基于单点变异算法的单元分组问题的研究

针对单元制造中单元构建问题所涉及到的单元分组数问题,结合零件—设备关联矩阵的特 点,提出一种划分单元数的新颖算法．以直接聚类算法（ＤＣＡ）的计算结果为基础,根据４种不同的 扩张路径形成决策序列．对决策序列进行单点变异,利用单元成组效率评价指标对决策序列进行评 价．算例结果表明：对于复杂的初始关联矩阵,所提算法可以提高单元划分的成组效率,得到较满意 的结果．     

多资源约束批量计划问题的分散搜索算法

为求解多资源有资源约束的生产批量计划问题,提出了一种基于分散搜索算法(Scatter Search,SS)和能力调整方法(Capacity Adjusting Methods,CAM)相结合的方法,阐明了该方法的具体实现过程。在对不可行解进行资源能力调整的实施阶段,采用"先顺序-再逆序"的方式进行处理。通过对文献中的仿真算例进行计算和结果比较,表明了该算法在寻优能力、求解速度和稳定性方面的优势。     

与时俱进 努力开创高职高专就业工作的新局面

高职高专学生的就业工作不仅牵动着所有高职高专学生的家长,老师和学校领导的心,吸引着社会各界关注的目光,更关系到学校、社会的安全与稳定,是构建和谐社会的重要保证.着重阐述了高职高专院校应如何找准自身定位,大力加强毕业生的就业教育和就业指导,努力开拓就业市场,提高就业服务水平,以化解高职高专学生就业这一难题.     

随机蛙跳算法的研究进展

随机蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Lgorithm,SFLA)是进化计算领域中一种新兴、有效的亚启发式群体计算技术,近几年来逐渐受到学术界和工程优化领域的关注.SFLA结合了具有较强局部搜索(Local Search,LS)能力的元算法(Memetic Algorithm,MA)和具有良好全局搜索(Global Search,GS)性能的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的特点,因此其寻优能力强,易于编程实现.详细阐述了SFLA的基本原理和流程,总结了SFLA目前在优化和工程技术等领域中的研究,展望了SFLA的发展前景.     

不确定环境下创新性产品供应链生产能力决策模型

为优化供应链的性能,引入订购量承诺契约.在该契约中,购买商向制造商进行订购量承诺,确定最少购买量,制造商据此确定最优生产能力.首先讨论订购量承诺契约在不同批发价条件下的适用性,分析供应链性能改进的Pareto区间.继而引入基于订购量承诺的价格折扣策略,通过分析供应链成员的最优决策论证了进一步改进供应链性能的可能性.通过算例对结论进行了说明.