摘要：资源受限项目调度问题是最具代表性的一类项目调度问题,是很多实际调度问题的抽象表示,属于NP-hard问题,对于大规模问题难以求得全局最优解。文中提出了问题的整数规划模型,通过将模型分解为约束主问题和子问题设计了求解线性松弛模型的列生成方法,然后通过分支定价寻找问题的整数解。在求解过程中引入松弛变量解决模型伪不可解的问题,设计了剪支策略和分支策略,并根据不同情况提出了两种缩小解空间的方法。在PSPLIB基准数据集上,对于有30个工序的问题,所提算法在10 m内能够求出480个问题中的301个问题的当前最优解;对于有60个工序的问题,在20 m内能够求出480个问题中的269个问题的当前最优解;对于有90个工序的问题,在30 m内能够求出480个问题中的263个问题的当前最优解。同时,算法使用缩小解空间策略后,超时算例的个数明显减少,优化初始解的性能得到明显提升。以上实验结果表明,所提算法具有较好的求解能力。

摘要：多车型车辆路径问题(FSMVRP)是车辆类型不同的车辆路径问题(VRP),基于变邻域搜索,提出一种启发式算法VNS_FSM求解FSMVRP。该算法设计了实现变邻域搜索中的"抖动"和局部优化过程的邻域结构组合,同时,还提出了一种新的车型调整策略。在通用的基准测试问题的实验验证了VNS_FSM算法的有效性,并给出问题G_07-G_12的正确解。实验结果表明,VNS_FSM算法能够获得大多数测试问题的已知最好解。与已有算法相比,VNS_FSM算法性能相当或更优。

摘要：变邻域搜索算法是求解护士排班问题的一个有效算法,其扰动方法对算法性能有显著影响。为提高护士排班问题中护士的满意度,提出一个改进的变邻域搜索(IVNS)算法。该算法使用了三种邻域结构,而且当使用任意的邻域都不能进一步改进当前解时,设计了一个对当前最优解进行扰动的方法,即在排班期间内随机地选择两天,在不违反硬性约束的条件下选出一组值班护士并交换他们在这两天中的班次。在2010年举行的第一次全球护士排班大赛提供的一组公共测试集上与一个混合变邻域搜索(HVNS)算法进行了比较,在Sprint-early、Medium-early和Long-early组算例上的结果表明,IVNS算法的最优值至少不劣于HVNS,而平均值均优于HVNS;IVNS算法的最大方差为0.72,波动范围小,求解性能稳定。IVNS的扰动方案对现有方案的扰动较小,能有效跳出当前局部最优,增强变邻域搜索算法的优化能力,与HVNS算法相比,其求解性能更优。

摘要：在恶劣天气和机械故障等原因造成航班不能按照原计划执行时,航空公司需要采取相应的措施对航班进行恢复。本文基于经典的资源指派模型,综合考虑了调整时间、换机、联程拉直、取消航班和调机5种恢复策略,提出一种以最小化加权成本为优化目标的航班恢复模型,并设计一种迭代局部搜索算法。首先用构造-修复启发式方法构造可行解,然后从该初始解出发,在飞机路线对的邻域中进行局部搜索。当陷入局部最优后,对解进行扰动,然后从扰动后的解重新出发进行局部搜索。为了提高搜索效率,同时降低陷入局部最优解的概率,局部搜索过程采用模拟退火算法。实例结果表明,本文提出的模型及算法能够在短时间内对受到影响的大规模航班计划进行恢复。