生产分配启发式算法

㈠ 启发式算法的概括内容

计算机科学的两大基础目标，就是发现可证明其执行效率良好且可得最佳解或次佳解的算法。而启发式算法则试图一次提供一或全部目标。 例如它常能发现很不错的解，但也没办法证明它不会得到较坏的解；它通常可在合理时间解出答案，但也没办法知道它是否每次都可以这样的速度求解。
有时候人们会发现在某些特殊情况下，启发式算法会得到很坏的答案或效率极差，然而造成那些特殊情况的数据组合，也许永远不会在现实世界出现。因此现实世界中启发式算法常用来解决问题。启发式算法处理许多实际问题时通常可以在合理时间内得到不错的答案。
有一类的通用启发式策略称为元启发式算法（metaheuristic），通常使用乱数搜寻技巧。他们可以应用在非常广泛的问题上，但不能保证效率。
近年来随着智能计算领域的发展，出现了一类被称为超启发式算法（Hyper-Heuristic Algorithm）的新算法类型。最近几年，智能计算领域的着名国际会议（GECCO 2009, CEC 2010，PPSN 2010）[1]分别举办了专门针对超启发式算法的workshop或session。从GECCO 2011开始，超启发式算法的相关研究正式成为该会议的一个领域（self* search-new frontier track）。国际智能计算领域的两大着名期刊Journal of Heuristics和Evolutionary Computation也在2010年和2012年分别安排了专刊，着重介绍与超启发式算法有关的研究进展。

㈡ 启发式算法的特点是什么呢

启发式算法的特点是在理论上没有精确的行为的分析，或者可以表明存在很坏的输入，在这些输入上运行很慢

㈢ 什么是启发式算法（转）

启发式方法（试探法）是一种帮你寻求答案的技术，但它给出的答案是具有偶然性的（subjecttochance），因为启发式方法仅仅告诉你该如何去找，而没有告诉你要找什么。它并不告诉你该如何直接从A点到达B点，它甚至可能连A点和B点在哪里都不知道。实际上，启发式方法是穿着小丑儿外套的算法：它的结果不太好预测，也更有趣，但不会给你什么30
天无效退款的保证。
驾驶汽车到达某人的家，写成算法是这样的：沿167
号高速公路往南行至Puyallup；从SouthHillMall出口出来后往山上开4.5
英里；在一个杂物店旁边的红绿灯路口右转，接着在第一个路口左转；从左边褐色大房子的车道进去，就是NorthCedar路714号。
用启发式方法来描述则可能是这样：找出上一次我们寄给你的信，照着信上面的寄出地址开车到这个镇；到了之后你问一下我们的房子在哪里。这里每个人都认识我们——肯定有人会很愿意帮助你的；如果你找不到人，那就找个公共电话亭给我们打电话，我们会出来接你。
从上面的启发式算法的解释可以看出，启发式算法的难点是建立符合实际问题的一系列启发式规则。启发式算法的优点在于它比盲目型的搜索法要高效，一个经过仔细设计的启发函数，往往在很快的时间内就可得到一个搜索问题的最优解，对于NP问题，亦可在多项式时间内得到一个较优解。

㈣ 物流信息系统中“启发式算法”的概念是什么

1、启发式算法是一种能在可接受的费用内寻找最好的解的技术,但不一定能保证所得解的可行性和最优性,甚至在多数情况下,无法阐述所得解同最优解的近似程度。
2、 解决实际的问题，要建模型，在求解。求解要选择算法，只有我们对各种算法的优缺点都很熟悉后才能根据实际问题选出有效的算法。

