基于模糊调度法则的单件车间作业计划排序算法

研究了单件与组装件混合制造系统中普遍存在的有优先顺序约束的单件车间调度问题.深入分析了传统启发式算法存在的缺陷,提出调度法则模糊化思想.在此基础上,构造了具有一定优度的作业计划排序算法求解问题.通过实例分析,说明了这一算法在工程中的可行性.     

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在对多配送中心车辆调度问题进行直观描述的基础上，建立了该问题的数学模型。提出了采用距离最近分配法将多配送中心车辆调度问题分解为多个单配送中心车辆调度问题进行求解的策略．基于求解单配送中心车辆调度问题的禁忌搜索算法，设计了求解多配送中心车辆调度问题的算法，并进行了实验计算．计算结果表明，用本文设计的算法求解多配送中心车辆调度问题，不仅可以取得很好的计算结果，而且算法的计算效率较高，收敛速度较快，计算结果也较稳定．     

一种具有模糊费用系数的VSP的修正C-W节约算法

将传统的确定性车辆调度问题扩展为具有模糊特征的模糊车辆调度问题．在对具有模糊费用系数的车辆调度问题进行简单描述的基础上，构建了模糊车辆调度的数学模型；通过Gaufmann-Gupta模糊数排序方法与传统车辆调度问题的C—W节约算法的有效结合，提出了解决该问题的一种改进C—W节约算法．最后，给出了一个算例．     

基于启发式算法的并行多机调度问题研究

从车间生产调度的实际情况出发，针对最小化完工时间的多机调度问题，提出了一种改进的极大消去法，并利用该算法进行了调度仿真，仿真结果表明：该改进后的算法能够更好的解决大规模多机生产调度问题．     

单货物品种的运输和存储联合调度问题

提出了一类货物需求量仅随时间发生变化、成本函数为凸函数的单货物品种运输和存储联合调度问题．为了最大限度减少运输和存储成本，必须制定出最优的运输和存储调度方案．为此，设计了一种寻求最优调度方案的网络图优化算法．最后，通过算例对该算法进行验证，结果说明该算法是可行的．     

求解Job-Shop车间作业调度的混合算法

提出了一种解决车间作业调度最短完成时间的有效的混合算法．基于考虑到遗传算法的早熟收敛问题和禁忌搜索算法的自适应优点，该算法结合了遗传算法和禁忌搜索算法对Job—Shop车间作业调度问题的解进行编码，通过实例表明该算法是可行和有效的．     

多元QoS约束的网格任务调度算法及其GridSim仿真

对传统的通用自适应启发式调度算法加入多QoS约束，新算法充分考虑到多QoS对调度策略的影响，从而提高了调度系统的吞吐率．为了验证新算法在性能上的改善，文中还在GridSim上对改进的算法进行了研究．     

双链遗传算法在作业车间调度中的应用

针对简单遗传算法在解决作业车间生产调度问题时存在收敛效率低与过早收敛的局限，将一种改进的遗传算法——“双链遗传算法”应用于求解作业车间生产调度问题．与简单遗传算法相比，双链遗传算法在解决作业车间调度问题上，显著提高了搜索效率，还增强了避免早熟的能力．对双链遗传算法求解作业车间调度问题的某些策略和基本步骤作了简要的归纳和总结，编制了双链遗传算法求解作业车间调度问题的程序，通过调度例子测试表明了算法的有效性和可行性。     

车间作业调度中基于领域搜索的混合遗传算法

车间作业调度问题是一个NP完全问题，很难用一般的方法解决．遗传算法(GA)作为全局搜索算法广泛应用于各种寻优操作中，并己成为求解车间作业调度问题(JSP)的主要方法，本文针对遗传算法应用的局限性，把领域搜索的思想应用到变异操作中，提出了一种应用于车间调度中基于领域搜索的混合遗传算法，该算法不仅保证了算法的全局收敛性、而且提高了算法的收敛速度和稳定性。     

一种基于动态规划的课程调度算法的研究与实现

在分析排课问题和研究相关算法的基础上，提出了一种基于动态规划和优先级算法的新课程调度算法PCA．根据时间、教室、教师和班级的约束关系，进行等价类划分，依据所设定的优先级次序进行一次性扫描排课，尽量回避对冲突的调整工作，并在此基础上实现了一个课程调度系统，既适应学分制排课要求或满足教师提出较苛刻的上课条件要求，也能在几分钟内做出排课计划．2年的使用实践表明了该系统的有效性和相关算法的高效性．     

求解流水车间调度问题的一种启发式算法

针对以总完工时间最小为目标的流水调度问题,提出了一个启发式算法:采用经典的调度规则构造初始解,通过禁忌搜索提高解的质量.仿真结果表明了算法的可行性,具有较好的工程应用价值.     

