模糊Flow-shop问题及其遗传优化

研究模糊生产环境下的Ｆｌｏｗ－ｓｈｏｐ调度问题．针对实际生产中加工时间的不确定性,应用模糊加工时间参数替代传统的清晰参数表示方法,引入了一种新的模糊数比较方法——面积补偿法,构造了一种解模糊Ｆｌｏｗ－ｓｈｏｐ问题的有效遗传算法．最后给出计算实例及仿真结果．⒇     

同顺序（Flow—shop）排序问题的模拟退火求解

本文为Ｆｌｏｗ－ｓｈｐｏ问题的求解一般地构造一类随机方法－模拟退火算法，基于６种不同的随机抽样方式，分析表明求解算法渐近收敛于全局最优解集且具有多项式计算复杂特性，以不同实例规模的ＵＩＳ，ＦＩＳ和ＮＩＳ的Ｍａｋｅｓｐａｎ最小Ｆｌｏｗ－ｓｈｏｐ排序问题为例，计算结果表明模拟退火求解Ｆｌｏｗ－ｓｈｏｐ排序问题是有效的。     

基于遗传算法的多机多阶段的Flow Shop问题

讨论了多阶段多机的Ｆｌｏｗ Ｓｈｏｐ问题（Ｆｌｏｗ Ｓｈｏｐ ｗｉｔｈ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓ总是），问题的目标是使工件的提前／拖期总成本最小。这是一个ＮＰ－难题。为此，首先给出了问题的数学模型，然后构造了一个有效的遗传算法。在本文的最后给出了实验结果和结论。     

Flow－shop调度问题的遗传启发算法

结合遗传算法和启发式规则，构造了一种新的遗传启发搜索算法，用于求解Ｆｌｏｗ－ｓｈｏｐ调度问题．通过分析和实例计算表明，算法能够有效地适用于大规模加工过程中调度问题的优化计算，在运行时间，适应性和最优率等方面都具有很好的搜索优势．     

一种自适应的模拟退火算法

提出一种自适应ＳＡ算法,该算法根据邻域搜索进展的反馈信息,自适应确定温度变化和邻域搜索强度。对Ｆｌｏｗ ｓｈｏｐ问题的计算结果表明,该算法基本独立于初始温度的选择,具有较强的鲁棒性。     

带模糊交货期的流水生产调度问题及其模拟系统研究

建立了平行顺序移动方式下带模糊交货期的Ｆｌｏｗ Ｓｈｏｐ调度问题的模型,用每个工作模糊交货期的隶属函数表示决策者对该工件完工时间的满意度,以总满意度为目标函数,设计了一个基于遗传算法的计算机模拟系统进行仿真试验,结果是令人满意的。     

Flow—shop调度问题的遗传启发算法

结合遗传算法和启发式规则，构造了一种新的遗传启发搜索算法，用于求解Ｆｌｏｗ－ｓｈｏｐ调度问题。通过分析和实例计算表明，算法能够有效地适用于大规模加工过程中调度问题的优化计算，在运行时间，适应性和最优率等方面都具有很好的搜索优势。     

Job- shop 提前/拖期调度问题的研究

基于模糊控制和遗传算法,提出了求解Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ提前／拖期间问题的联合算法,用遗传算法确定可行调度序列,然后用模糊控制器对开工时间加以调整,模糊控制的引入为有效地求解Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ提前／拖期调度总理２提供了新的方法,仿真实验证明了联合自救的有效性。     

半导体制造中的车间层控制

由于半导体制造业的高收益性激烈竞争，它的生产线复杂，特别是车间层的复杂控制问题，已成为研究的热点，半导体产生产线不同于Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ和Ｆｌｏｗ－ｓｈｏｐ的第三种类型生产线，它的加工路径长，在回流（Ｎｏｎ－ａｃｙｃｌｉｃ）且随机性大，此我，设备特性各异，因此，如何有效地管理，使之满意市场竞争的需要，是对研究者和工业 巨大挑战，本文从设备特性，控制问题内容和解决途径的角度，对该领域近几年的主要研究成     

一种基于犘犉犛犘性质的深度优先搜索算法

三机以上同顺序Ｆｌｏｗ ｓｈｏｐ问题（ＰＦＳＰ）是著名的ＮＰ完全问题．在充分利用ＰＦＳＰ自身特性的基础上,提出一种可变路径的深度优先搜索算法．该算法在搜索过程中根据需要采用两种不同邻域,在必要时将ＰＦＳＰ 转化为一个指派问题,自动变更搜索路径,以避免陷入局部最优解．数值仿真实验表明,该算法对于大规模ＰＦＳＰ 能取得良好
的计算结果．