㈤ <生产与运作管理> Palmer法，关键工件法，CDS法三者的比较分析

（一）Palmer法 1965年D.S.Palmer（帕尔玛）提出按斜度指标排列工件的启发式算法， 称之为Palmer法。工件的斜度指标可按下式计算： k=1，2，……，m m：表示机器数； ：表示工件i在Mk上的加工时间。 按照各工件 不增的顺序排列工件，可得出令人满意的顺序。 Palmer法可以结合下例来理解： ik Palmer法的理解例11.3 不增的顺序排列工件，得到加工顺序（1，2，3，4）或（2，1，3，4），恰好，这两个顺序都是最优顺序。如不是这样，则从中挑选较优者。 在最优顺序下，F max =28。 例11.3 有一个4/3/F/Fmax 问题，其加工时间如表11-5所示，用Palmer法求解。 -1表11-5 加工时间矩阵
（二）关键工件法关键工件法是一个启发式算法，其步骤如下： （1）计算每个工件的总加工时间 ，找出加工时间最长 的工件C（j＝m），将其作为关键工件。 （2）对于余下的工件，若 ，则按不减的顺序排成一 个序列S ，则按不增的顺序排列成一个序列S ）即为所求顺序。例题 下面用关键工件法求例11．3的近优解。求P 如表11-6所示。求解如下。 表11-6用关键工序法求解 1311 16 14 总加工时间最长的为3号工件；
（三）CDS法Campbell，Dudek，Smith（康坎贝尔、杜得克、史密斯）三人提出了一 个启发式算法，简称CDS法。CDS法把Johnson算法用于一般的n/m/P/Fmax 问题，得到（m-1）个加工顺序，取其中优者。 具体做法是，对加工时间 ＝1，2，…，m-1，用Johnson算法求（m-1）次加工顺序，取其中最好的结果。

㈥ 用启发式算法按单价最低原则计算出订单分配结果

在先代生产中，生产调度不仅是一个战术问题，它己经成为提升企业竞争力的一个战略。每个企业的车间工作调度问题都有自己的特性，是调度领域中极待解决的重要课题。因而，虽然对于生产调度问题的研究相对较多，同时在生产调度领域中关于建模方法、算法求解等问题的研究也比较多，但对于在非制造性的行业，特别是在纺织行业中生产调度问题的研究相对还是比较少。

㈦ 启发式算法的介绍

启发式算法（heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。启发式算法可以这样定义：一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费（指计算时间和空间）下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计。

㈧ 什么是启发式算法

大自然是神奇的，它造就了很多巧妙的手段和运行机制。受大自然的启发，人们从大自然的运行规律中找到了许多解决实际问题的方法。对于那些受大自然的运行规律或者面向具体问题的经验、规则启发出来的方法，人们常常称之为启发式算法（Heuristic Algorithm）。现在的启发式算法也不是全部来自然的规律，也有来自人类积累的工作经验。 驾驶汽车到达某人的家，写成算法是这样的：沿167 号高速公路往南行至阳谷；从阳谷高速出口出来后往山上开4.5 英里；在一个杂物店旁边的红绿灯路口右转，接着在第一个路口左转；从左边褐色大房子的车道进去，就是某人的家。 启发式方法来描述则可能是这样：找出上一次我们寄给你的信，照着信上面的寄出地址开车到这个镇；到了之后你问一下我们的房子在哪里。这里每个人都认识我们——肯定有人会很愿意帮助你的；如果你找不到人，那就找个公共电话亭给我们打电话，我们会出来接你。

㈨ 谁能详细介绍一下启发式算法的原理或者方法

整数规划一般是不容易得到最优解的。启发式算法可以在合理的计算时间内得到较解。局域搜索启发式算法应用广泛。局域搜索的一般步骤如下： 从一个初始可行解出发 找出相邻的可行解 从相邻的可行解中找出更好的可行解 地，局域搜索启发式算法会得到一个局部最优解，而这个局部最优解有时就是全局。算法的好与坏都决定于步骤 3。 1.1 模拟退火方法 相邻元素是随机选择的，选上的概率为pn ， pn= 1∑。移动的决策取n∈ N标成本和退火概率： c(y)?c(x)??py(x)?eTc(y)φ c(x) pxy= ? ?py(x)?Ct温度梯度是根据一定的规则选择的，比如T (t) =T t() = Calog t或， a π 1。

㈩ 对 启发式算法的理解

启发式算法是一种能在可接受的费用内寻找最好的解的技术,但不一定能保证所得解的可行性和最优性,甚至在多数情况下,无法阐述所得解同最优解的近似程度