带凸资源依赖的一类单机排序问题

就工件的实际加工时间是之前已加工工件的正常加工时间和的指数学习效应且具有凸资源依赖的单机排序问题展开讨论。在所有工件的正常加工时间均相同的假设下,对最小化加工全程和资源消耗总费用的和、最小化完工时间和资源消耗总费用的和,最小化总提前、总延误、总共同交货期和资源消耗总费用的函数以及最小化总提前、总延误、总松弛交货期和资源消耗总费用的函数四个目标函数分别给出了多项式时间可求解的算法。
     

基于一般时间相关和位置相关的单机排序问题研究

【目的】研究了工件加工时间、开工时间与所在位置相关的单机排序问题,以扩展这类问题的研究范围。【方法】工件加工时间是开工时间和所在位置的一般非增函数。工件开工时间越晚,加工位置越靠后,实际加工时间则越短。受相关论文的启发,对此问题用经典算法进行了讨论。【结果】目标函数为极小化最大完工时间和总完工时间的问题证明了SPT算法仍是最优算法。对极小化加权总完工时间问题分析了最坏竞争比;在正常加工时间和权重或工期存在特殊关系时对加权总完工时间和最大延迟问题证明了经典算法是最优的。【结论】对所研究的单机排序问题给出了若干结果。
     

排序博弈的分类、进展和展望

排序博弈是排序论与博弈论的交叉,是从优化的角度分析排序论中的博弈问题,也是从博弈的观点研究排序问题。排序博弈分为工件排序博弈和机器排序博弈两类,这两类又可以分别考虑合作的和非合作的情况,从而包括了多代理竞争排序在内的目前已经出现的种种排序博弈问题。研究工件排序博弈和机器排序博弈这两类排序博弈的对偶关系,是本文在理论上提出的新课题。排序博弈具有重要的理论意义和广阔的应用前景,势必会吸引更多的研究者,得到更大的发展。
     

笼养雄性倭蜂猴夜间活动时间分配

倭蜂猴为夜行性灵长类,国家一级保护动物,但其夜间活动规律尚未见报道。本文以连续记录法对5只笼养雄性倭蜂猴夜间活动时间分配进行了研究。为减少人为干扰,采用监控摄像记录动物夜间的活动,时间为每天19:00 至次日 7:00。结果显示：在夜间的 12 h 中,倭蜂猴用于休息的时间最多,达(5.85±0.25) h,其次是移动(4.17±0.16 h)、摄食(0.94±0.10 h)和其他行为(0.45±0.04 h),用于理毛的时间最少(0.40±0.02) h;不同倭蜂猴个体间,除理毛以外,休息、移动、摄食和其他行为所消耗的时间均存在显著差异(p<0.05);各研究对象摄食行为主要集中在每日 19:00 至21:00;移动行为则主要集中于 3:00 至 4:00 之间。倭蜂猴每天的夜间活动中,前 2 h 为摄食高峰,这与大多数昼行性灵长类动物白日活动开始先摄食后进行其他活动的节律是一致的。
     

带有学习效应的多客户配送的供应链排序问题

针对机器具有学习效应,且需要多客户配送的供应链排序模型。在这一模型中,机器上工件加工时学习效应会发生,工件的实际加工时间是与其位置相关的减函数。客户需要接纳与其对应的完工工件,每一批次的工件完工后完需要配送,然而配送都会花费一些时间以及费用。由于需要配送的大量客户,为了尽量节约资源,减少车次数量以及运输次数,所以运输车辆都要尽可能多的装载货物才开始运输。在针对一台运输车辆内装载有不超过两个客户的工件情况,研究的目标函数为极小化总流程时间和极小化最大延迟时间,并对这两个问题分别给出了相应的动态规划算法。
     

