具有工期限制的退化工件单机排序问题

工件具有退化效应的排序问题最近几年受到人们越来越多的关注。所谓具有退化效应的工件是指在排序中,工件的开工时间越晚其实际的加工时间就越长。讨论了一类具有工期限制的线性退化工件单机排序问题。其中线性退化工件指的是工件的实际加工时间是线性增长的函数。文中工件的实际加工时间不是固定不变的,是该工件的开始加工时间的单增函数。目标函数是使完工时间,提前完工时间和误工时间的加权和最小。给出了多项式时间的最优算法。     

退化条件下的工期指派的单机排序问题

研究退化条件下的工期指派的单机排序问题。每个工件均有一个关于工期的连续非减的惩罚函数。工件的加工时间是退化的,即工件的加工时间是其开始加工时间的一个线性增函数,所有工件都有一个相同的退化率。目标是确定工件的最优加工顺序、最优工期和最优开始加工时间,使总工期、误工工件数及总完工时间之和最小。工件在工期之后完成则称为误工工件,工件在工期之前完成则是提前工件。工期指派分两种情况,一种是所有的工件工期都相等,另一种是不同的工件有不同的工期。对于上述两种情况分别给出了最优解的3个性质,并且证明了这个问题是多项式时间可解的。     

具有共同松弛时间的恶化型工件排序问题研究

研究工件加工时间具有恶化效应的单机松弛工期排序问题.其中恶化效应指的是工件的实际加工时间是其开工时间的递增函数且所有工件的恶化率相同,工件的松弛工期等于其实际加工时间加上共同的松弛时间.目标是确定工件的一个排序和工件工期的共同松弛时间使得工件的提前时间、延迟时间和工期的共同松弛时间的线性加权和达到最小.用运筹学方法证明了该问题可以转化为两个向量的乘积问题,从而多项式时间可解,并给出了求解的最优算法.     

同时带有安装时间和送出时间的单机排序问题

在实际生产,如钢铁和冶金工业生产过程中,工件在加工之前需要预热或安装必要的夹具和固定装置,在加工之后工件需要进行冷却处理等,也就是工件在进行加工时常常带有安装时间和送出时间。讨论带有学习效应、安装时间和送出时间的单机排序问题。在这一模型中,工件的实际加工时间是与工件的基本加工时间和工件的实际加工位置相关的一般函数。工件的安装时间和送出时间均依赖于已加工完的工件的实际加工时间,即p-s-d形式。目标函数分别为最大完工时间、总完工时间、加权总完工时间、总延误时间、最大延误时间和最大延迟时间,提出了上述问题的最优排序规则。     

有安装时间的单机排序问题

工件具有安装时间的排序问题最近几年受到越来越多的关注,主要讨论了一类有安装时间且与加工位置有关的单机排序模型。在该模型中,所有工件在机器上加工时,一次只能加工一个工件,工件的相邻加工工序之间不允许出现空闲,工件的实际加工时间不是一成不变的,它不仅与工件的基本加工时间有关,同时还与工件所处的加工位置有关,工件的安装时间是依赖于已加工工件的实际加工时间的简单函数,即p-s-d形式。对目标函数为极小化最大完工时间,极小化完工时间和以及极小化总完工时间差等问题进行讨论,分别给出了多项式算法和算法复杂性。还证明了对于目标函数为完工时间,提前完工时间以及误工时间的加权和最小化问题是多项式可解的。     

同时具有学习和恶化效应的不同工期指派问题研究

讨论工件同时具有学习和恶化效应的单机排序模型,其中工件的实际加工时间是其基本加工时间、开工时间和所排位置的函数,每个工件都有自己的工期。目标是确定工件的加工顺序和工期,使工件的提前成本、延迟成本和工期的机会成本的加权和最小。证明此问题在工件引入学习和恶化效应后,依然多项式时间可解,同时给出了求解算法和实例来说明如何最优的求解这个问题。     

具有学习效应和非线性安装时间的单机排序问题

讨论了加工工件具有学习效应和安装时间的单机排序问题。文中工件的加工时间不是固定不变的,不仅与工件的加工位置有关,同时还与已加工完成工件的加工时间有关。安装时间分为线性安装时间和非线性安装时间,本文主要讨论的是具有非线性安装时间的情况。工件的安装时间是依赖于已加工完的工件的实际加工时间和工件所排列位置的函数形式。在文中主要证明了极小化最大完工时间,极小化完工时间总和问题是多项式可解的,另外还证明了满足一定条件下的极小化加权完工时间和,极小化最大延误问题是多项式可解的。     

产品中各工件在单台机器上加工时的排序问题

本文考虑的是工件在单台机器上加工随后组装成产品的排序问题．每个产品由一个特殊工件和一个共同工件组成,机器从加工特殊工件转到加工共同工件有一个调整时间,目标是使所有产品完工时间在批可达或工件可达情况下的加权和最小．对两种情况我们都给出了多项式时间算法．     

时间相关的单机排序的最坏竞争比分析

本文研究了工件的加工时间具有开工时间和加工所在位置相关的单机排序问题.工件的加工时间是序列中加工所在的位置和开工时间的非增函数,目标函数为最小化的误工工件个数和最小化总误工.本文对于所研究的2个目标函数利用Moore-Hodgson算法和EDD规则分别提出的启发式算法,对于目标函数位误工工件个数情形给出了最坏竞争比近似于2,最小化总误工给出非常数的最坏竞争比.进一步如果工件的加工时间和工期具有一致关系,分别给出了2个多项式时间算法.     

