定的工件的全体,本文定义了一种全序,该全序是SPT序(短工时序)与EDD序(早工期序)的结合,且结合方式依赖于某个时间参数。本文分析了该全序与有关延误的相邻交换条件之联系,从而给出总延误问题的一个近似算法,并证明它可以在多项式时间内得到后移邻域所相应的局部解。     

基因组重排问题的一个近似算法

分子生物学中基因无方向的反向基因组重排问题在数学上已被证明是一个NP困难问题．基于断点图的概念，给出一个时间复杂性为O(max{b^(π)，nb(π)})，空间复杂性为0(n)的求其近似最优解的算法．其中n为基因组中基因个数，π=(π1,π2，…，πn)表示n个基因的一种排列，b(π)表示排列π中的断点数．数据实验的结果表明，该近似算法可以求得较好的结果．     

总延误问题顺时安排法的性能比

给定一组工件的加工时间与工期，要求确定这些工件在一台机器上的加．工排列，使相应的总延误达到最小，这就是总延误问题．该问题在近年已被证明是NP困难的．由Wilkermn和Irwin（1971），林勋（1983）等所研究的顺时安排法能得到相邻交换意义下的局部解．在本文中，我们进一步证明该算法能得到前移邻域意义下的局部解，并确定了该算法的性能比．     

箱覆盖问题的半定松驰算法

箱覆盖问题是NP困难问题中的经典问题，得到了广泛地研究，九十年代以来，半定松驰策略被用来求解组合优化问题，取得了很好的结果[13]，本文首次给箱覆盖问题的半定松驰算法，算法的理论分析结果表明它适合于求解大规模的箱覆盖问题。     

具有两台专用机,两台通用机的Q4／／Cmax问题的近似算法

本文讨论具有两台专用机、两台通用机的两组工件的同种类平行机的Q4／／Cmax问题，对这类特殊的排序问题，提出一种启发式算法，得到了最差情况下性能指标的严格的界．     

线型/圈型网络上单台车辆分群调度问题

本文研究线型/圈型网络上单台车辆分群调度问题。给定一个线型/圈型网络,若干客户分布其中。所有客户被划分成若干个子集,每个子集称为一个群。每个客户有一个释放时间和一个服务时间。给定一台车辆,其需要服务所有客户,且每个群内的客户连续服务。问题的要求是计算一个时间表,使得车辆能够按要求服务完所有客户并返回初始出发位置所花费的时间最少。针对该问题,就线型网络和圈型网络,分别给出一个7/4和一个13/7近似算法。     

MapReduce同类机排序问题的改进算法

研究了MapReduce系统中极小化最大完工时间的同类机排序问题.每个工件包含两类任务集:Map任务集和Reduce任务集.工件的Reduce任务必须在该工件的所有Map任务完成后才能开始加工.Map任务是可分的,即可以被任意分割并在多台机器上同时加工,而Reduce任务是不可分的.针对m台同类机离线模型,分别考虑了Reduce任务可中断和不可中断两种情形.对于可中断情形,设计了一个近似比为2-■的近似算法,其中g_1≥1,s_i为机器σ_i的加工速度且s_1≥s_2≥…≥s_m;对于不可中断情形,则给出了一个近似比为2+3~(1/2)/3的近似算法.上述结果是对已有文献的改进.     

求解最小点覆盖问题实例的计算成本的一种度量方法

最小点覆盖问题是NP难问题,传统的计算复杂性理论认为,当规模n较大时,问题是难计算的,但大量的实例表明,即使规模相同的实例,由于其结构的不同,求最优解时也会花费不同的计算时间,所以建立一种度量具体实例求解难度的方法是必要的.介绍了一种度量最小点覆盖问题任一实例求解所需计算成本的方法,度量方法是以计算时间复杂度为O~*(2.314~(k-vc~*)(G))的参数算法为参照的,参数算法可用来求解点覆盖问题的判定问题,在参数算法中,当参数k为常数时,点覆盖问题可在多项式时间内求解,当k表现为n的函数时,点覆盖问题的难解性就表现出来了,结合最小点覆盖问题的近似算法—线性规划松弛来估计每个实例对应的参数k的取值范围,可在多项式时间内实现对最小点覆盖问题实例的计算成本的预测.对于平面点覆盖问题,则以EPTAS算法为工具实现更精确的度量.     

带准备时间的两台同类机已知工件总加工时间的半在线排序问题的近似算法

主要研究带准备时间的两台同类机已知工件最大加工时间的半在线排序问题，目标函数极小化最大机器完工时间和极小化最大工件完工时间．对此问题给出了竞争比为√2的近似算法，并证明了不存在竞争比小于1＋√3/2的近似算法．     

一种新的两道工序柔性流水车间排序问题

本文针对F_2(p),h11.1|m_1=1,m_2=μ≥2|C_(max)这一问题给出了几种近似算法,并对每种近似算法进行了最坏情形分析,给出了最坏情形界.