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C22106130232

• 摘要: 该论文介绍了PBS缓冲区的调度优化问题，并通过数学建模和遗传算法求解，针对两个不同的问题（保留和去除特定约束条件）进行了求解。
• 主要贡献:
  • 对于问题一，考虑了六个约束条件，建立了一个多目标优化模型，并利用遗传算法求解，得到了最终评分为13.67分，总调度时间为4022秒。
  • 对于问题二，去除了两个约束条件，重新建立模型并求解，得到了最终评分为26分，总调度时间为3146秒。
• 关键词: 多目标优化模型；PBS缓冲区；遗传算法；模型优化

C22105930028

• 摘要: 该论文针对PBS的调度优化问题，分别使用了遗传算法和基于马尔可夫决策过程的多目标排序调度算法。
• 主要贡献:
  • 对于问题一，使用遗传算法求解最优出库方案。
  • 对于问题二，由于取消了某些约束条件，使用了基于马尔可夫决策过程的多目标排序调度算法。
• 关键词: 遗传算法；马尔可夫决策；多目标排序调度算法；生产调度；PBS缓冲区

C22105330245

• 摘要: 该论文介绍了一种基于逆向求解和动态规划思想的PBS调度优化模型，并使用模拟退火算法和遗传算法进行求解。
• 主要贡献:
  • 对于问题一，通过模拟退火算法求解得到的得分分别为32.086分和63.720分，总调度时间为2640秒。
  • 对于问题二，模拟退火算法求解得到的得分分别为33.646分和64.972分，总调度时间分别为2826秒和2963秒。
• 关键词: PBS；调度优化模型；混流排序；模拟退火算法；遗传算法

C22103560098

• 摘要: 该论文通过分析车辆调度工作流程，建立了基于动态规划的多目标优化调度模型，并使用灰狼算法进行求解。
• 主要贡献:
  • 对于问题一，灰狼算法求解得到的最高得分分别为18.916分和44.469分，总调度时间分别为3056秒和2996秒。
  • 对于问题二，灰狼算法求解得到的最高得分分别为19.459分和45.78分，总调度时间分别为3056秒和3014秒。
• 关键词: 动态规划；PBS时间调度；多目标优化模型；灰狼算法

C22103360057

• 摘要: 该论文提出了一种基于改进贪婪算法的PBS优化调度问题求解方法，并使用模拟退火算法进一步优化。
• 主要贡献:
  • 对于问题一，贪婪-模拟退火算法求解得到的得分分别为15.394分和38.794分，总调度时间为2640秒。
  • 对于问题二，贪婪算法求解得到的得分分别为26.808分和48.771分，总调度时间分别为2826秒和2963秒。
• 关键词: PBS优化调度；混合整数规划模型；贪婪算法；模拟退火算法

C22106140003

• 摘要: 该论文建立了一种PBS缓存区进出车调度优化模型，并使用启发式规则和贪心算法进行求解。
• 主要贡献:
  • 对于问题一，求解得到的序列得分为9.4520分和33.0810分。
  • 对于问题二，求解得到的序列得分为20.8910分和43.7220分。
• 关键词: 缓存区进出车调度机制；启发式规则；贪心法；性能-效率均衡

C22103190082

• 摘要: 该论文提出了一种基于遗传算法的PBS调度优化模型，并使用遗传算法进行求解。
• 主要贡献:
  • 对于问题一，求解得到的得分分别为26.91分和53.04分，总调度时间分别为未知和未知。
  • 对于问题二，求解得到的得分分别为28.72分和57.30分，总调度时间分别为未知和未知。
• 关键词: PBS优化调度模型；PBS仿真模拟；启发式算法；改进的遗传算法；整数规划

总结:

这些论文都针对PBS调度优化问题提出了各自的解决方案，使用的算法包括遗传算法、模拟退火算法、动态规划、灰狼算法等。每篇论文都试图解决特定约束条件下的问题，并通过算法优化来提高调度效率和满足优化目标。不同之处在于算法的选择、模型的建立方法以及求解的具体细节。总体来看，这些论文提供了多种解决PBS调度优化问题的方法和视角。