一类偏微分方程的并行多分裂迭代算法

许多工程和物理应用问题的求解通常都归结为求微分方程数值解.考虑到传统的偏微分方程求解算法仅适应于串行机以及单机性能无法满足大规模科学与工程问题的计算需求,针对一类偏微分方程,提出了相应的并行差分格式和并行多分裂迭代求解算法,通过编程将其与红-黑排序、共轭梯度法的加速比和并行效率进行比较,验证了多分裂迭代法在求解偏微分方...     

模拟退火与蚁群混合并行算法解旅行商问题

求解TSP问题的智能优化算法主要包括蚁群算法和模拟退火算法等,这些算法求解TSP问题的速度比传统的精确求解算法有很大改进,但在问题的求解空间逐渐增加时,串行执行速度往往还是无法满足人们的需求.针对此问题,研究了蚁群算法、模拟退火算法以及两者的混合算法的并行实现方法,建立了PC机群实验平台,基于MPI环境对蚁群算法、模拟退火算法以及混合算法的并行算法进行了测试.根据理论研究和实际测试的结果,比较了并行算法和传统串行算法的性能差异,总结了利用PC机群系统求解旅行商问题的并行求解的可行性,得出了关于并行效率等方面的一些有意义的结论.     

一类偏微分方程的几种并行迭代算法

许多工程和物理应用问题的求解通常都归结为求微分方程数值解,其核心是高效地求解线性方程组。基于单机性能不可能满足大规模科学与工程问题计算需求的考虑,针对一类偏微分方程,采用区域分解法给出了相应的并行差分格式,并在3种基本并行迭代求解算法的基础上提出了改进的红黑排序法和基于投影技术的并行算法,通过程序设计对这些迭代算法的加速比、并行效率等进行了分析,验证了算法具有良好的并行性和有效性。     

区域分解并行有限元计算方法研究

按照区域分解算法“分而治之”的思想,研究了在普通PC机群上实现大规模并行有限元计算的方法.针对PC机群的特点,有限元计算数据采用分布式存储策略,方程组的求解采用并行预处理共轭梯度算法.采用C++语言及MPI消息传递接口开发了基于PC机群的并行有限元计算程序,利用6台计算机对247871个单元的有限元模型进行了并行求解,并行加速比达到5.26.验证了程序的可靠性和高效性.     

区域分解并行有限元计算方法研究

按照区域分解算法"分而治之"的思想,研究了在普通PC机群上实现大规模并行有限元计算的方法.针对PC机群的特点,有限元计算数据采用分布式存储策略,方程组的求解采用并行预处理共轭梯度算法.采用C 语言及MPI消息传递接口开发了基于PC机群的并行有限元计算程序,利用6台计算机对247 871个单元的有限元模型进行了并行求解,并行加速比达到5.26.验证了程序的可靠性和高效性.     

基于MGA的全终端网络可靠性优化设计

为了改善传统方法和基本遗传算法在求解全终端网络可靠性优化设计问题中得到的解的质量,分析了全终端网络可靠性优化设计问题和基本遗传算法实现原理,从用户角度出发,建立了一种新的在成本上限约束下极大化网络可靠度的数学模型.针对该模型,设计了一种具有较强局部搜索能力的混合遗传算法,并对其进行了优化求解.计算机仿真实例表明,混合遗传算法在解决此类问题上较基本遗传算法更为有效,能够得到较为满意的优化结果.     

多Agent MDPs中并行Rollout学习算法

文章在rollout算法基础上研究了在多Agent MDPs的学习问题.利用神经元动态规划逼近方法来降低其空间复杂度,从而减少算法"维数灾".由于Rollout算法具有很强的内在并行性,文中还分析了并行求解方法.通过多级仓库库存控制的仿真试验,验证了Rollout算法在多Agent学习中的有效性.     

多重H-分裂并行AOR算法

在FrommerA.和SzyldD.B.提出的H-分裂的基础上,进一步讨论了矩阵的H-分裂,对传统求解线性方程组Ax=b的AOR算法进行改进,利用并行思想构造去研究了并行多分裂AOR算法,建立了相应的收敛性理论。该算法把大型问题进行分解,对各子问题并行求解,与已有算法相比较,具有计算速度快、计算量小等特点,因而特别适合于求解大规模问题。数值实验的结果说明了这种算法的有效性。     

稀疏线性方程组并行解法的优化

简单介绍了单机下稀疏线性方程组系数矩阵的优化存储方式,重点研究了并行环境下分布式优化存储的实现及求解稀疏线性方程组的多分裂并行算法的实现.应用优化算法与优化前算法在HP RX2600集群系统上,基于MPI(Message Passing Interface)的C语言并行程序进行数值试验.结果表明,相对于优化前算法,优化算法既节省了内存空间,又减少了计算时间.同时,由于存储的减少,扩大了处理问题的规模,具有一定的应用价值.     