求解流水车间调度问题的一种启发式算法

针对以总完工时间最小为目标的流水调度问题,提出了一个启发式算法:采用经典的调度规则构造初始解,通过禁忌搜索提高解的质量.仿真结果表明了算法的可行性,具有较好的工程应用价值.     

自动化集装箱码头双循环AGV与场桥的集成调度研究

针对自动化集装箱码头装卸过程中双循环自动导引车(Automated Guided Vehicle， AGV)和场桥的调度问题，提出基于启发式遗传算法的集成调度方法.根据自动化码头装卸过程中双循环AGV的作业特点，对集装箱在船舶与堆场之间的流动特征进行详细解析，建立相应的数学模型，并分别设计基于“最早可获得时间”和“最短路径”启发式规则的遗传算法进行求解.通过数值仿真，从平均值、最小值、标准方差和求解时间分析任务量、AGV数量等参数对算法性能的影响，结果表明，“最早可获得时间”启发式规则相比于“最短路径”启发式规则更适合双循环AGV与场桥的集成调度.     

Algorithms for Assembly-Type Flowshop Scheduling Problem

An assembly-type flowshop scheduling problem with minimizing makespan is considered in this paper. The problem of scheduling for minimizing makespan is first addressed, and then a new heuristic algorithm is proposed for it.     

An Optimal Algorithm for a Class of Parallel Machines Scheduling Problem

This paper considers the parallel machines scheduling problem where jobs are subject to different releas etimes. A constructive heuristic is first proposed to solve the problem in a modest amount of computer time. In general, the quality of the solutions provided by heuristics degrades with the increase of the probiem‘s scale. Combined the global search ability of genetic algorithm, this paper proposed a hybrid heuristic to improve the quality of solutions further. The computational results show that the hybrid heuristic combines the advantages of heuristic and genetic algorithm effectively and can provide very good solutions to some large problems in a reasonable amount of computer time.     

CTC条件下铁路客运站股道运用决策支持系统

结合车站自律机、联锁系统、客运站股道运用技术作业及其要求,设计了基于分散自律控制原则的系统模型、功能与体系结构。运用现代排序理论,构建了股道运用实时调整可控排序模型和耦合模型,提出了基于合成分派规则的三步算法与股道运用通用启发式算法,求解股道运用系列决策问题,解决铁路行车及调车作业之间的干扰问题,并开发了CTC条件下铁路客运站股道运用决策支持系统。分析结果表明:合成分派规则的平均优化解明显优于基本分派规则的平均优化解,合成分派规则EDD+FIFO获得的解最优;实时调整时宜直接采用合成分派规则,尤其是规则EDD+FIFO,求解耦合问题时应综合考虑各种分派规则。可见,系统的功能、性能和技术指标均能满足股道运用智能编制和实时调整的现实需求。     

启发式Hopfield神经网络在车间调度中的应用

调度问题是一类非常复杂的组合优化问题，而Hopfield神经网络通常被广泛应用于各种组合优化问题．针对车间调度问题(JSP)的约束条件和换位矩阵，提出了包含所有约束条件的计算能量函数表达式，并针对神经网络依赖初始解，提出了启发式算法与神经网络相结合的方法，并得到解决车间调度的Hopfield神经网络结构和权值解析表达式．实验仿真结果表明了该方法的有效性．     

多车场车辆优化调度模型及算法

针对多车场满载运输问题的特征，提出了多车场车辆优化调度的数学模型，设计了求解该问题的启发式算法，应用结果表明，该算法是可行的。     

集装箱船舶装箱排序问题的两阶段算法

集装箱船舶装箱排序问题综合集装箱装船顺序与船舶贝内排箱,是一类典型的组合优化问题.考虑堆场发箱顺序和船舶配载之间的关联,构建集装箱船舶装箱排序问题的数学模型.针对构建的优化模型,鉴于已有方法难以直接对其进行求解,基于两阶段分层求解思想设计SWO-HES两阶段算法.算法第1阶段利用吱呀轮算法(SWO)大邻域导向式搜索的特点优化集装箱装船顺序问题;第2阶段将SWO的结果作为输入,基于启发式规则和演化策略算法(ES)构造混合演化策略算法(HES)优化船舶贝内排箱问题.最后,通过不同规模算例的研究,将SWO-HES与常见智能算法、基于实际装船规则的启发式算法进行对比分析,验证模型与算法的有效性.