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带最小批量约束的计划问题及其拉格朗日松弛算法被引量：7: 2009年; 针对一类带最小批量约束的计划问题,提出了基于拉格朗日松弛策略求解算法.通过拉格明日松弛策略,将原问题转为一系列带最小批量约束的动态经济批量W-W(Wagner-Whitin)子问题.提出了解决子问题且其时间复杂度O(T^3)的最优前向递推算法.对于拉格朗日对偶问题,用次梯度算法求解,获得原问题的下界.若对偶问题的解是不可行的,通过固定装设变量,求解一个剩余的线性规划问题来进行可行化处理.最后,数据仿真验证了算法的有效性.; 潘常春杨根科孙凯陆恒云; 关键词：拉格朗日松弛

基于智能分枝定界法的热轧钢轧制计划优化被引量：1: 2009年; 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。; 杨涛杨根科潘常春; 关键词：分枝定界阈值

铸造车间批量调度一体化模型与算法研究被引量：2: 2008年; 针对集成生产计划、调度中的一类强NP-hard问题,提出了基于状态集分解的分层混合优化算法。通过状态集分解将计划、调度一体化模型转化为一系列的最小网络流模型,上层搜索通过建立可行性必要条件和启发式规则,迅速排除劣解或不可行解,缩小搜索范围。底层搜索主要依靠网络流算法及对偶再优化算法,辅以启发式策略,做小范围的局部精确寻优。数据仿真说明了算法的有效性。; 姚炯杨根科; 关键词：分层搜索

基于分支定界和神经网络的实时调度策略被引量：3: 2008年; 为解决一些对精度和实时性要求较高的调度问题,设计一个基于分枝定界算法和人工神经网络的实时调度算法。策略先使用分枝定界算法来找到m个作业的最佳排序。在生成足够多的排序以后,将排序作为训练样本来训练一个m维人工神经网络,从而得到一个m维的人工神经网络主矩阵。在实际的生产环境中,先对实际到达的n(n>m)个作业进行分组,再利用离线生成的人工神经网络主矩阵对每个分组进行初始排序。最后将每个分组看作一个整体,根据Palmer算法得到n个作业的最终排序。仿真表明该策略具有较好的实时性,同时也能达到较高的精确性。; 宋晔杨根科; 关键词：分支定界法神经网络启发式算法实时调度

基于小世界网络模型的学术创新力演化分析被引量：3: 2010年; 研究了基于小世界网络模型下的创新体系中学术创新力的演化问题.学术创新体系包含研究人员与管理体制两大要素,而学术创新力是组成创新体系各要素之间相互作用的结果.以组织科学中的NK影响矩阵,描述高校创新体系的小世界组织结构,其中N表示系统中个体的数目,K表示个体的邻域尺度.以自组织理论中极值动力学机制来模拟创新体系的演化.最后,通过计算机进行模拟演化.结果表明,对于给定的N和K,基于小世界网络的创新体系的极值动力学演化结果与网络的拓扑结构无关,而仅N给定时,系统创新力演化结果与个体的邻域尺度K紧密相关.; 吕蔚潘常春杨根科; 关键词：影响矩阵学术创新力高校

基于阈值深度优先策略求解非对称旅行商问题的混合分枝定界算法被引量：3: 2008年; 针对非对称旅行商问题(ATSP)模型计算难问题,提出了一种基于深度和广度方向混合搜索的启发式策略的分枝定界算法.该算法采取有阈值的深度优先加广度加权随机搜索的策略确定分枝节点,通过求解附加弧段约束的分配问题确定下界,通过消除子环的修补算法确定上界,从而有效综合了确定性方法的准确性和启发式方法的快速性.将此算法应用于求解经典TSPLIB库中的全部ATSP问题和热轧调度的仿真研究,表现出了较高的效率和可行性.; 朱奕杨根科潘常春; 关键词：分枝定界调度

Machine Performance and Products Coupling Model and Methodology for Rolling Batch Scheduling Problem: In this paper a new model for rolling batch scheduling problem is presented. The most difference compared to e...; Chang-chun Pan Department of Automation Shanghai Jiao Tong University; 文献传递

改进的蚁群算法求解蛋白质折叠问题被引量：4: 2010年; 针对蛋白质折叠问题的二维格点模型(2DHP)提出了一种改进的蚁群算法(ACO)。受链生长型算法Pruned-Enriched Rosenbluth Method(PERM)的启发,在计算迹的时候增加了一个新的信息量,使得改进后的蚁群算法具有较快的收敛速度,同时采用基于极值动力学的优化方法(EO)进行局部搜索。求解基准实例的结果表明,该算法能够在保证解质量的前提下能大大缩短计算时间。; 陆恒云杨根科潘常春孙凯; 关键词：蛋白质折叠格点模型蚁群算法

冷轧平整机生产调度问题的研究: 2009年; 冷轧平整机的生产过程是钢铁生产中的一个关键环节,针对其生产过程中的轧件参数与轧辊性能相耦合的复杂情况,建立了数学模型,并提出了有效的分解-合成机制,将问题简化。设计了针对该问题的极值优化(EO)算法,并且提出了遗传算法(GA)与极值优化(EO)相结合的混合算法,来寻求较优的调度结果。通过对某钢厂实际生产数据的计算和分析,验证了模型和算法的可行性和有效性。; 于冰杨根科孙凯张国勇; 关键词：遗传算法

Multiobjective extremal optimization with applications to engineering design被引量：6: 2007年; In this paper, we extend a novel unconstrained multiobjective optimization algorithm, so-called multiobjective extremal optimization (MOEO), to solve the constrained multiobjective optimization problems (MOPs). The proposed approach is validated by three constrained benchmark problems and successfully applied to handling three multiobjective engineering design problems reported in literature. Simulation results indicate that the proposed approach is highly competitive with three state-of-the-art multiobjective evolutionary algorithms, i.e., NSGA-II, SPEA2 and PAES. Thus MOEO can be considered a good alternative to solve constrained multiobjective optimization problems.; CHEN Min-rongLU Yong-zaiYANG Gen-ke; 关键词：最佳化人工智能工程设计

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