产销平衡运输问题的表上作业法解法的一个注记

本文给出了用表上作业法求解产销平衡运输问题当出现退化时在相应空格填“O”的更为明确的规则，利用该规则可以避免可能存在的多余计算。本文还给出了用改进后的表上作业法求解指派问题的方法和步骤，该方法与求解指派问题的常用方法“匈牙利法”相比，具有手工计算更为简便的优点。     

教育投资问题的表上作业法

教育投资问题的表上作业法使小规模情形下的手工操作变得十分方便、迅速,而且大规模情形下更有利于计算机的实现。本还就此算法给出了实例和复杂性分析。     

运输问题表上作业法的一点注记

表上作业法是运输问题的经典算法,然而按照表上作业法闭回路构建方法有时竟然不能成功,为此本文重新设计了新的闭回路构建方法,改进了表上作业法.     

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.     

广义指派问题及其在军事装备运输中的推广应用

军事装备中的运输问题复杂多样,如何建立数学模型是寻求优化方案的关键.本文首先将最优线性指派模型推广到广义指派模型并给出其两种算法,其次对带有时间约束的运输问题进行建模,并设法将其转化为广义指派问题来处理,从而为这类运输问题提供了一种有效可行的算法.     

一类最优指派问题的动态规划解法

考虑一类指派问题 :欲把 m项工作指派 n个人去完成 ( m≥ n) ,要求每项工作只能由一个人来做 ,第 i个人可以同时做 bi 项工作 ,其中 bi( bi≥ 1)是待求的未知数 ,i=1,2 ,… ,n,满足 ni=1bi =m,假定已知第 i人做第 j项工作所用的时间 cij≥ 0 ,i=1,2 ,… ,n;j=1,2 ,… ,m。文中给出了求解上述问题最优指派 (即使总耗用时间最小 )的动态规划解法。     

表上作业法在团体比赛项目中的应用

借助解运输问题的表上作业法,研究集体比赛项目中参赛队员的出场次序问题,从而为教练员排兵布阵提供一种科学的决策方法.     

指派问题匈牙利解法的又两个注记

本文就指派问题匈牙利解法中的一些方法提出两个注记，且为此提供一个较为简单的解法。     

任务数多于人数的指派问题

本文给出任务数多于人数指派问题的两种解决方法。     

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.     

最短时限最少耗费的缺省指派问题及决策求解

文章指出了存在于军事决策与管理科学中最短时限最少耗费的缺省指派问题，并对其进行了深入的理论研究。论证了逼近最短时限的一个重要的定理及联系最短时限、最少耗费缺省指派最优解与经典指派问题最优解之间的相关性定理。据此首次建立了求解最短时限、最少耗费缺省指派的决策方法。这一方法可被广泛地应用于军事决策中进攻目标最优缺省选择与经济建设中工程最优缺省立项尽快见效等方面的一类新的科学决策。     

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。     

N×2N瓶颈指派问题及其阀门(threshold)算法

讨论把2N项任务(或工件)指派(安排)给N个人(或机器)的问题.已知人i处理(或加工)任务j的时间花费是cij,i=1,2,…,N,j=1,2,…,2N,要求每人恰承担2项任务,每项任务恰由1个人承担.怎样分派任务,使完成任务最慢的人所花的时间最少.     

利用最小调整法求解特殊的二维0-1规划

具有特殊约束的二维0-1规划的实际应用广泛,在解法中多是应用传统算法,或是在它基础上进行改进,但是此类解法计算繁琐不易推广.针对这种情形,本文引入最小调整法处理此类问题,并将其与传统算法进行对比,充分展示了该方法的优越性,呈现出灵活、方便、简单、易行的特点.通过举例验证了方法的有效性.     

平衡和不平衡运输问题与分配问题的通用迭代算法

将不平衡运输问题转化成网络最短路问题,利用Floyd算法规则,给出了一种既可以解平衡和不平衡运输问题,又可以解平衡和不平衡分配问题的通用迭代算法。与专门用于解运输问题的闭合回路法和专门用于解分配问题的匈牙利法相比,这种算法不但具有通用的优点,而且更便于在计算机上运行。     

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.     

Asymptotic Properties of Random Multidimensional Assignment Problems

The multidimensional assignment problem (MAP) is a NP-hard combinatorial optimization problem, occurring in many applications, such as data association. In this paper, we prove two conjectures made in Ref. 1 and based on data from computational experiments on MAPs. We show that the mean optimal objective function cost of random instances of the MAP goes to zero as the problem size increases, when assignment costs are independent exponentially or uniformly distributed random variables. We prove also that the mean optimal solution goes to negative infinity when assignment costs are independent normally distributed random variables.     

分派问题一种标号算法

文章采用一定技巧,把求最短路的Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法用于求解分派问题,得到一种标号算法,计算复杂性仅为Ｏ（ｎ２）,比以往的算法减少了一个数量阶Ｏ（ｎ）。     

指派问题在供应商选优决策中的应用

通常供应链中供应商选优问题为多指标决策问题,本将此问题视为指派问题。指派问题中的关键是确定“效率”矩阵,本充分利用供应商单排序结果,评价指标权重以及供应商指标评价值构造了“效率”矩阵,建立了供应商综合选优指派问题模型,案例试算表明该方法合理、有效,为多指标方案决策提供了又一种可行的决策方法。