有宽容交货期的加权超前延误工件数问题

研究加权超前延误工件数问题．在单机存在非限制性共同宽容交货期（common due window,CDW）条件下，给出一个动态规划算法及一个近似算法；对单机限制性CDW中的某个特殊情况，给出一个多项式时间算法；对两台平行机非限制性CDW情况，构建一个伪多项式时间动态规划算法，证明其是一般意义下的NP—hard问题。     

公共交货期窗口下提前/拖期多机调度的开工时间问题

随着JIT（Just-In-Time）生产管理技术的出现和发展，考虑零件提前／拖期费用的生产排序与调度问题已成为人们研究的热点领域。近几年有许多学者都研究了公共交货期窗口下提前／拖期多机零件排序问题，但所有机器都是零时刻同时开始加工零件的。本文通过例子分析说明，公共交货期窗口下提前／拖期都有惩罚的多机排序问题，所有机器都在零时刻同时开始加工零件并不一定能获得最小惩罚值。实际上，通过让某些机器在指定时刻后才开始加工，反而能获得更小的惩罚值。最后，本文提出一个确定指定机器的加工开始时刻的方法，具有很高的实际价值。     

并行可替换机床混合流程调度算法研究

针对并行机床混合流程调度特性，分析了两种可替换加工情况调度问题的特点，考虑到调度目标是使所有任务有两台并行机房上的加工时间跨度最小，在此基础上作出了两个相应的推理。推理1得出了一台同机床可以替换时的优化调度方法，推理2得出了两台机床都可以作为替换机床时的优化调度方法，并在分析定界法的基础上，给出了两台并行可替换机床两种情况下的优化调度算法，最后通过仿真实验证明了本算法的有效性。     

带服务器的3台机器流水作业排序启发式算法

研究了带服务器的流水作业排序问题的复杂性和启发式算法.每个工件在机器上加工之前,必须由服务器先进行安装,在任何时刻服务器只能在1台机器上安装工件,目标是使最大加工时间达到最小.在只有3台机器的情况下,利用3-划分到该问题的一个归约来证明该流水作业排序问题仍然是强-困难的.为此,引入一个新的启发式算法,并证明该启发式算法的紧界为2.     

期望按期完工工件数最大化算法研究

该文讨论工件加工时间为随机变量的单台机排序极大化期望按期完工工件数问题。在确定性排序问题中，Moore算法给出问题的最优解，但事实上Moore算法的期望值版本不能给出期望按期完工工件数最大化问题的最优解。文章从研究排序中工件的按期完工置信系数人手，结合Moore算法，提出了一个启发式算法，有效地解决了该随机排序问题的实际计算。     

求解多目标柔性作业车间调度问题的离散人工蜂群算法

作业车间调度问题是一类典型的组合优化问题,要求多个作业在不同的机器上进行加工,目的是获得最好的作业加工序列,以满足特定的性能指标。柔性作业车间调度问题是对传统的作业车间调度问题的进一步扩展,由于求解的复杂性,使得传统方法很难在有效的时间内获得问题的最优解。人工蜂群算法是近年来提出的一种受生物行为启发的优化算法,该算法主要通过模拟蜜蜂的觅食来实现问题的求解。提出了一种离散的人工蜂群算法于求解柔性作业车间调度问题,算法通过交叉方式来搜索潜在的更好的蜜源,并采用自适应的变异策略来降低早熟收敛的可能性。最后通过对比实验证明算法对于求解多目标柔性作业车间调度问题是有效的。     

基于符号编码的装配可行解域大小求解算法研究

在运筹学的分层思想指导下,应用组合数学理论,提出一种求解基于符号编码的装配作业调度问题可行解域大小的算法,适用于计算任意装配层次结构、任意数量零件和任意数量工序的树状装配型结构的可行解域大小,明确了可行解域的大小和问题的复杂性,为进一步提高遗传算法的效率和保证调度实时性提供有价值的参考。最后对装配结构中同结构不同工序数和同工序数不同结构两种情况进行了实例计算。结果表明,可行解域仅占整个解域的极小部分,为搜索域只限于可行解域内的高效遗传算法提供了研究基础。     

Job shop scheduling problem with alternative machines using genetic algorithms

The classical job shop scheduling problem (JSP) is the most popular machine scheduling model in practice and is known as NP-hard. The formulation of the JSP is based on the assumption that for each part type or job there is only one process plan that prescribes the sequence of operations and the machine on which each operation has to be performed. However, JSP with alternative machines for various operations is an extension of the classical JSP, which allows an operation to be processed by any machine from a given set of machines. Since this problem requires an additional decision of machine allocation during scheduling, it is much more complex than JSP. We present a domain independent genetic algorithm (GA) approach for the job shop scheduling problem with alternative machines. The GA is implemented in a spreadsheet environment. The performance of the proposed GA is analyzed by comparing with various problem instances taken from the literatures. The result shows that the proposed GA is competitive with the existing approaches. A simplified approach that would be beneficial to both practitioners and researchers is presented for solving scheduling problems with alternative machines.     

2台并行机上的批在线调度

针对在2台同构并行机上的批在线调度问题,将经典在线调度中工件顺次到达的列表调度,推广为批在线列表调度,其目标函数是使最大完成时间(makespan)最小.给出了一个批在线启发式算法(BLPT-算法),要求在每一个批中的工件按LPT规则调度.证明了该算法的竞争率为3/2,并给出了该算法的一个实例.     

混流企业中基于瓶颈的启发式算法的应用

提出了一个基于瓶颈的启发式算法来解决非相关平行机台的混合流程型企业的排序问题.该算法主要通过3个步骤来完成上述问题的排序,首先确认瓶颈阶段;然后采用基于瓶颈的方法产生最初的排序次序;在最初的排序基础上采用基于瓶颈的插入方法产生最后的排序.应用该算法可以较好地解决这类NP困难问题的排序.     

基于GASA的柔性作业车间动态调度研究

针对柔性作业车间调度在机器故障扰动情况下的动态性及工件交货期模糊的情况,研究采用基于事件与周期混合驱动的滚动窗口再调度策略,并运用线性加权和的方法,以最大完工时间最小、能耗最小、客户满意度最大为目标,建立多目标柔性作业车间动态调度模型,并设计了遗传算法与模拟退火算法结合的GASA算法。将算例仿真结果与遗传算法取得的结果进行对比,验证算法的有效性。