染雾极小化不可行量函数的Flow Shop变异问题 篇一
在Flow Shop调度问题中，通过优化工序的顺序和每个工序的处理时间，可以最大程度地提高生产效率和资源利用率。然而，在实际应用中，由于各种不可控因素的存在，使得Flow Shop问题变得更加复杂。本文将针对这一问题进行探讨，并提出一种解决方案。
在Flow Shop调度问题中，通常使用makespan作为优化目标，即最小化完成所有工序所需的总时间。然而，在实际生产中，由于各种原因（例如设备故障、工人疲劳等），可能会导致某些工序无法按计划进行，从而造成不可行量的产生。因此，将makespan作为优化目标可能会忽略这些不可行量，导致调度方案的不准确性。
为了解决这一问题，我们可以引入不可行量函数，并将其纳入优化目标中。不可行量函数表示了由于各种原因而无法按计划进行的工序数量。通过极小化不可行量函数，我们可以最大程度地减少不可行量的产生，从而提高调度方案的准确性和可行性。
具体而言，我们可以将不可行量函数定义为每个工序的延误时间与某个阈值之间的差值之和。延误时间表示了某个工序实际完成时间与计划完成时间之间的差值。通过将不可行量函数纳入优化目标中，并将其最小化，我们可以在考虑工序的完成时间的同时，最小化不可行量的产生。
为了实现这一目标，我们可以采用遗传算法等优化算法来求解。遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过不断演化和选择，可以找到最优解。在这里，我们可以将Flow Shop问题表示为一个染色体，每个基因表示一个工序。通过不断迭代和交叉变异，我们可以逐步优化调度方案，同时极小化不可行量函数。
通过以上方法，我们可以在Flow Shop变异问题中极小化不可行量函数，从而提高调度方案的准确性和可行性。这对于实际生产中的调度决策具有重要意义，可以帮助企业提高生产效率和资源利用率，降低成本和风险。
极小化不可行量函数的Flow Shop变异问题 篇二
在Flow Shop调度问题中，使得所有工序能够按照预定计划完成是一个重要的目标。然而，由于各种原因（例如设备故障、工人疲劳等），可能会导致某些工序无法按计划进行，从而产生不可行量。本文将对这一问题进行深入研究，并提出一种解决方案。
在Flow Shop调度问题中，通常使用makespan作为优化目标，即最小化完成所有工序所需的总时间。然而，makespan并不能很好地反映实际生产中的情况，因为它忽略了不可行量的产生。不可行量表示了由于各种原因而无法按计划进行的工序数量。因此，我们需要找到一种方法来同时考虑工序的完成时间和不可行量的产生。
为了解决这一问题，我们可以引入不可行量函数，并将其纳入优化目标中。不可行量函数表示了由于各种原因而无法按计划进行的工序数量。通过极小化不可行量函数，我们可以最大程度地减少不可行量的产生，从而提高调度方案的准确性和可行性。
具体而言，我们可以将不可行量函数定义为每个工序的延误时间与某个阈值之间的差值之和。延误时间表示了某个工序实际完成时间与计划完成时间之间的差值。通过将不可行量函数纳入优化目标中，并将其最小化，我们可以在考虑工序的完成时间的同时，最小化不可行量的产生。
为了实现这一目标，我们可以采用遗传算法等优化算法来求解。遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过不断演化和选择，可以找到最优解。在这里，我们可以将Flow Shop问题表示为一个染色体，每个基因表示一个工序。通过不断迭代和交叉变异，我们可以逐步优化调度方案，同时极小化不可行量函数。
通过以上方法，我们可以在Flow Shop变异问题中极小化不可行量函数，从而提高调度方案的准确性和可行性。这对于实际生产中的调度决策具有重要意义，可以帮助企业提高生产效率和资源利用率，降低成本和风险。同时，这也为进一步研究和应用Flow Shop调度问题提供了新的思路和方法。
极小化不可行量函数的Flow Shop变异问题 篇三
极
讨论一类Flow shop的变异问题.在这类变异问题中,给定一个截止工期,该工期比Flow shop最优调度中的最大完工时间小.讨论的问题是在全部工件的完工时间不超过截止工期的限制下,极小化不可行量函数.这类问题与矩阵函数因子分解有着密切联系.基于对问题的分析,证明了这一问题等价于单机调度中极小化类似的延迟量函数.推广了已有的结论.
作 者：赵传立 张庆灵 唐恒永 作者单位：赵传立(东北大学理学院,辽宁,沈阳,110005;沈阳师范学院数学系,辽宁,沈阳,110034)张庆灵(东北大学理学院,辽宁,沈阳,110005)
唐恒永(沈阳师范学院数学系,辽宁,沈阳,110034)
刊 名：系统工程与电子技术 ISTIC EI PKU 英文刊名： SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS 年，卷(期)： 200224(9) 分类号： O223 关键词：调度问题 Flow shop 单机