带有交货期和加工时间可控的单机排序问 (运筹学与控制论)

讨论了带有交货期和工件的加工时间可控的单机排序问题。本文首先根据最优排序的性质确定了最优资源的分配方法,并将问题转化为指派问题,通过构造多项式时间算法确定最优排序。然后,本文将学习效应与加工时间可控问题结合,分别讨论了加工时间是线性资源函数和凸资源函数两种情况,证明了该类问题是多项式时间可解的。最后,讨论了一种特殊情况(学习因子是常数,加工时间是凸资源函数),给出了复杂性为O(nl ogn)的算法,通过运行此算法确定最优资源分配量和工件的最优排序。     

带有交货期窗口和加工时间可控的排序问题

讨论了带有交货期窗口和加工时间可控的单机排序问题。工件的加工时间是关于分配资源量的凸函数模型。工件若在交货期窗口前完工,则产生提前费用;若在交货期窗口后完工,则产生延误费用。分别研究了多窗口问题和单窗口问题。目标是在关于提前、延误、交货期窗口开始时间、交货期窗口大小和最大完工时间的函数约束条件下,确定工件的最优加工顺序、最优加工时间、极小化资源费用函数。通过将2个问题分别转化为指派问题,证明了2个问题是多项式时间可解的,问题的计算复杂性是O(n3)。     

带有公共交货期窗口和加工时间可控的单机排序问题 (运筹学与控制论)

讨论了带有公共交货期窗口和工件的加工时间可控的单机排序问题。假设工件的加工时间是所分配资源的线性非增函数,且分配资源会产生费用。交货期窗口的开始时间是固定且不受限制的,交货期窗口的结束时间是不确定的决策变量(即交货期窗口的大小不确定)。如果工件在窗口中完工则不产生费用,否则工件提前或延误,则会产生相应的提前或延误的费用。目标函数是极小化总完工时间,提前时间,延误时间,交货期窗口的结束时间(即窗口的开始时间与窗口大小的和)和资源分配的总费用。给出了最优解的一些性质,并且证明了这个问题是多项式时间可解的。     

带有学习效应和加工时间可控的排序问题

考虑了带有学习效应和加工时间可控的交货期窗口的单机排序问题。工件的加工时间是关于所分配资源的线性函数或凸函数。其中每一个工件均有一个交货期窗口且窗口大小相同,若工件在窗口之前或之后完工则会产生相应的惩罚,若工件在窗口中完工则无惩罚,目标是通过极小化包括提前,误工工件数、窗口的开始时间、窗口大小和资源消耗的总惩罚函数确定工件的最优排序、最优加工时间和最优资源分配量。在加工时间是线性资源函数的情况下,通过将问题转化为一系列指派问题,构造一个多项式时间算法;在加工时间是凸资源函数的情况下,构造了一个在多项式时间内可解的动态规划算法。     

加工时间可控的单机排序问题

研究带有学习效应和恶化效应的单机排序问题。在此模型中,工件的学习效应是与工件加工位置相关的减函数,工件的恶化效应是与其开始加工时间相关的线性函数。在无资源约束的情况下,分别讨论了目标函数为最大完工时间、总完工时间及总完工时间的绝对差之和的排序问题,证明了这些问题都是多项式时间可解的。对于带有资源约束问题,若分配一定的资源,工件加工时间会减少。讨论了在线性资源分配情况下,带有学习效应、恶化效应和资源分配量的交货期排序问题,其中所有工件有一个共同的交货期。目的是确定最优交货期、资源分配及工件的加工顺序,使交货期、提前、延误和资源分配量之和最小,通过将其转化为指派问题,证明问题是多项式时间可解的。     

带有准备时间和退化维护的单机排序问题

研究带有可变加工时间、准备时间和退化维护的公共交货期与凸资源分配的单机排序问题.工件的实际加工时间是关于所分配的不可再生资源量和与工件位置有关的退化效应的函数,并且在每个工件加工之前都有一个准备时间,它是有关资源分配的凸函数.为了消除机器的退化,在规划时间内最多允许执行一次维护活动.在资源总量有限的条件下,确定最优工件排序、最优公共交货期、最优维护位置和最优资源分配方案,使得由工件的提前惩罚、延误惩罚、公共交货期和最大完工时间构成的总费用最小.根据优化的相关知识,将问题转化为匹配问题,给出了该问题的启发式算法.     

