基于改进FABLE算法的流水线平衡问题的实现

在一种深度优先的分枝定界算法基础上,研究了实际生产约束条件下大规模流水线生产平衡问题,提出了合并规则、排序规则、可行性规则和替代规则以满足约束条件及减少搜索空间,给出了求解平衡问题新的启发式优化算法。应用此算法解决了某复印机厂实际流水线的平衡问题。     

整数线性规划的改进分支定界算法

分支定界(B&B)算法是求解整数线性规划(ILP)问题的一种最常用的方法,如何划分问题(分支)和按何种策略选择子问题进行扩展是影响算法效率的两个重要因素.提出了一种改进的分支定界算法,采用伪费用分支策略划分问题,采用深度优先搜索(DFS)策略选择子问题进行扩展,并在Matlab中编程实现.数值实验表明,改进的算法能够有效提高求解效率,当问题规模较大时,改进效果尤其明显.     

求解阻塞混流生产机器人制造单元调度问题的分支定界算法

针对阻塞混流生产机器人制造单元调度问题,为了同时优化机器人运行顺序和工件加工顺序,提出了分支定界算法。首先,定义机器人活动,将双排序转化为单排序;其次,构建顺序插入规则生成可行解;最后,依据顺序插入规则,设计了分支过程。通过计算随机生成算例,计算结果表明：工作站个数为3时,分支定界算法得到的目标函数值与CPLEX相同,但平均运行时间比CPLEX降低38.58%,证实了分支定界算法的有效性;工作站个数大于3时,与CPLEX相比,在同等时间内,有85.19%的算例搜索到更好解,因此,对于大规模情形,分支定界算法更有价值。     

基于智能分枝定界法的热轧钢轧制计划优化

针对生产当中的热轧钢调度问题，使用热轧钢轧制批量计划问题的多旅行商模型（MTSP）进行建模，并且通过引入虚拟节点将转化为标准的ATSP问题。通过引入基于统计物理学中自组织概念的改进的分支策略，结合基于深度优先阈值加广度随机搜索的搜索策略，提出了一种改进的智能分枝定界算法，并应用于解决该ATSP问题，实验结果表现出了较高的效率和可行性。     

求解混流装配线调度问题的蚁群算法

以最小化总的传送中断时间为目标函数的混流装配线调度问题是丰田生产方式中自动化概念的一个重要问题,而新颖的蚁群算法具有通用性、鲁棒性、并行搜索以及易于与其他启发式算法结合的优点,可以解决多种组合优化问题,对其进行了改进,以便更适于求解混流装配线的调度问题。实验表明：改进的蚁群算法解决了混流装配线的调度问题,得到了优于分支定界法、模拟退火法和遗传算法的可行解。     

业务流程管理中的大规模整数规划问题求解

对从企业业务流程管理中抽象出来的大规模整数规划问题的计算机求解方法进行讨论。提出一种内存优化管理方法,能更高效地存储海量数据。同时对求解整数规划问题的经典算法——分枝定界算法进行研究,利用人工智能的搜索思想,给出分枝定界法的改进算法,使其能快速求解大规模整数规划问题。     

连铸-轧制混流生产模式下轧批调度问题的分支-定价算法

研究了连铸——轧制在热装、温装和冷装混流生产模式下的一类新型轧批调度问题.以最小化温装钢坯（热钢锭）缓冷（等待）导致的热能损失和连轧机架切换带来的产能损失为目标,建立了整数规划模型.由于商业优化软件难以在有限时间内直接求得模型的最优解甚至可行解,提出利用Dantzig-Wolfe分解技术将原模型分解为主问题和子问题,采用列生成算法对主问题和子问题进行迭代求解得到原问题的紧下界,最后以列生成算法作为定界机制嵌入分支——定界框架中形成分支——定价算法,执行分支搜索过程以获得整数最优解.本文还从影响分支——定价算法性能的要素出发提出改进策略.针对主问题,提出列生成和拉格朗日松弛混合求解策略来抑制单一列生成算法的尾效应.针对价格子问题,在动态规划算法中提出了基于占优规则和标号下界计算方法来及早消除无效状态空间,加速求解过程.以钢铁企业的实际生产数据和扩展的随机算例进行了数值实验,结果显示所提出改进策略能够突破求解能力的限制,使分支——定价算法在可接受计算时间内求得工业规模问题的最优解.     

资源受限工程调度问题的优化方法综述

由于资源受限的工程调度问题在理论上和实际中具有重要意义,近年来,国内外关于这一问题的优化方法有了较大的发展,因此根据收集到的资料,对求解这一问题的分支定界算法、基于优先规则的启发式算法、样本算法以及智能优化算法的最新发展进行简要概述,并指出了该问题未来的研究方向。     

资源受限工程调度问题的优化方法综述

由于资源受限的工程调度问题在理论上和实际中具有重要意义,近年来,国内外关于这一问题的优化方法有了较大的发展,因此根据收集到的资料,对求解这一问题的分支定界算法、基于优先规则的启发式算法、样本算法以及智能优化算法的最新发展进行简要概述,并指出了该问题未来的研究方向.     

求解二层规划的混合微粒群算法

对于二层规划问题有许多经典的求解方法,如极点搜索法、分支定界法和罚函数法等。文中给出了基于微粒群算法的二层规划的一种新的求解方法。提出了分别先用单纯形法和内部映射牛顿法的子空间置信域法求解下层规划,然后用微粒群算法求解上层规划的求解方法,这两种混合微粒群算法分别用于求解线性二层规划和非线性二层规划。并结合实例的对比分析,说明了这两种混合微粒群算法求解二层规划的可行性和有效性。