重加工具有退化与学习现象的单机批排序问题

本文对同一台机器下次品工件可重加工生产的问题进行研究。工件要求成批加工,每批包括连续加工的两个子批。第一子批的工件加工后,一部分工件是按照要求得到的优良品,另一部分工件是次品。次品的工件接着在第二子批重加工,而次品工件在等待重加工时会产生退化与学习现象,加工完成后得到的工件是优良品。同一子批的工件同时完工,工件的完工时间是该子批中最后一个工件的完工时间。假设每批生产的工件次品率是相同的。每一批工件开始加工和重加工时都有安装时间。目标函数是使总安装时间,重加工和库存持续费用最小,并且优良品工件的需求得到满足。对于该问题的一般情形给出了动态规划算法。接着当批工件的完工时间和批的规模满足一致关系,给出多项时间算法。     

订单带多类工件时的极小完工时间之和问题

该文考虑下述订单问题：m份订单中共有n个工件需要在同一台机器上加工，这n个工件分属五种不同的类，当机器从加工某一类中的工件转向加工不同于它的第j类工件时，需要一个安装时间Sj，机器加工第一个工件前也有相应于该工件所属类的安装时间，目标是寻找一个使得m份订单的完工时间之和最小的加工顺序，文中根据安装时间、订单完工的定义的不同，分了三种情形，并分别给出了多项式时间算法、分枝定界算法和启发式算法。     

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。     

最小化时间表长的带有多个工件组单机无界继列批在线排序

考虑了批容量无界情形下带有多个工件组的单机继列分批的在线排序间题.每个工件具有各自的安装时间和加工时间(s,p),属于不同组的工件不能在同一批中加工,目标函数是最小化最大完工时间,给出了此问题的一个竞争比为2的最好可能的在线算法.     

带有安装时间以及可分批加工的供应链排序问题

研究了单制造商多客户的供应链排序问题;同一客户的工件可以分批进行加工,不同客户的工件不可以在一批中加工;当相邻的两批工件属于不同客户时则需要相应的安装时间.以生产和运输总费用最小为目标函数,建立了集成排序模型;分别用工件的加权总完工时间和最大延迟作为排序目标,采用动态规划的技巧给出了最优算法,并分析算法复杂性.     

带有退化效应和不可用区间的并行批排序问题

在制造业中,处理机由于长时间使用而发生故障或进行维护、保养等原因,产生一些不可用区间;并且工件的实际加工时间往往与它的开始加工时间有关。研究一种带有退化效应和不可用区间的无界单机并行批处理机排序问题。在这一模型中,工件的实际加工时间是其开始加工时间的线性递增函数。而并行批处理机中,同批工件同时开始加工,同时完工,且批一旦开始加工就不可中断;每批的加工时间等于这批工件中加工时间的最大者;同批中工件的完工时间都相同,为这批的完工时间。讨论的目标函数为最大完工时间问题。通过对最优解性质的分析,给出了求解此问题的多项式时间的最优算法。     

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。     

到达时间与工期同序的串行批处理机排序问题

笔者考虑的工件带有到达时间,且到达时间与工期同序、目标函数为加权误工工件数的单台串行批处理机排序问题是NP-难的,其中批处理机的容量无限。当同一批中的工件都到达后,此批才可以开始加工。同一批中工件的开始加工时间相同,批的加工时间为此批中所有工件的加工时间之和,且完工时间也相同,为这批中最后一个工件的完工时间;每批开始加工之前都有一个固定的调整时间,而批内工件间无调整时间,在批的调整时间内机器不能加工任何工件。研究工件带有2个不同到达时间,且到达时间与工期同序的情况。对于目标函数为加权误工工件数问题,分析了其最优解的性质,给出了拟多项式动态规划算法及其时间复杂性。     

线性加工时间单机成组排序问题

讨论一类线性加工时间成组排序问题．在这一模型中，工件的加工时间是其开工时间的线性函数，全部工件分成若干组．工件的加工必须满足成组技术限制，同组工件间没有安装时间，各组间有与顺序无关的安装时间．目标函数为极小化最大完工时间．基于对问题的分析，给出了多项式算法。     

线性退化且有独立安装时间的单机系列批排序

讨论了任务带有基本加工时间和线性退化且每个批都有独立安装时间的单机系列批排序问题。每个任务的基本加工时间都不相同,但是它们都有相同的退化率。任务实际的加工时间可以描述成关于其基加本工时间与开始时间的一次线性函数,即Pi=bi+at,这里bi和a分别为任务Ji的基本加工时间和退化率,t则为任务Ji的开始时间。目标是确定批的个数及批内的任务排序,从而极小化最大完工时间。首先,所有的任务在加工之前先被划分成一系列的批;然后,在单机上分批加工,每批在被加工之前都有一个独立的常数安装时间s;最后,在R-FBLDR算法的基础上进行了修改,得到了极小化最大完工时间的最优算法,该算法的时间复杂性为O(nlogn),其中n为任务个数。