带有准备时间和退化维护的单机排序问题

研究带有可变加工时间、准备时间和退化维护的公共交货期与凸资源分配的单机排序问题.工件的实际加工时间是关于所分配的不可再生资源量和与工件位置有关的退化效应的函数,并且在每个工件加工之前都有一个准备时间,它是有关资源分配的凸函数.为了消除机器的退化,在规划时间内最多允许执行一次维护活动.在资源总量有限的条件下,确定最优工件排序、最优公共交货期、最优维护位置和最优资源分配方案,使得由工件的提前惩罚、延误惩罚、公共交货期和最大完工时间构成的总费用最小.根据优化的相关知识,将问题转化为匹配问题,给出了该问题的启发式算法.     

公共交货期窗口待定的单机成组分批排序

研究有组安装任务的单机窗时排序问题,所有工件的提前/延误惩罚费用相同;公共交货期窗口大小给定但位置待定,由线性定位费用衡量;最优排序是使所有这些费用的和最小.给出了最优排序的一些性质,提出一个多项式时间算法.     

具有公共交货期和提前—后惩罚的单机排序问题最优解的结构

求解具有公共交货和提前－滞后惩罚的单机排序问题是很困难的，其计算复杂性是强ＮＰ完全问题．作者研究这类问题的最优解的结构特征，得出了对于完工时间比公共交货期大的工件按ＷＳＰＴ序排列，对于完工时间少于公共交货期的工件按ＷＬＰＴ序排列，一般情况下的最优解具有Ｖ形结构的结论。     

带有学习及退化效应和资源分配的交货期指派的单机排序问题

本文讨论带有学习及退化效应和资源分配的交货期指派的单机排序问题。所有工件有一个公共的交货期,如果工件在交货期内完工将不产生任何费用,但是在交货期之前或之后完工将产生相应的提前或延误费用。工件的实际加工时间是与开工时间、在排序中位置和资源分配有关的函数。目标是确定最优交货期的位置、交货期的大小、工件的最优排序和最优资源分配,最小化包括提前、延误、交货期大小、交货期位置和资源消耗的总费用。证明了带有学习及退化效应和资源分配的交货期指派问题仍然是多项式可解的,并且最优算法是可以在O(n3)时间内求出最优解。
     

带有学习及退化效应和资源分配的交货期指派的单机排序问题

本文讨论带有学习及退化效应和资源分配的交货期指派的单机排序问题。所有工件有一个公共的交货期,如果工件在交货期内完工将不产生任何费用,但是在交货期之前或之后完工将产生相应的提前或延误费用。工件的实际加工时间是与开工时间、在排序中位置和资源分配有关的函数。目标是确定最优交货期的位置、交货期的大小、工件的最优排序和最优资源分配,最小化包括提前、延误、交货期大小、交货期位置和资源消耗的总费用。证明了带有学习及退化效应和资源分配的交货期指派问题仍然是多项式可解的,并且最优算法是可以在O n()3时间内求出最优解。     

随机加工时间的单机调度问题

讨论ｎ个独立工件在一台机器上加工。工件的加工时间服从正态分布,所有工件交货期设置公共交货期。目标是确定公共交货期及工件的最扰排序,使工件完工时间与公共交货期之差绝对值之和及工件完工时间之和的线性组合的期望值最小。     

工时依赖位置的宽容期单机排序问题

研究了共同宽容交货期的单机排序问题,即加工时间是位置的函数,所有工件的提前/延误费用相同,共同宽容交货期的开始时间和大小待定,目标函数最小化的总惩罚费用(包括提前、延误、宽容交货期的定位和大小费用四部分).并给出了最优排序的性质,提出了一个多项式时间算法.     

带有学习效应和加工时间可控的排序问题

考虑了带有学习效应和加工时间可控的交货期窗口的单机排序问题。工件的加工时间是关于所分配资源的线性函数或凸函数。其中每一个工件均有一个交货期窗口且窗口大小相同,若工件在窗口之前或之后完工则会产生相应的惩罚,若工件在窗口中完工则无惩罚,目标是通过极小化包括提前,误工工件数、窗口的开始时间、窗口大小和资源消耗的总惩罚函数确定工件的最优排序、最优加工时间和最优资源分配量。在加工时间是线性资源函数的情况下,通过将问题转化为一系列指派问题,构造一个多项式时间算法;在加工时间是凸资源函数的情况下,构造了一个在多项式时间内可解的动态规划算法。     

交货期窗口大小给定和待定情况下的单机排序问题

研究有公共交货期窗口的单机排序问题,其目标是最小化提前和延误的赋权工件数.首先考虑交货期窗口大小给定的情况,进而讨论了当其大小待定且有线性时间惩罚的情形.分别给出最优排序的一些性质,根据这些性质提出了多项式时间的最优算法以最小化所有费用的和.     