     

解Job－shop调度问题的神经网络方法

研究用神经网络方法解决Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ调度问题．首先描述解Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ调度问题的算法，然后给出这一算法及其网络性质的理论结果．仿真实验结果证明了该方法是可行的．最后，针对几类典型调度问题的解决进一步说明了这一方法的优势．     

半导体制造中的调度

半导体生产线是带重入型的生产线,与传统 Ｊｏｂ Ｓｈｏｐ 和 Ｆｌｏｗ  Ｓｈｏｐ 生产线存在着明显区别。这使得它的调度问题成为一个难点。本文仅对近年开发的调度策略作一个简单回顾。     

冷轧合同批量调度的模糊Job Shop模型及算法

针对冷轧薄板生产线机组设备多、产品种类多的特点,提出一种合同批量调度方法．该方法将生产合同按产品种类和交货期组批处理,建立了具有模糊处理时间的Ｊｏｂｓｈｏｐ调度模型来描述整个生产物流情况,并定义了分情况的合同批量加工时间推算规则．针对调度模型的求解,给出一种多子种群并行粒子群算法．利用宝钢冷轧薄板厂的实际生产数据进行了试运行,结果表明,该方法可大幅度提高合同交货期满意度,并能有效减少合同批量调度的工作时间。     

混合遗传算法在Job—shop调度问题中的应用

首先建了Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ调度问题的神经网络模型，根据这种模垢特点。提出了求解复杂Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ调度问题的混合遗传算法。     

基于KMM的搅拌系统液位—流量均匀控制系统

基于ＫＭＭ的搅拌系统液位流量均匀控制系统周西峰ＴｈｅＬｅｖｅｌ－ＦｌｏｗＦｉｎｅＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍｆｏｒＭｉｘｉｎｇＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＫＭＭ￥ＺｈｏｕＸｉｆｅｎｇ１引言在矿山生产中，搅拌系统的任务是把水、灰、砂等物料按一定比例连续进人...     

多阶段混合Flow Shop调度问题及其遗传求解算法

针对多阶段混合Ｆｌｏｗ Ｓｈｏｐ 调度问题的一般结构和不同的调度目标函数,提出混合整数规划模型,并基于问题的结构特点设计了遗传求解算法。计算实验结果表明,遗传算法对于不同规模和结构的问题具有良好的适应性和求解性能     

用Photoshop5.0制作翻页反光特效

Ａｄｏｂｅ 公司的招牌软件Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ对图像后期处理的强大功能和无限的艺术创意空间,让每一个图像爱好者都不得不为之折服,现在我们就利用Ｐｈｏ－ｔｏｓｈｏｐ来制作一个图像特效。 １、首先找一幅合适的图像（图１）, 将图像 的一角 卷起 来,这 里我们 将用到 ＫＴＰ３．０ｎ 熟悉 ｐｈｏｔｏ－ ｓｈｏｐ的 朋友一定听说过 Ｋａｉ’ｓ ｐｏｗｅｒ ｔｏｏｌｓ（ＫＴＰ）,它是Ｋａｉ专门为Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ定制的Ｆｉｌｔｅｒ（滤镜）,虽然已经出了ＫＴＰ５．０,但是ＫＴＰ３．０里面仍有许多有用的特技效果,今天我们用…     

解Job-shop调度问题的自适应遗传方法

研究Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ调度问题。首先分析遗传算法的参数值优化问题，然后结合遗传算法和调度的特性，构造解Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ调度问题的自适应遗传方法，最后针对几个典型调度问题提出解决方案。仿真实验表明了此法用于复杂调度问题的优越性。     

混合遗传算法在Job-shop调度问题中的应用

首先建立了Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ调度问题的神经网络模型，根据这种模型的特点，提出了求解复杂Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ调度问题的混合遗传算法．仿真结果表明了本文方法的有效性，在运行时间和最优率方面具有较好的优势．     

等待时间有限的job-shop调度

对一类产品加工相邻步骤之间具有等待时间约束的ｊｏｂ－ｓｈｏｐ调度问题进行了建模，并采用Ｌａｇｒａｎｇｉａｎ松弛法结合动态规划对这类问题进行求解，提出了一种基于集束式搜索的启发式方法，用于从对偶问题的解构作原问题的可行解．最后给出了仿真计算结果．