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。     

基于仿真的双目标并行机开放车间自适应动态调度

针对工件到达时间与加工时间不确定，且存在紧急工件的并行机开放车间调度问题，以TWC(total weighted completion time)与TWT(total weighted tardiness)为优化目标，设计了一种集成FlexSim仿真模型与NSGA-Ⅱ算法的自适应动态调度方法。该方法以FlexSim模型仿真工件的生成和加工为基础，根据车间实时负荷确定动态调度周期，对紧急工件进行右移重调度，利用NSGA-Ⅱ算法生成双目标优化的调度方案。某晶粒拣选车间生产数据的实验结果表明，相较于利用规则的实时动态调度与固定周期重调度，提出的方法能够在最小化调度偏离度的同时获得满意解。     

一种基于S-粗集的实时调度建模方法

基于S-粗集理论(Singular roush sets)提出了一种车间作业实时调度建模方法.在动态加工环境下,考虑有工件加工完成、工件到期时间改变和急加工工件到来等实时事件发生,研究了实时调度窗口工件的再选择与再调度问题,建立了基于S-粗集的车间作业实时粗调度模型,把S-粗集理论成功地应用于实时调度领城.仿真算例表明,利用该方法不仅能适应动态的工件加工环境,减小调度问题的求解规模,而且能够减少动态再调度次数.     

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。     

混合Flow Shop的调度仿真系统及其算法分析

研究了混合Flow Shop的调度问题，调度目标为最小化工件的最大完成时间。文中给出了调度仿真系统的设计，系统由数据库、算法和控制中心用户接口三个模块组成；在算法模块中，排序算法包括了由Flow Shop扩展到混合Flow Shop的多数算法，设备分配采用最先可用机器优先规则。另外，基于CDS虚拟机和Palmer斜度指标的启发式算法，提出了一种改进的CDS算法用于工件排序。在正在开发的混合Flow Shop调度仿真系统中实现了上述所有算法，仿真分析表明改进的CDS算法优于其他启发式算法。     

考虑中断的制造型供应链协调调度模型

供应链协调调度能有效提高企业应对供应链中断的能力。以两阶段制造供应链为研究对象，研究了中断情境下具有交付时间约束的多产品类型制造供应链协调调度问题。制造商接到包含多产品类型的工件加工订单，各工件需经供应商处理为原材料工件后，交付给制造商处理为完成品，各工件均有一个独立的交付期。如果供应商单方面调整工件加工顺序，会导致制造商冲突成本的增加，需双方协商处理。以最小化供应商总拖期交付成本和最小化制造商总冲突成本为目标，基于收益共享契约协调机制，构建了考虑中断的制造型供应链协调调度模型。设计了一个融合自适应邻域搜索算子的混合自适应遗传算法。通过算例仿真，验证了所提模型与算法的有效性。     

并行多机成组工件调度的禁忌搜索方法

本文讨论的是并行多机成组工件的极小化最小通过时间调度问题。在没有ＧＴ假设下，它是一个非常复杂的组合优化问题，是ＮＰ难题。在本文中，为了解决此类问题，作者尝试采用了两种禁忌搜索的智能优化算法方法：１）利用单机条件下的最优解的性质，提出了禁忌搜索结合启发式的算法（ＴＳ－ＨＥＵ）；２）禁忌搜索结合支定界法的算法（ＴＳ－Ｂ＆Ｂ）。作者作了大量的仿真实验，将两种方法进行了比较。实验结果证明：虽然两种算法都可     

并行任务自动划分及调度算法SMPS

随着ＶＬＳＩ技术的发展，多处理机并行处理技术有了新的进展。本文基于ＩＣＳＬⅡ连续系统仿真语言［１］，提出了一个高效的并行任务自动划分及调度算法（ＳＭＰＳ）。它首先采用启发式算法对任务进行预调度，得到一个次优结果。然后采用改进的分枝定界算法对该调度进行优化，从而得到最优调度。该算法既具有简单易行性的特点，又不失调度结果的最优性，它为并行仿真语言的实现提供了技术基础。     

NWHFS多扰动调度问题的干扰管理方法

针对多扰动并发工况下无等待混合流水线生产调度问题，构建了多重约束下兼顾初始调度目标（最小化工件完工时间加权和）和扰动修复目标（最小化工件完工滞后时间加权和）的干扰管理调度模型，设计了搜索方向动态可变的多目标随机加权处理策略。并将基于高斯变异的全局寻优改进策略与基于随机邻域结构的局部精细搜索策略相结合，提出了一种混合微粒群优化求解算法。数值算例仿真实验结果表明，包含高斯变异算子和随机邻域结构的混合微粒群优化算法求解本文干扰管理调度模型是有效的。     

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。     

平顺移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的多目标流水车间批量调度

对平行顺序移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的多目标流水车间批量调度问题展开研究.构建以加工制造设备总停机次数、批量工件生产周期以及搬运批量工件的总次数为决策目标的基于分层序列法的多目标决策模型,利用该模型可确定批量工件的最优加工排序方案.建立平行顺序移动模式的加工与调整时间模型,该模型是求解生产周期的基础,也是为批量工件的最优调度方案制定生产作业计划的依据.提出并设计平行顺序移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的禁忌搜索算法对问题进行求解.研究结果表明:本研究可为平顺移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的批量生产流水车间选出批量工件的最优调度方案,同时可为批量工件的加工和加工制造设备的调整制定精确的生产作业计划.     