基于加权总完工时间的两人合作排序博弈

现实活动中,往往存在一方无法独自完成一个项目中全部工件加工任务的情况,这就需要双方或者多方合作共同完成任务。假设每人有一台用于加工工件的机器,通过确定这批工件的一个恰当划分,把工件分配给两台机器,使得双方合作收益最大。本文研究当工件加工时间是其开工时间线性恶化函数,以最小的加权总完工时间作为加工成本,建立两人合作排序博弈模型。通过运用Matlab软件,分析不同的盈利能力和机会成本对最优解的影响,并与以总完工时间作为加工成本的模型进行比较,表明本文模型在盈利能力不强以及恶化因子小的情况下都可以求得最优解。
     

带有维修活动和交货期窗口的单机排序问题

【目的】带有维修活动和交货期窗口的单机排序问题在现实生活中有着广泛的应用。每个工件都有属于自己的交货期窗口,工件在交货期窗口外完工,就会产生相应的提前、延误惩罚。因此,确定交货期窗口位置具有重要意义。【方法】考虑了 2 种维修活动:依赖于时间、资源的维修活动;依赖于位置、资源的维修活动。针对不同的维修位置,将问题转化为指派问题。【结果】给出了计算复杂性是 O ( n4 )的多项式时间算法。【结论】证明了该问题是多项式时间可解的。
     

带有线性位置恶化及维修区间的单机排序问题

讨论带有线性位置恶化及维修区间与加工时间有关的单机排序问题。工件的实际加工时间与其所在的位置线性相关，维修区间长度与其前一组工件的完工时间线性相关。每次维修后都将机器恢复到最原始状态。目标函数为最大完工时间和总完工时间的和。证明在最大完工时间情形下工件满足组平衡原则。对于总完工时间问题，可以转化为线性指派问题。最后分别给出这两个问题的多项式时间算法。
     

基于截断学习效应的流水作业排序问题研究

【目的】给出具有截断学习效应的加权总完工时间流水作业排序问题的最优解。【方法】建立具有截断学习效应的加权总完工时间流水作业排序问题的数学模型,给出优势性质、下界和上界,并采用分支定界算法求解该问题的最优解。【结果】数值模拟结果表明:启发式算法得到的解比较准确,最大误差为 0.4117 ,分支定界算法的效率比较高,处理 100 个工件所用的最大时间不超过 460s 。【结论】计算结果表明分支定界算法能够很快地给出该问题的最优排序。
     

有公共交货期的单机分批排序问题

【目的】单机分批排序问题有着广泛的应用背景,很多问题是NP-困难的。有公共交货期的单机分批排序问题是一个非常重要的研究方向。【方法】利用组合最优化的方法,研究工件有公共交货期的最小化误工工件个数和总延误的单机分批排序问题。【结果】对于最小化误工工件个数问题提出了一个多项式时间算法,对于最小化总延误提出了一个伪多项式时间的动态规划算法。【结论】对于其他有公共交货期的分批排序问题的研究提供了重要的研究方法。
     

阶Cayley 图的反符号星控制数

设G(V, E)是一个没有孤立顶点的图,如果一个函数 f : E { 1,1}满足 f ( E (v )) 0对一切 v V (G )均成立,则称 f 为图G 的一个反符号星控制函数,图G 的反符号星控制数定义为rss (G ) max{ f ( E ) |f为G 的反符号星控制函数}。确定了 pq(2

     

运筹学在应急物流中的一些应用

本文首先简述了突发事件和应急物流的概况,总结出应急物流具有突发性、紧迫性、弱经济性、信息不确定和物资需求量大等特点.其次介绍了国外关于应急物流中应急物资选址问题和配置问题的研究中运筹学模型的应用.早期文献中多针对常规突发事件进行研究,选址模型主要为覆盖模型、p-center模型、p-median模型3类.目前关于大规模...     

