单机随机调度最优解的Λ形特征

讨论具有随机加工时间的单机调度问题，目的是确定ｎ个工件的一个排序使得完成时间与一公共交货期差的绝对值加权和的期望最小．在假定加工时间和交货期都服从负指数分布时，建立了此随机调度问题等价的确定形式，并讨论了最优解的Λ形特征．然后，在一定条件下将上述结果推广到机器随机故障的情形．     

交货期服从指数分布的单机随机调度问题

工件完成时间与交货期差的绝对值加权和最小化单机随机调度问题是JIT（just-in-time)生产环境下的典型调度模型，是NP－hard问题，然而，当工件权值与加工时间成正比时，LPT（largest processing time）工件调度是问题的最优解，讨论了该问题加工时间和交货期都为随机变量，其中交货期服从指数分布，且工件权值与加工时间成正比的情形，给出了问题的最优解，并在一定条件下将结果推广到机器随机故障的情形。     

一类单机随机调度问题解的特征

讨论了加工时间随机的单机调度问题，工件的加工时间服从指数分布，目标函数具有一般形式，涉及工件完成时间与交货期偏差的正规和非正规目标函数，如工件关于交货期拖后时间期望和，工件完成时间关于交货期绝对偏差的期望和等，都是其特殊情形．给出了最优解的特征，包括SEPT(shortest expected pro—cessing time)调度，LEPT(largest expected processing time)调度和关于加工时间参数的A形调度,这些特征可用于确定问题的最优解。     

加工时间服从指数分布单机随机调度

讨论加工时间服从指数分布的单机随机调度问题，目标是实现工件完成时间与公共交货期偏差的加权和期望最小化。此问题是JIT（Just-In-Time)生产环境下的典型调度模型。结果表明问题的最优解关于权值与加工时间均值的商具有∧形特征。     

公共交货期窗口的单机随机调度问题

讨论一类具有随机加工时间的单机调度问题，所有工件设置一个公共交货期窗口，每个工件的加工时间服从正态分布，目标是确定n个独立工件的一个排序，使工件的提前／延期之和与完工时间之和的线性组合之期望值最小。问题的最优解具有v-型特征。     

同类工件Flow ShopE／T调度

本文利用ＨＬＰ不等式，讨论了同类工件ＦｏｌｅＳｈｏｐＥ／Ｔ调度问题，目的是确定工件的最优交货期和最优排序。     

用遗传算法解模糊交货期下Flow Shop调度问题

运用模糊的观点研究了flowshop调度问题,基于模糊交货期的概念建立了两种不同的模糊flowshop调度问题的模型,模糊交货期的隶属函数对应于完成时间的满意度,目标函数定义为所有任务加权的隶属函数之和问题是确定任务的加工顺序极大化目标函数文章运用遗传算法(GA)确定了任务的调度,仿真实验验证了算法的有效性.     

基于模糊软集的中药制药车间不确定调度模型和算法求解

为解决加工时间和交货期不确定状态下的中药制药车间调度问题，利用模糊软集的三角形模糊数和梯形模糊数来表征加工时间和交货期信息，并基于模糊数的运算规则定义了可能性测度和必然性测度，用拖期可信度来度量药品生产发生拖期的概率，建立以最小化药品生产平均拖期可信度为目标的混合整数规划模型。针对该模型，提出了一种混合模糊布谷鸟算法的求解方法，并以规模为10(3)×10的经典算例进行仿真测试。实验结果表明，给出的不确定调度模型能反映中药制药调度的真实场景，而且混合模糊布谷鸟算法能很好地对该模型进行求解，相比经典布谷鸟算法，该算法有更好的性能。     

用遗传算法解决一类模糊流水车间调度问题

对同时考虑模糊加工时间和模糊交货期的模糊流水车间调度问题进行了研究 ,模糊加工时间用三角模糊数来表示 ,模糊交货期用梯形模糊数来表示。应用遗传算法搜索最优排序 ,在适应度函数处理中引入模糊数处理方法 ,以平均满意度最大作为优化目标。最后给出了实验结果和结论     

一种新的制造系统仿真调规则

针对制造系统的调度问题，提出了一种新的决策规则。它根据的当前状态和各任务的进展情况综合利用最早交货期优先规则的减小最大延迟时间的特点和最小松驰优先规则的减小最大提前完成时间的特点，在不增加平均推忱的情况下使最大延迟时间和最提前完成时间之区间收缩，向平均值附近逼近，适用于以保证交货期为目标的调度问题。通过证明了该的有效性。     