多共同工期分配调度问题算法研究

为确定所有工件的多个共同工期以及工件的最优调度序列,最小化提前惩罚、延误惩罚和公共工期分配的加权和,利用位置权重与处理时间的匹配过程来获得最优解。对此问题给出了最优解满足的性质,当分配给共同工期的工件个数为给定常数时该问题可解。该问题是多项式可解的,并给出了具体求解算法。     

网络化集成制造模式下调度问题的混合遗传算法

研究了网络化集成制造模式下的JOB-SHOP调度问题，即各任务有具体交货期约束的提前／拖期不同惩罚系数的复杂调度问题；提出了一种新的编码方案和相应的交叉算子，进而提出混合遗传算法；成功解决了上述问题，即找到一个最优调度，使在交货期窗口外完工的任务所受到的提前／拖期惩罚的总和最小．该算法解码复杂度低、通用性强、罗拔性强，最后用算例说明了算法的有效性并指出了工件车间调度问题中尚待解决的问题．     

带有恶化和拒绝的工期指派的单机排序问题

讨论带有恶化和拒绝工件的工期指派的单机排序问题。工件的实际加工时间是其开始加工时间的线性增函数。如果工件被拒绝,则有一个惩罚费用,否则工件被加工。每个工件都要确定一个工期,文章讨论的工期指派分为CON(共同工期指派)和SLK(相同松弛工期指派)两种情况。对于CON工期指派问题,其目的是确定最优公共工期及工件的加工顺序,使工期、提前、延误和拒绝的总费用最小。将该问题归结为一系列指派问题,从而得到了一个复杂性为O(n4)的算法来求解此问题。对于SLK工期指派问题,目的是确定最优的松弛量及工件的加工顺序,使松弛、提前、延误和拒绝的总费用最小。将其归结为一系列指派问题,给出了求解此问题的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。     

宽容交货加权超前延误单机排序问题

该文研究下述宽容交货加权超前延误排序问题:n个工件具有一共同的宽容交货期,任一工件在宽容交货期内完工不受罚,超前或延误则受罚,惩罚系数依赖于工件.排序目标是找一个最优序和最优宽容交货区间位置使最小化加权超前延误惩罚之和.证明它是NP-Completeness的,并给出一伪多项式算法,从而获知所研究问题是一般意义下NP-Completeness的,也使该类问题的复杂性界限更清楚.     

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.     

工件可拒绝的分批配送问题研究

考虑工件可拒绝的分批配送问题:一个制造商为一个客户加工n个工件,每个工件既可以被接受加工,也可以被拒绝加工(但要支付拒绝费用),工件加工完之后要安排车辆运送给客户,完工时间为工件送达客户的时间.目标函数为被接受工件的总完工时间、总配送费用和被拒绝工件的总拒绝费用三者之和,文中对处理机为单机的情形给出了多项式时间算法,且证明了两台平行机的情形下该问题是NP-完备的,并给出了伪多项式时间算法.     

交货时间区间内加权完工工件个数最大的分批排序算法

讨论了只有一台批处理机时,在交货期区间内使加权完工工件数最大的分批排序问题,给出了求解这一问题的动态规划算法.     

P与d一致时的分族分批排序误工个数问题

研究了一类分族分批排序最小误工个数问题,给出并证明了最优排序的性质,证明了此问题是NP-困难的．对工件的到达时间和工期一致时的情形,给出了一个时间复杂性为O（mb（n/m）^2m）的动态规划算法．     

工件相同且发送批数受限的供应链排序问题

工件完工后成批发送的供应链排序问题是从实际生产中提炼出来的,针对发送批数受限制,最小化生产费用及发送费用的情况,当工件的权重与加工时间均相等时,生产费用是关于发送批数的单调递减函数,进而根据二分搜索法可以得到最优的发送批数。因此问题是多项式时间可解的。