论文研究 多工件族无缓冲混合Flow Shop问题的模型和算法构建.pdf

研究多次抢占式资源受限的项目调度问题，假设任意时间点可作为资源抢占节点且抢占次数不受限制，建立满足多次资源抢占的线性整数规划模型并提出改进遗传算法对其进行求解。为克服遗传算法（GA）局部搜索能力缺陷，

针对最小化流水车间调度总完工时间问题，提出了一种混合的粒子群优化算法（HybridParticleSwarmAlgorithm，HPSA），采用启发式算法产生初始种群，将粒子群算法、遗传操作以及局部搜

基于COI分类存放的思想，同时考虑到货位分配问题中存取开销和占地花费的平衡，提出了一种混合粒子群算法以解决仓库货位优化分配问题.建立货位分配模型，并引入了货物的COI值对货物进行重新分类.将粒子群算法

针对静止无功发生器（SVG）对无功检测的实时性、准确性的要求，基于三相瞬时无功功率理论，利用TMS320F2812完成了对电网无功电流的全数字化高精度检测。首先给出了硬件电路设计图，其次利用F2812

研究了一种基于最大模糊熵高斯聚类的实时图像目标跟踪算法：在目标初始信息（位置、速度）已知的情况下，应用最大模糊熵高斯聚类的方法进行跟踪窗内测量点融合，将融合后的点输入到Kalman滤波器中进行预测目标

针对蚁群算法求解旅行商问题时易陷入局部最优和收敛速度慢的问题，提出一种新的求解旅行商问题的混合量子蚁群算法。该算法采用量子比特的概率幅对各路径上的信息素进行编码，采用量子旋转门及蚂蚁走过的路径对信息素

提出随机装卸工问题并将其转化为确定性问题，给出了其求解策略。针对粒子群算法简便实用但易过早收敛的问题，提出了一种结合人工免疫算法的新型混合粒子群算法，将该算法运用于求解随机装卸工问题。数值算例的计算结

在进行函数优化时，遗传算法具有全局搜索能力强的特点，但其存在早熟收敛和后期收敛速度慢及局部搜索能力弱的问题。网格蚂蚁算法具有局部搜索能力强、优化精度高等特点，但其全局收敛速度较慢。因此提出了用于连续优

研究了多时间窗车辆路径问题，建立了多时间窗车辆路径问题的数学模型，并基于蚁群算法设计了一种混合蚁群算法对问题进行了求解。该算法首先利用基本蚁群算法求解，然后采用2-opt算法和元胞自动算法对结果进行优

利用函数双向S-粗集的结构，给出函数迁移的信度特征，函数集Q的下近似信度特征，函数集Q的上近似信度特征；利用这些结果，给出函数双向S-粗集的信度特征，提出函数双向S-粗集的随机结构与随机定理。函数双向