基于知识的分层事件调度混杂系统仿真策略

仿真策略是仿真学研究的核心问题之一。本文针对一类具有决策功能的混杂系统，提出一种基于知识的分层事件调度仿真策略。通过引入专家系统，建立了决策调度和事件调度的分层智能调度模型，克服了离散事件系统仿真策略缺少决策分析和事件处理缺乏层次的局限性。该策略算法设计简单，易于实现，并且已经在宝钢铁水运输仿真系统中得到实际应用，其有效性得到证明。     

不确定条件下不同交货期窗口的Flow Shop调度

研究了具有不同交货期窗口的Flow Shop的提前／拖期调度问题，并考虑了处理时间的不确定性。采用三角模糊数表示不确定性信息，引入两种模糊运算，建立了问题的模糊规划模型，并采用“中间值最大隶属度”的算法将模糊规划模型转化为清晰的非线性规划模型。针对清晰的数学模型提出了基于遗传算法的优化方法，最小化对所有工件提前／拖期惩罚。最后，大量仿真实验验证了算法的有效性。     

具有优势机器和恶化工件的流水作业排序问题

针对流水作业排序问题,建立了具有优势机器和恶化工件并且有无空闲限制的排序模型.在该排序模型中,机器加工工件时,工件的相邻加工工序之间不允许出现空闲,工件的加工时间是其开工时间的严格增加线性函数.其中讨论的优势机器有2种情况:机器形成增减增优势关系和机器形成减增减优势关系.考虑了多台机器的流水作业排序问题,其中,目标函数分别为极小化最大完工时间和极小化总完工时间,对于这两类问题分别给出了求解最优排序的多项式算法和它们的计算复杂性,并通过证明证实了算法的有效性.     

Unbounded batch scheduling with a common due window on a single machine*

The common due window scheduling problem with batching on a single machine is dealt with to minimize the total penalty of weighted earliness and tardiness. In this paper it is assumed that a job incurs no penalty as long as it is completed within the common due window. It is the first time for the due window scheduling to be extended to this situation so that jobs can be processed in batches. An unbounded version of batch scheduling is also considered. Hence, jobs, no matter how many there are, can be processed in a batch once the machine is free. For two cases that the location of due window is either a decision variable or a given parameter, polynomial algorithms are proposed based on several optimal properties.     

基于深度强化学习的云作业调度及仿真研究

针对复杂瞬变的多用户多队列多数据中心云计算环境中作业调度困难的问题,提出一种基于深度强化学习的作业调度方法.建立了云作业调度系统模型及其数学模型,并建立了由传输时间、等待时间和执行时间三部分构成的优化目标.基于深度强化学习设计了作业调度算法,给出了算法的状态空间、动作空间和奖赏函数.设计与开发了云作业仿真调度器,完成作...     

SCHEDULING TWO GROUPS OF JOBS WITH INCOMPLETE INFORMATION

In real world situations, most scheduling problems occur neither as complete off-line nor ascomplete on-line models. Most likely a problem arises as an on-line model with some partialinformation. In this article, we consider such a model. We study the scheduling problem P(n_1,n_2),where two groups of jobs are to be scheduled. The first job group is available beforehand. As soon asall jobs in the first group are assigned, the second job group appears. The objective is to minimize thelongest job completion time(makespan). We show a lower bound of 3/2 even for very special cases.Best possible algorithms are presented for a number of cases. Furthermore, a heuristic is proposed forthe general case. The main contribution of this paper is to discuss the impact of the quantity ofavailable information in designing an on-line algorithm. It is interesting to note that the absence ofeven a little bit information may significantly affect the performance of an algorithm.     

极小化加权总完工时间的同时加工排序问题

讨论了平行机串联工件同时加工排序问题。目标函数是极小化加权总完工时间,并假设满足每批均含有k个工件,并且每批的加工时间为该批中所有工件的加工时间之和。对平行机的情况,该问题是强NP难的。本文主要针对该问题的两种特殊情况:(1)所有工件的权相等;(2)所有工件的加工时间相等,分别给出了最优算法,分析了算法的时间复杂性,同时用数值例子作了说明。