1、“.....许多最优路径被添加进来，这使得模型变得更大和收敛速度更慢。我们的结论是问题由于内在的复杂只可能恰好解决小问题。使它以最优的方式解决更大问题实例对我们的工作来说是个有前途的扩展。最后，我们强调可以通过发展决策支持系统来增强模型和算法的实际好处，该系统包含认知辅助，它可以帮助管理者决定参数的选择，尤其是或。请注意，我们的方法包含在乐观和悲观的情况下达成妥协的可能性。各种其它的设计可以通过考虑不同的参数来产生。与参数相对应的候选设计，及其在各种情况下的性能水平可以通过图形工具来说明......”。

2、“.....具体来说，区间不确定性是由操作时间和鲁棒优化的使用来假设的。我们的目的是生成抵抗干扰的设计。为此，我们提出了两个数学模型和算法开发的解决方案。第种模式是必不可少的。这是个考虑到不确定性区间基本的模型，。第二个模型则具有考虑到在工作站不确定性的操作次数的函数的优势。显然，第二个模型是更复杂的。本研究为实际的鲁棒流水线平衡方面服务，并且在这方面是个创举。提出的模型和算法可能会扩展到模拟更强大的复杂版本的装配系统。例如，鲁棒优化模型，型和混合装配线可配制和解决。此外......”。

3、“.....另个对进步研究来说比较中肯的和有趣的领域的是如何对个给定的生产线来评估鲁棒性，从而使不同的设计可以就鲁棒性进行比较。为了这个目的，量化鲁棒性的度量可以被推荐。本文采用实验测试的效率和效益的指标来仿真。该种能够快速计算和为鲁棒提供了良好估计的措施将对于开发效率的均衡算法是有价值的。致谢这项工作是通过圣埃蒂安大都会政府和欧盟委员会第七框架项目支持的制造工程和产品生命周期管理的先进平台。作者同样要感谢对他在英语上的帮助。参考文献,......”。

4、“.....生产线平衡问题的分类及其解决方法生产经济学,,在不确定数据下的线性规划问题的鲁棒解决方案数学规划,,鲁棒离散规划和网络流数学规划,,流水线平衡问题的分类运筹学的欧洲,装配生产线平衡什么时候使用哪个模型生产经济的国际,,随机生产线平衡的多目标优化种混合模拟退火算法计算机与工业工程,随机型生产线平衡,混合模式双面的平衡生产线计算机与工业工程,,混合装配线平衡型的问题的个基于遗传算法的方法电脑及工业工程,,最优稳定性分析平衡与固定周期时间的装配线欧洲运筹......”。

5、“.....,设计固定数目工作站的线节奏生产线欧洲运筹学,,对于个简单生产线平衡问题如类型的解决方案计算机与工业工程问题启发式程序欧洲运筹学适用于固定负载网络设计问题奔德斯分解算法计算机与运筹学研究,,增强的混合整数规划模型的传输线设计问题计算机与工业工程,,基于鲁棒生产线平衡的方案计算复杂性离散应用数学,使用束搜索的随机装配线平衡生产研究,,使用贴现现金流的广义奔德斯分解算法解决时间成本权衡问题海上物流研究,,采用遗传算法平衡模糊装配线计算机与工业工程,......”。

6、“.....随机型生产线平衡问题海军研究物流,,广义装配线平衡问题的稳定措施离散应用数学ı,,间隔任务时间的直线生产线鲁棒平衡中国运筹学会,,鲁棒优化模型离散时间成本权衡问题。生产武汉科技大学本科毕业论文外文翻译经济学杂志,,离散时间成本权衡问题个分解为基础的解决方案算法的预算版本。电脑及运筹学,,以单直线模式和型装配线平衡的二元模糊目标规划方法欧洲运筹学,,在简单生产线平衡时最大化的产出率个分支定界过程欧洲经营研究,,鲁棒离散优化增强算法和模型选择标准运筹学,,鲁棒生成树问题与间隔数据分支定界算法欧洲经营研究,......”。

7、“.....来管理的随机任务的生产线适度的稳健性瓶颈的缓冲时间中国制造系统,和，我们给出具有的工作站的单流水线。图中的节点网络图显示的具有代表性的活动优先关系。上面显示的节点显示了标准执行时间和上界值，在表中，是可行的解决方案和与个确定的和两个鲁棒问题和进行了比较。每行都指定个解决方案。第列，标记为负载，表示出了操作，，到工作站的分配。第二个，表示出了每个机器确定的工作站的时间和每个循环得到的时间。对于鲁棒的问题，偏差和循环时间参见方程和给出。最好的解决方法标有符号。注意......”。

8、“.....问题中则大几乎武汉科技大学本科毕业论文外文翻译有半都是。对于确定性问题，比有最低的周期时间。然而，对于鲁棒问题，是最好的比，这是因为，在确定性的情况下被忽略的操作的偏差相对来说较高。尽管如此，和在问题中有相同的目标函数值，则在问题中明显占优势。因为它包含个有四个操作的工作站，其中被认为是有风险的。其结果是，计算偏差将会更高而我们的鲁棒方法将永远不会把作为候选方案。总结起来，这个例子告诉我们，每种方法确定性或鲁棒的可能会产生不同的解决方案。第二，我们观察到，当考虑到不确定性因素时......”。

9、“.....解决方法偏差公式方程和要求参数被定义。然而，对于鲁棒模型来说，这个参数需要个有效的上界。接下来，我们要为制定严格的上界，和介绍基于分解算法的解决方案。在算法的每次迭代中，较宽松的问题被解决了。因此对于下界来说，在非降迭代的次数中则会产生。此外，上界也因更好的解决方案而得到更新。鲁棒模型的上界肖勒在年使用相关的并行多机调度问题，提出的两个上限。第个约束忽视了优先关系。第二个是基于优先关系的解决方案。由于在鲁棒问题中，些执行时间大于其标准值......”。