1) Dynamic Berth Allocation Problem
动态泊位分配问题
2) dynamic berth allocation
动态泊位分配
3) dynamic problem matching
动态问题匹配
1.
The key technologies used in new management mode such as improving access efficiency,intelligent retrieval and dynamic problem matching and so on are discussed.
对在新型管理模式中用到的关键技术 ,诸如 :提高访问效率、智能检索及动态问题匹配等进行了探
4) seats distribution
席位分配问题
1.
Three mathematical models for seats distribution problem are presented,all of which are solved by the grid search algorithm,and are due to using appropriately the least squares idea in order to describe the fairness associated with the seats distribution.
建立了席位分配问题的 3个数学模型 ,它们都是利用最小二乘思想描述分配中的公平性 ,利用网格搜索法进行求解 ,模型简洁明了 ,求解算法有效 ,大量的数值实验为模型的实际应用提供了不少有价值的结论 。
5) berth allocation
泊位分配
1.
Simulation optimization for berth allocation in container terminals;
集装箱码头泊位分配的仿真优化方法
2.
This dissertation offers simulation model to slove berth allocation problem(BAP).
该模型的主要目的是通过对泊位系统进行模拟解决泊位分配问题。
6) dynamic RAW
动态路由和波长分配问题
补充资料：任务分配问题
任务分配问题是在加权二分图中寻找最大（或最小）加权匹配的问题。
[编辑] 详述
分为以下几类：
- 线性任务分配问题：<math>P</math>是二元组<math>(a, b)</math>的集合，其中<math>a</math>和<math>b</math>分别是集合<math>A</math>和<math>B</math>中的元素。<math>C</math>是某一函数，并满足特定约束条件，例如：<math>A</math>的每一个元素必须在<math>P</math>中出现一次，或者<math>B</math>的每一个元素必须在<math>P</math>中出现一次，或者以上二者都必须满足。线性任务分配问题的目标就是最大化或者最小化<math>C(a, b)</math>之和。
该问题是线性的因为代价函数<math>C()</math>只取决于特定的二元组<math>(a, b)</math>而与其它的二元组没有任何关系。
- 二次任务分配问题：给定<math>n</math>家工厂和<math>n</math>个库房。每个库房被分配给一家工厂。很显然有<math>n!</math>种不同的分配组合。每家工厂和它的库房间的代价函数被定义为二者间的距离和物流量的乘积。如何分配以使所有的代价总和最小？
这些问题都是组合优化的研究对象。
[编辑] 举例
有一些员工要完成一些任务。各个员工完成不同任务所花费的时间都不同。每个员工只分配一项任务。每项任务只被分配给一个员工。怎样分配员工与任务以使所花费的时间最少？
婚配问题：有一些男人和一些女人，各位男人如果和某位女人结婚则其婚姻稳定程度具有不同的稳定数值。如何匹配可以使得所有配对的稳定值总和最大？也称婚姻匹配问题。
[编辑] 算法
匈牙利算法
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条