具有相同加工时间单机调度最优交货期和最优排序的确定

研究了工件加工时间相同的确定单机调度最优交贷期和最优加工顺序的问题,且目标函数基于交货期和工件交货时间不准的情况。利用HLP不等式提出了时间复杂度为O（n^2）的最优算法。     

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.     

单机随机加工时间的交货期窗口设置

讨论n个独立工件在一台机器上加工，而且工件加工时间服从正态分布的交货期窗口设置问题，在等宽交货期窗口条件下，确定了工件交货期窗口，并证明这种交货期窗口设置只与窗口设置有关，而与工件排序无关。     

带有学习及退化效应和资源分配的交货期指派的单机排序问题

本文讨论带有学习及退化效应和资源分配的交货期指派的单机排序问题。所有工件有一个公共的交货期,如果工件在交货期内完工将不产生任何费用,但是在交货期之前或之后完工将产生相应的提前或延误费用。工件的实际加工时间是与开工时间、在排序中位置和资源分配有关的函数。目标是确定最优交货期的位置、交货期的大小、工件的最优排序和最优资源分配,最小化包括提前、延误、交货期大小、交货期位置和资源消耗的总费用。证明了带有学习及退化效应和资源分配的交货期指派问题仍然是多项式可解的,并且最优算法是可以在O n()3时间内求出最优解。     

一类带有可控加工时间的单机排序问题 (运筹学与控制论)

讨论了具有学习效应的工期指派和可控加工时间的单机排序问题。工件的实际加工时间同时依赖于所排位置和所分配的资源消耗相关的函数,资源消耗分为线性和凸资源消耗2种。考虑共同工期、松弛工期和没有限制的工期3种工期分派方法。目标是确定工件最优的加工顺序、工期和资源分配量,极小化一个包含提前、延误、工期分派、总完工时间和总资源消耗的总费用函数。对于上述2种不同资源消耗函数与3种不同的工期分派方法的每一种组合,均给出了多项式时间算法。     

加工时间依赖工件位置的树约束单机排序问题

讨论了工件的加工时间依赖于工件位置的树约束单机排序问题,给出了目标函数为最大完工时间的多项式算法.结果表明,最大家庭树中的工件优先于其它家庭树中的工件加工,并且其工件要连续加工所得到的排序为最优排序.     

一类具有维护和共同工期的单机排序问题

主要讨论了带有维护和共同工期的单机排序问题.工件的实际加工时间是与该工件在排序中的加工位置相关的.目标函数是共同工期相关的费用、提前完工的工件存储费用和不能在工期内完成的工件的惩罚费用之和.最后给出了多项式动态规划算法.     

加工时间离散可控的分批排序问题

分批排序和可控排序是两类重要的现代排序模型,该文中把这两类排序模型相结合,讨论加工时间离散可控的单机分批排序问题:对于所有工件具有相同的可控加工时间和控制费用这一情形,分别考虑机器容量有限及无限两种情况下,分别使最大完工时间和总完工时间加上加工时间可控所需费用的总和为最小作为优化的目标,讨论了这四个问题的最优解的性质,并在此基础上提出了相应的多项式时间最优算法.     

具有交货时间的单机作业调度问题的最优解

基于回溯思想的算法通过系统地搜索解空间可以得到具有交货时间的n个作业的单机作业调度问题的最优解.给出一种改进算法,使得算法的时间复杂度由O(n!)降低到O(nlgn).     

一类安装时间和加工时间受资源约束的成组排序问题

讨论了安装时间和加工时间同时受资源约束的单机成组排序问题．目标函数为在满足最大完工时间限制条件下极小化安装时间消耗资源量与工件消耗资源量的总和．在讨论了问题若干性质基础上，给出了一个最优多项式算法，并用数值例子作了说明．     

最优公共交货期单机提前/拖后调度和对应的批次送货

本文考虑了一个包含工件生产和工件送货的单机调度问题。目标是寻找所有工件的公共交货期和每个工件的送货时间使得工件所受到惩罚(提前／拖后惩罚,送货费用等)的值最小。完成的工件按照批次进行送货,所有在公共交货期前完工的工件在最优交货期时间一起交付,对批次送货没有量的约束。本文确定了最优公共交货期,并给出了相应的排序。     

任务到达时间依赖资源的单机排序问题

讨论了任务到达时间依赖于分配给它的一类资源约束问题,对问题1|rj=fj(uj),∑^ujj=1≤U^A|Cmax,将已有的一个算法做了改进,对问题1|rj=fj(uj),Cmax≤C^A|∑uj给出了在任意给定排列的条件下求最优解的算法。