带有学习效应的多客户配送的供应链排序问题

针对机器具有学习效应,且需要多客户配送的供应链排序模型。在这一模型中,机器上工件加工时学习效应会发生,工件的实际加工时间是与其位置相关的减函数。客户需要接纳与其对应的完工工件,每一批次的工件完工后需要配送,然而配送都会花费一些时间及费用。由于大量客户需要配送,为了尽量节约资源,减少车次数量及运输次数,所以运输车辆都要尽可能多的装载货物才开始运输。在针对一台运输车辆内装载有不超过两个客户的工件情况,研究的目标函数为极小化总流程时间和极小化最大延迟时间,并对这两个问题分别给出了相应的动态规划算法。     

带有安装时间和学习效应的供应链排序问题

考虑了机器带有安装时间和具有学习效应的单机供应链排序问题.在一条供应链系统中,有单个制造商和多个客户,不同的客户订购不同种类的工件,机器加工不同种类的工件前需要一个安装时间,且加工相同客户的工件时具有学习效应,即随着工件的加工后面工件的实际加工时间逐渐减小.完工的工件需要成批运输给相应的客户,每一批运输都有相应的时间和费用.目标是分别极小化加权最大配送时间、总配送时间、最大延迟时间与总运输费用的和.给出了相应的算法,并分析了算法的复杂性.     

集成多种工件生产与配送的排序问题

考虑了多个客户订购不同种类的工件,工件生产完后需要运输到客户的单机供应链排序问题.由于工件属于不同的种类, 在加工不同种类工件前要有一个准备时间.加工完成的工件分批配送到相应的客户处,每一批配送需要花费一定的时间及费用.考虑了两个目标函数,并分别给出了它们的最优算法.     

基于成比例退化效应的单机供应链排序问题

研究具有退化效应的供应链排序问题.工件的实际加工时间是关于该工件开始时间的成比例线性增函数,工件在机器上加工完后被分批配送到相应的客户.两个目标分别是极小化总完工时间加总配送费用和极小化加权总完工时间加总配送费用.分别给出了两个问题最优序的性质,设计了动态规划算法并分析了算法的复杂性.     

带有机器维修和工件派送的单机排序问题

研究了带有机器维修和工件派送的单机排序问题,该问题可以被视为一个集成生产和出站配送的排序模型.不同体积的工件需要在带有一个维修区间的机器上加工,且加工不可中断,然后由固定容量的车辆批次交付给顾客,车辆派送完一批后需要返回派送中心交付下一个批次,工件派送到不同客户处所需的时间不同.目标函数是最小化最大完工时间.本文主要研...     

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。     

一类具有学习效应的分批排序问题

本文讨论了分批排序中机器具有带学习效应,目标函数为极小化加权总完工时间的几个问题．就所有工件的加工时间都相等的这一特殊情况,给出几个算法,并证明了算法的最优性．     

带有准备时间的可拒绝供应链排序

考虑可拒绝排序中生产与配送的集成问题.有一个制造商和多个客户,不同的客户订购不同种类的工件.机器在加工不同种类的工件前要有一个准备时间.对于客户的工件制造商可以选择接受或拒绝加工,但当工件被拒绝时制造商需要支付相应的拒绝费用.每个工件有自己的工期并且生产完成后需要配送到相应的客户处,每一批配送需要花费一定的时间和费用.该文研究了排序理论中几个主要的目标函数,给出了相应的动态规划算法并分析了算法的复杂性.     

具有学习效应且加工时间可控的单机排序问题

讨论一类加工时间可控的单机排序问题.在这一问题的模型中,机器具有学习效应,工件的实际加工时间为同时依赖于所排位置和所分配的资源量的资源消耗函数,其中资源消耗函数又分为线性资源消耗函数和凸资源消耗函数这两种函数.考虑共同工期分派方法和松弛工期分派方法这两种工期分派方法.极小化一个包含加权总误工数的费用、工期分派的费用、最大完工时间的费用和总资源消耗的费用的目标函数.对于工件加工时间的两种资源消耗函数与工期分派方法的不同组合,算法复杂性为O（n4）的多项式时间算法相应地被给出.创新之处是：在Shabtay研究的基础上增加考虑了学习效应后,计算相关问题的算法复杂性仍保持不变.     

同时具有学习效应和恶化效应的机器可用限制性排序问题

针对单机和两台机器的平行机排序问题,建立了工件同时具有学习效应和恶化效应,机器有可用性限制的排序模型.考虑了目标函数为极小化总完工时间的单机、两台机器的同型机问题和两台机器的同类机问题.对于机器在任意时间进行维修的一般情况给出了动态规划算法,通过数值例子说明了算法的有效性,对机器在使用前进行维修的特殊情况给出了多项式算法.