带有退化、拒绝和不可用区间的单机排序问题

【目的】考虑带有退化工件、拒绝和不可用区间的单机排序问题。【方法】假设工件有不同的基本加工时间和相同的退化率,工件可以被拒绝,被拒绝的工件需要支付拒绝惩罚,机器在给定的时间区间内是不可用的且工件不可恢复。目标是极小化接受工件的总完工时间与被拒绝工件的总拒绝惩罚之和。【结果】对于这个NP-难问题,在不可用区间前、后,工件按照基本加工时间a_j的非减顺序排列可以得到最优解,给出一个拟多项式时间动态规划算法和一个完全多项式时间近似策略。【结论】推广了已有文献的模型。     

终时不确定的随机最优控制

文章研究了终时不确定的随机最优控制问题．通过变换．将终时不确定的随机最优控制问题转化为终时确定的随机最优控制问题；然后，利用终时确定的随机最优控制理论来求解。     

时滞系统终端时间参数优化控制

针对时滞系统终端时间优化控制问题,提出一种基于参数化的数值求解方法.首先将优化控制向量用分段常数函数来近似;然后引入时间转换方法将未知切换时间点和未知终端时间映射到新时间域的固定时间点上,从而将原未知时域的时间最优控制问题近似为固定时域的非线性规划问题;最后采用全联通粒子群算法求解.资源再生系统优化控制问题的仿真结果表明所提方法是有效的.     

工件带准备时间的平行机调度问题的一个近似算法

提出了一个启发式算法,在该算法中,工件中断的次数至多为2N次,计算的复杂度为O(Nnlogn),并以一个实例加以说明.证明了对某些特殊的实例,该算法能够得到最优调度.指出了对于一般情况该算法的最坏情况误差界为(2(n-1))/n.     

常压力梯度下管内大牛顿流体依时性流动的谱方法研究

在管内非牛顿流体的流运中,依时性流动是较为复杂的一种流动随时间变化的流动,而非牛顿流体其本身的本构方程就较为复杂,这类问题归结为流动的运动方程与流体的本色方程以及连续性方程的联立 ,邓归结为一个非线性微分方程的求解问题,本文采用谱方法,在常压力梯度下,成功地将偏微分方程化为常微分方程组的初边值问题来处理,得到速度随时间变化的关系曲线,结果表明,可以用谱方法来解决依时性流动问题。     

时间最优控制的Meyer逼近

用变换的思想，构造一个Meyer问题序列去逼近时间最优控制，从而证明时间最优控制的存在性。这不仅给出时间最优控制存在性的新证明，同时为时间最优控制的计算提供了一个新途径，并揭示了时间最优控制问题和Meyer问题的深刻关系。     

执行时间可变的任务在多处理机上的排序问题

研究一类有实际价值的网页下载问题,把其抽象成一类有n项独立任务在m台不同处理机上执行的排序问题,这里,每项任务在不同处理机上可以有不同起始时间和不同的执行时间.文章指出该问题是强NP-完备的,该问题在特殊情形下能够转化为图论中的最大匹配问题,从而给出了在此情形下的一个完全解决方案.       

带运输时间和一个不可用约束的两台平行机排序

考虑了两台平行机的排序问题,其中一台机器带有一个固定的不可用约束区间,任务的加工是不可中断的,而且每一个任务带有一个运输时间,目标函数是最小化最大运输完工时间.这个问题是强NP-难的.提出一个最坏情况比是8/5的多项式时间近似算法,并指出这个界是紧界.同时还用动态规划方法求解该问题.     

跳-扩散模型带停时的随机控制问题

研究了跳-扩散模型在带停时的情况下的随机控制问题,建立了一般函数下带停时的随机控制问题,利用鞅方法得到了动态规划方程,并讨论了随机控制问题解存在的充要条件,给出了最优停时的构造.     

单车独占性带时间窗口装卸货问题的分析与算法

提出了一类广泛存在于运输领域的NP-hard组合优化问题——独占性带时间窗口装卸货(E-PDPTW)问题,给出了它的数学描述,分析了其性质并把问题简化为不对称带时间窗口旅行商问题(TSP),提出了求解单车E-PDPTW问题的两阶段快速算法,其时间复杂度只有O(n^3),测试结果表明了该算法的有效性和快速性。     

有限时间离散奇异系统的奇异二次型指标最优控制问题

讨论有限时间上离散奇异系统的奇异二次型指标最优控制问题 ,指出了它的一种新的求解方法 ,提出了转化为离散正常系统的非奇异二次型指标最优控制问题的充要条件