含作业到达时间的同类机调度问题启发式算法

研究了目标函数是最小化完成时间和的同类机调度问题,其中作业到达时间可能不同.此问题被证明是强NP-hard问题.由于同类机调度是一种重要的平行机调度问题,而最小完成时间和目标是最常见的正则目标之一,因此完成时间和的同类机调度问题在相关研究领域具有非常重要的地位.为此问题建立数学模型,通过对单机和同型机的相应问题研究成果的推广,提出6个启发式算法,给出算例及其计算结果,并通过实验对算法的性能及算法适应的情形进行了分析.     

含释放时间的同类机问题的可变邻域搜索算法

研究了目标函数是最小化完成时间和的同类机调度问题,其中作业释放时间可能不同.此问题被证明是强NP-hard问题.为此问题构造了一种启发式算法HRS,进而以HRS算法求解结果为初始解构造了问题的可变邻域搜索算法HRS-VNS.大量的随机数据实验用于验证算法的性能和效率.     

加工时间依赖于资源消耗量的平行机调度问题

研究了一类平行机调度问题,其中假定作业加工时间是资源消耗量的线性减函数,调度的目标是在限定最大完工时间时最小化资源消耗总量. 分析了对应单机问题的最优算法和下界构造方法,进而提出了两个优化策略用于构造模拟退火算法和禁忌搜索算法.考虑了多种最大完工时间限制情形, 构造了大量随机实验数据,对算法解的精确度及计算效率进行了测试.实验表明所构造的模拟退火算法能够在合理的时间内提供高质量的满意解.     

同类机的供应链排序

研究同类机环境的供应链排序,即研究如何安排工件在同类机器上加工,把加工完毕的工件分批发送给下游客户,使得生产排序费用和发送费用总和最少.生产排序费用是用工件送货时间的函数表示,发送费用是由固定费用和与送货路径有关的变化费用组成.研究以工件最大送货时间和平均送货时间为生产排序费用的不同目标函数下的同类机供应链排序问题,用动态规划算法构造了多项式时间近似算法,并分析算法的性能比.     

带机器准备时间的同类机调度问题的启发式算法

研究了带机器准备时间的同类机最大完工时间调度问题, 首先证明了工件互换的四个性质, 进而提出了一种启发式算法, 此算法以LPT算法得到的序列作为初始解, 利用互换性质重复对最大完工时间最大和最大完工时间最小的两台机器上的工件进行交换, 以提高解的质量. 实验结果证明了此算法的有效性.     

含有到达时间的最大完成时间同类机调度算法

研究了目标函数是最小最大完成时间的同类机调度问题,其中作业到达时间可能不同。此问题被证明是NP-hard问题。通过对单机和同型机的相应问题研究成果的推广,提出5个启发式算法,给出算例及其计算结果,并通过实验对算法的性能及算法适应的情形进行了分析,与现有Koulamas＆Kyparisis的算法进行了比较。     

求解目标是最小完成时间和的同类机调度的改进算法

研究了目标函数是完成时间和的同类机调度问题。同类机调度是一种重要的平行机调度问题,而最小完成时间和目标是最常见的规则目标一种,完成时间和的同类机调度问题在相关研究领域具有非常重要的地位。首先为此问题建立数学模型,然后提出一种改进的启发式算法,并通过实验验证了算法的性能。     

面向两客户的差异工件平行机批调度问题

将差异工件的批调度问题扩展到两客户生产环境,建立了两个客户分别以最小化制造时间跨度和最小化最大工件延迟时间为生产目标的差异工件平行机批调度模型.首先提出了一种启发式算法TSEDD(two-set earliest due date)对分批方案进行排序并安排到平行机,然后设计了一个多目标蚁群优化算法MOACO(multi-objective ant colony optimization)对不同客户中的工件进行分批并结合TSEDD完成对问题Pareto最优解集的求解.实验结果表明,与经典的多目标问题求解算法NSGA-Ⅱ和SPEA2算法相比,MOACO具有较好的求解效果,且随着问题中工件规模的增大,算法的优势更加明显.     

考虑最小化最大完工时间间隔的三台平行机调度

针对平行机调度,研究了当无预知情况下应对紧急任务快速响应的一类加工方案.考虑三台平行机的加工环境,分析任意两个相邻的工件完工时间的间隔,以最小化最大间隔值为优化目标.首先给出机器完工时间的两个上界作为可行方案的充分条件,进而给出最优方案的基本性质;其次,基于最优解的性质证明了目标值的一个下界并设计了 O(n~2)时间的算法来求解该下界值;最后运用预留尽可能多的空闲时间(RMST)在一台机器上的思想,设计了改进的RMST算法(IRMST)来求解该问题.通过利用数值仿真实验与RMST算法,遗传算法等其它算法及下界进行对比,验证了该算法的有效性.     

基于模拟退火的多处理机调度优化算法研究

研究了目标函数是最小化最大完工时间的多处理机调度问题,此问题被证明是NP hard问题。分析了此问题现有模拟退火算法的缺陷,在此基础上构造了一个模拟退火算法SA LZ。大量的随机数据实验用于验证算法的性能和计算效率,实验结果表明SA LZ算法优于现有算法。