一种新的制造系统仿真调度规则

针对制造系统的调度问题，提出了一种新的决策规则。它根据系统的当前状态和各任务的进展情况，综合利用最早交货期优先规则（ＥＤＤ） 的减小最大延迟时间的特点和最小松弛优先规则（ＬＳＫ）的减小最大提前完成时间的特点，在不增加平均推迟的情况下使最大延迟时间和最大提前完成时间之间的区间收缩，向平均值附近逼近，适用于以保证交货期为目标的调度问题。通过仿真证明了该方法的有效性     

三目标单机随机调度问题

讨论一类具有随机加工时间的单机调度问题 ,目标是确定 n个独立工件的最优排序 ,使工件提前完工时间之和 ,延误时间之和及守工时间之和的线性组合之期望值最小 .在一定条件下得出最优排序的形状.     

模糊作业车间调度中的提前/拖期问题的研究

首先介绍了现实作业车间调度中的模糊加工时间和模糊交货期问题,并阐述了模糊理论中有符号距离、区间数距离等相关概念;然后给出了以遗传算法为框架的基于有符号距离和区间数距离的作业车间调度模型以解决调度中的提前/拖期惩罚问题,并且通过实例验证了模型的可行性和有效性.     

求解模糊资源受限项目调度问题的遗传算法

本文研究了以排序健壮性最大为优化目标的具有模糊加工时间和模糊交货期的资源受限项目调度问题,采用六点模糊数表示模糊加工时间和模糊交货期,引入了2种模糊数的弱比较方法,即重心距离法和积分值法.针对这一优化问题设计了一种基于任务链表编码形式的遗传算法.数值实验结果表明该算法优于文献中的相关算法,同时实验结果也表明基于2种模糊数的弱比较方法对算法性能影响较弱.     

用遗传算法解决在并行机上带有不同交货期窗口的Job-Shop调度问题

本文讨论了不同交货期窗口下的提前／拖期并行机调度问题，提出了染色体用工件编号进行编码规则，给出了用稳步遗传算法求解上述问题的方法，仿真实验表明了算法及编码规则的可行性和有效性。     

有时间窗的车辆调度问题的网络启发式算法

本文对有时间窗的车辆调度问题进行了分析，提出了以网络优化为基础的启发式算法，算法中引入重载点，把求解有时间窗的调度问题转化为求解多个有确定开始时间的车辆调度问题，利用最小费用最大流算法求解有确定开始时间的车辆调度问题，再根据检验数来调整开始时间值，并用实例进行了验证。最后对算法的适用性及进一步应用进行了讨论。     

动态加强CPT解job-shop调度约束满足优化问题

带有相同到达期与交货期的job-shop调度问题(JSSP)作为多种实际生产调度问题简化模型,是一类典型强NP-hard问题.对优化目标是最小化最大完工时间的JSSP问题,建立了约束满足优化问题模型(JSSC-SOP).利用弧一致约束传播算法和深度优先启发式构造活动调度,逐步加入新约束,实现活动调度集的部分列举与寻优.提出3种动态加强约束传播技术(CPT),嵌入搜索过程,提高求解效率.最后通过随机生成的实例,验证了各方法可行性与有效性.     

一个批处理机随机E/ T 调度问题研究

对批处理机随机E/T(earliness and tardiness)调度问题,假设各批的加工时间独立同分布;各工件的交付期相互独立,并与加工时间独立;目标是极小化所有工件的提前与延迟时间和的均值.在加工时间和工件的交付期都服从指数分布的条件下,得到了最优调度的几个性质,基于这些性质用动态规划给出了一个求问题最优解的算法,此算法的时间复杂度为O(n2B2)(B相似文献   

基于广义粗糙集的不确定条件下的Flow Shop调度

在实际生产调度过程中，加工时间的不确定性是普遍存在的，因此引用广义粗糙变量来表示不确定的工件处理时间，定义粗糙加法运算，precision以及ratio，建立了处理时间不确定性的FlowShop调度问题的精糙规划模型，提出了粗糙遗传调度算法将其应用于调度模型的求解，仿真实验证明了算法的有效性。     

有交货期的单件车间调度问题的逆序算法

提出了一种以“加工效率”为主要参数，并引入“虚工序”、“虚机器”求解有交货期的单件车间调度问题的逆序算法． 经分析实例验证，该算法具有一定的优度，并且在工程中是可行的．