预不变凸性的一阶与二阶刻画

【目的】研究实值函数的预不变凸性的一阶与二阶刻画问题。【方法】利用Lebourg中值定理与二阶Taylor定理。【结果】首先,获得了不可微严格预不变凸函数和ρ-预不变凸函数的一阶刻画;然后,利用所获得的一阶刻画结论,得到了这些函数在可微情形时的二阶刻画。【结论】所得的结果表明可微函数的预不变凸性和不变凸性之间有着密切的联系,不可微函数的预不变凸性与非光滑的不变凸性也有密切关联。
     

基于客户体验与行为运筹学的逆向服务(运筹学与控制论)

全球经济已经全面向服务和体验经济转型,传统意义上的服务更多从企业角度设计和驱动服务,属于"推动式服务"。本文首次提出了"逆向服务"的概念,其特征是"客户拉动式"、个性化、绿色低碳和可循环性。通过客户体验与行为运筹学等崭新视角对"逆向服务"的内涵进行了诠释,其核心内容是基于客户行为的最优化及决策模型、逆向服务路径及系统优化、心理认知与智力增值形式和界面创新,最终目的是实现资源循环使用、绿色环保,维护服务信誉、树立企业品牌形象、企业可持续发展。在此基础上归纳了从这一视角进行研究的科学意义,即独特性、系统科学性和绿色可持续性。接着对相关领域的研究现状和发展动态进行综述。最后对该领域研究的空白和未来的潜力进行总结。     

阶对有限群的刻画

令πe(G)表示G中元的阶之集.对于所有有限单群,已证明其均可由元阶集及群阶进行刻画.即设G为群,H为有限单群,则当GH且仅当(1)πe(G)=πe(H);(2)∣G∣=∣H∣.本文继续这一研究,对两类有限非单群进行讨论.首先在不使用2qp阶群的分类的前提下证明了所有阶为2qp(q＜p为不同的奇素数)的群可仅用元阶集和群阶加以刻画,然后利用23p阶群的分类证明了有6类23p(p为奇素数)阶群也可由元阶集和群阶唯一确定.     

基于PSO-VNS算法的质押物配送路径研究

【目的】在改进动态惯性权重粒子群算法的基础上,结合 VNS 算法,进一步改善该算法的局部搜索能力和全局寻优能力。【方法】以配送质押物的车辆运行总距离最小为目标,将它转化为带距离和容量约束的车辆路径问题,建立数学模型。针对粒子群算法的优缺点,设计用于求解该问题的混合变邻域搜索粒子群算法。【结果】利用该算法求解应用实例,与基本粒子群算法对比求解的算法收敛过程和所得配送路径方案。【结论】通过实例研究表明,所改进的算法能够快速跳出局部收敛,全局寻优能力得到改善,且收敛速度更快,能够较好地为质押物配送路径问题提供解决方案。
     

基于低阶Gaussian-Hermite矩的图像质量评价

提出一种基于低阶Gaussian-Hermite矩的图像全参考质量评价方法。正交矩在图像处理和模式识别方面有很重要的作用,低阶矩可以从图像的分块中提取重要特征,这些特征通过计算两幅图像间相对矩误差得到,这种差异的大小更能体现出失真图像块相对原始图像块的失真大小,所以能更好的描述图像的质量。利用Gaussian-Hermite矩在一些公开的数据库中对提出的方法进行验证,实验结果和对比表明所提出的方法具有很好的效果。
     

向量优化中广义内部的一些注记

在向量优化中,基于拓扑内部的集合的许多性质具有十分重要的作用,然而在无限维空间中存在许多拓扑内部为空的集合。因此,研究广义内部下集合的一些相应的性质特征则显得十分必要。首先归纳了向量优化中拓扑内部意义下集合的一些经典结果,进而通过一些具体的例子研究了这些经典结果在拟内部等广义内部意义下的情形。
     

带有多个工期窗口及退化维护的单机排序问题

【目的】讨论带有多个工期窗口及退化维护的单机排序问题。【方法】工件的加工时间是一个和资源分配、工件在排序中的位置以及退化效应有关的凸函数。目标是确定多个最优工期窗口的位置和大小、指派给每个工期窗口的工件集合、分配给每个工件的资源、最优的维修位置和最优的工件排序,最小化提前、误工、工期窗口的开始时间、工期窗口的大小、资源分配、时间表长的总费用。【结果】证明了带有多个工期窗口及退化维护的单机排序问题仍然是多项式可解的。【结论】最优算法是可以在 O ( n4 )时间内求出最优解。