产品研究与开发中有关模糊分派的几个问题

给出了厂商研究与开发产品的综合能力向量，并运用模糊状态概念建立了厂商研究与开发产品的能力强度矩阵，从而为在产品与厂商之间的分派提出了一种新的方法。     

指派问题的推广及其解法

传统的指派问题是针对n个人完成n项任务提出来的。但实际管理工作中,常常遇到人数与任务数不相同的情况。本文对传统指派问题的解法进行了推广,给出了各种情况下的相应处理措施,最后给出了一个涉及到各种情况的说明性算例。     

石油企业中求分派问题最优解的最小增量法

针对石油天然气勘探、开发、炼制、储运、销售上下游一体化的现代纵向企业内部存在的任务分派、成本核算及效益最大化问题,提出了一种求分派问题最优解的新方法--最小增量法.在成本分派矩阵中选中每列的一个最小值,如果每行只有一个值被选中,则获得最优分派方案;如果某行出现两个或两个以上的值被选中,则找出该行所选值所在列的次小值、次次小值……,在不违背每行只有一个值被选中的条件下,按照最小增量或最小增量之和进行改选,调整相应的行,最终使得成本矩阵每行只有一个值被选中,每列也只有一个值被选中.由此获得满足条件的最优分派方案.方法比较分析与实例验证表明:它简单、易懂,不失为任务分派、成本核算的替代方法.     

机器人运动学逆问题的一种新的数值解法

本文采用四元数方法构造出了一种新的求解机器人运动学逆问题的数值解法，该算法由计算雅可比矩阵、解线性方程组与积分运算所组成．通过引入四元数方法，使得本算法的计算效率和精度得到进一步提高．算例验证表明：本文的算法是正确的．     

一种线性方程组的迭代解法

利用线性代数方程组的系数矩阵A的一个初始近似逆矩阵P,导出求解方程组AX＝b的一种迭代方法,其迭代格式简单,确定迭代次数方便,能有效地控制舍入误差的影响,适合于在计算机上计算。     

一种线性方程组的迭代解法

利用线性代数方程组的系数矩阵A的一个初始近似逆矩阵P,导出求解方程组AX=b的一种迭代方法,其迭代格式简单,确定迭代次数方便,能有效地控制舍入误差的影响,适合于在计算机上计算.     

排课表问题的一种矩阵解法

对排课表问题进行了探讨,为排课表问题的软件实现提供了详细步骤。将排课表问题的求解转化为矩阵运算,阐述了矩阵运算的相关算法。该方法算法简单,易于软件实现。并对其正确性和可操作性进行了验证。     

有约束多目标模糊指派问题的改进算法

对有约束多目标模糊指派问题的算法进行了改进，提出借助于运输问题的表上作业法的思想，用最大差额法和列差额法来求解工程指派问题。对工程数小于、等于或大于位置数的情形均可求解，且不用考虑最大化与最小化之间的转化问题，算法简便、实用；并探讨了如何利用非线性隶属函数将指标矩阵转化为模糊关系综合评价矩阵．使多目标工程选址问题的求解更趋合理。     

一类模糊指派问题及其禁忌搜索算法

研究了一类更加贴近于现实生活的模糊环境中的指派问题,即利润矩阵和时间矩阵中的元素均为模糊变量的指派问题.并借鉴针对模糊环境中的优化问题提出的机会约束规划模型和相关机会规划模型的思想,建立了模糊指派问题的数学模型.此外,考虑到模型涉及大量具有复杂性和多样性的模糊变量,设计了一种混合智能算法,即基于模糊模拟的禁忌搜索算法来求解模型的近似最优解.最后,通过一个算例说明了所建立的模型和所设计算法都是行之有效的.     

改进的DNA遗传算法在指派问题中的应用

提出了一种基于优秀基因片段思想的DNA遗传算法,将这段基因片段提取出来并将它遗传到后代中,可以加快收敛速度.给出了DNA遗传算法的结构,讨论了选择、交叉和变异算子的具体操作,并将其运用到指派问题最优解的求解中,给出了具体的实现方法.仿真实验验证了算法的有效性和实用性.     

解武器——目标分配问题的神经网络方法

提出一种解武器－－目标分配问题的神经网络方法，该方法依据二值神经网理论，建立武器与目标的组合关系，设计出一种合适而有效的并行算法，应用此算法分配迎击武器使毁伤全部目标的失败概率达到最小，经过多个战例的仿真，结果表明，这种算法不但收敛速度快，而且能收敛于理想的稳定状态。     

模拟退火算法求解指派问题新探

模拟退火算法是一种随机搜索算法,能渐进地收敛于全局最优解.指派问题是组合优化问题中的一种,可用模拟退火算法来解此问题.模拟退火算法解决指派问题时,需要考虑实现此算法的技术问题,例如解的形式、初始温度的计算等.实验结果表明,该方法能够以一定的概率跳出局部最优,从而实现全局寻优.     

带时间因数的模糊指派问题的求解

在模糊变量的可信性理论基础上建立带时间因数的模糊指派问题的模糊期望值模型,且证明此期望值模型与传统模型具有相同解,并设计了一个遗传算法来求解该模型。最后,通过一个项目招标的数值例子说明此算法求解速度快,容易达到最优解。     

旅行商问题的近似求解算法

在最近邻法、k-变换策略和贪心算法的基础上,尝试设计效率较高的产生旅行商问题较优可行解的方法。将3变换邻域分成两种结构（称为3_1和3_2变换邻域）考虑,设计以下算法：利用最近邻法产生初始当前最优解;然后依次在当前最优解的3_2、3_1、2变换邻域中寻找更优的局部最优解成为当前最优解,直到结果没有改进。利用算法对一些经典的实例进行实验,依次将每个城市作为出发地,在多项式时间O（n^4）得到的最优解与给定的最优解相对误差在1%内。     

一类指派问题的数学模型与算法研究

通过建立一个多目标整数规划模型来描述火车站列检任务分配问题;用遗传算法求得了模型的满意解.研究结果表明改进后的交叉和变异算子显著提高了算法的有效性.     

可行性分配问题的一种解法

本文给出了可行性分配问题的一种算法，并且研究了算法的界限．     

一种改进的自组织映射算法求解旅行商问题

目前,没有求解旅行商问题的非常有效的方法。提出了一种求解该问题的LNSOM算法,在自组织映射算法的基础上,改进了学习率和邻域函数变量。利用matlab 2011软件进行求解,其中5个旅行商问题实例的结果优于MSTSP和SETSP算法,另外,10个实例的平均误差为1.445 6%。实验结果表明,新算法的误差更小,并保持了SOM算法较低的计算复杂度。