进化规划方法在最小化拖期任务数并行机调度问题中的应用

随着ＣＩＭＳ技术的发展,生产线调度问题的研究显得日益重要,最小化拖用期任务数并行机调度问题是一类重要的生产线调度问题,但迄今为止,在解决工件和机器数较多的大规模并行机调度问题还存在着许多困难,进化规划方法与遗传算法一样是一种重要的进化计算方法,它具有描述简单,使用灵活,运行效率高,鲁棒性强,较少受初始条件限制等优点,这使得它有很高的实用价值,但与遗传算法相比,进化规划方法的应用还刚刚开始,特别是在     

复杂产品开发项目调度问题的模糊优化算法

对具有不确定时间参数的复杂产品开发项目调度问题,提出一种有效的模糊优化调度算法-基于预测的模糊BoP项目调度算法.首先,用模糊数表示不确定的时间参数,并构造相应的模糊数运算方法,对适合于确定性调度问题的BoP算法进行扩展,使其能处理模糊性时间参数.其次,修正了BoP算法中子项目调度方法,提高了算法的调度性能,降低了计算复杂度.大量的数值仿真实验表明,与基于启发式规则的调度算法相比,模糊BoP算法更适合于具有不确定时间参数的复杂产品开发项目调度问题.     

面向Web关联规则挖掘的快速Apriori算法

本文通过对Web日志的处理,应用关联规则方法对用户访问行为进行挖掘,来发现资源间的关联性.通过对Apriori方法的分析,运用对事务集和候选项目集有效约减的方法,提出了基于Apriori算法的改进的快速Web资源关联规则挖掘算法FApriori方法.通过对KDDcup2000数据的验证,证明算法的有效性和正确性.     

基于资源约束的并行活动优化调度方法

针对并行产品开发过程,提出了一种基资源约束的优化调度算法,首先给出了并行活动的三个定义,提出了一个使算法能够实现优化调度的综合函数,并研究了并行工程中的两个关键问题－－角色分配和反馈修改,仿真实例表明了算法的可行性。     

动态定价策略下的精确库存成本建模与优化

提出一种更接近实际的需求率公式,在式中同时考虑了价格和出厂时间对客户需求率的影响.基于新的需求率公式,建立了动态定价策略下的精确库存持有成本模型和库存商品的利润函数.注意到利润函数的复杂性,使用遗传算法分析了利润函数的性质,得出最优定价时间、定价价格和最大利润的关系,并分析了库存持有成本变化和消费者购买欲望变化对各定价参数的影响.     

一般客户/服务器系统的负载分析

一般客户／服务器系统的负载分析金尊和吴澄王然（清华大学自动化系国家ＣＩＭＳ－ＥＲＣ北京１０００８４）关键词客户／服务器，系统建模，马尔科夫过程，排队网络．１）国家自然科学基金资助项目．收稿日期１９９５－０５－０２１系统描述目前，有关客户／服务器系统分...     

染整车间染缸优化调度算法研究

根据制衣企业染整车间实际需求,建立了染缸加工的调度模型。该模型与传统调度模型不同,它既考虑了小作业的合并,也考虑了大作业的拆分,并在最小化总拖期的同时提高了染缸利用率。改进了已有的启发式算法,使之能够求解本问题,同时提出了一种新的启发式算法。利用某制衣企业染整车间实际生产数据,测试和分析了所提算法的可行性,结果表明新启发式算法既能减小作业总拖期,还可有效提高染缸利用率。     

求解约束优化问题的退火遗传算法

针对基于罚函数遗传算法求解实际约束优化问题的困难与缺点,提出了求解约束优化问题的退火遗传算法。对种群中的个体定义了不可行度,并设计退火遗传选择操作。算法分三阶段进行,首先用退火算法搜索产生初始种群体,随后利用遗传算法使搜索逐渐收敛于可行的全局最优解或较优解,最后用退火优化算法对解进行局部优化。两个典型的仿真例子计算结果证明该算法能极大地提高计算稳定性和精度。     

基于过程挖掘的医疗服务过程建模

医疗服务过程是一种复杂的过程,传统软件工程的建模方法已经不能适应这种复杂多变的需求.针对该问题,给出了一种基于过程挖掘的医疗服务过程建模方法,并结合支气管哮喘诊疗过程建模实例说明了如何收集日志、分析重命名任务及不可见任务.根据医疗业务过程的特点,改造了已有的过程挖掘算法,使其更适用于医疗过程的建模.最后,通过在开源的过程挖掘框架PROM中开发插件实现了该方法.     

带并行机调度问题中基于ANFIS的自适应算法

针对用规则的线性组合方法解决实际的复杂调度中,如何确定哪些规则需要组合和确定权系数一直缺乏有效的方法,提出了根据多个不同的生产调度目标采用ANFIS将不同调度目标的规则进行自适应的综合,进行学习后产生模糊规则的算法,并将其用于带并行机Jobshop调度问题中。数值计算结果表明,该算法能够较好地对一些规则进行综合,并且在此类调度问题中有比这些规则更好的效果。今后的研究方向是调整ANFIS的结构使其更适合调度问题。