加工时间带恶化和指数学习效应的成组排序

本文研究了成组技术下带依靠时间的线性恶化效应和依靠位置的指数学习效应的排序问题.模型中,组安装时间是开始安装时间的线性函数,工件的加工时间带线性恶化和指数学习效应,对最小化时间表长问题和最小化总完工时间问题分别给出了多项式算法.     

一类带有安装时间的单机成组排序问题

针对一类带有准备时间和安装时间的单机成组排序问题,给出了求解最优排序的多项式算法。其中每个工件都具有自己的准备时间,组和组之间具有安装时间,并且安装时间和已经加工完工件的加工时间有关。所有工件在机器上加工时,一次只能加工一个工件,工件不可中断,组内工件连续加工,组和组之间需要安装时间。对目标函数为极小化最大完工时间的单机成组排序问题,给出了求解最优排序的多项式算法。原问题不是成组问题,为此在原问题的基础上添加了工件的成组问题且组内每个工件都具有自己准备时间,其结果是依然能给出求解最优排序的多项式算法。     

一类安装时间受资源约束的单机成组排序问题

讨论了具有连续资源的单机成组排序问题。在这类问题中,同一组内的工件不允许分开加工,各工件组的安装时间是所消耗资源的线性非增连续函数,同一组内的工件具有同位置有关的学习效应。考虑三类问题,第一类问题的目标函数是在满足最大完工时间限制条件下,极小化资源消耗总量;第二类问题是在满足资源消耗总量限制条件下,极小化最大完工时间;第三类问题是在满足资源消耗总量限制条件下,极小化最大完工时间与资源加权消耗总量的加权线性组合。对三类问题分别给出了求解最优资源分配的方法,并通过数值例子进行了说明。     

具有学习效应的总完工时间流水作业问题

研究工件具有学习效应的2台机器流水作业排序问题.工件的学习效应指工件的加工时间为所排位置的指数函数.目标函数为极小化总完工时间.给出该问题的数学规划模型.同时对大规模问题给出3个启发式算法,计算结果表明,用这3个算法解决所研究问题比较有效.     

带有学习效应和机器可用性限制的排序问题

针对单机和两台机器的平行机排序问题,建立了机器具有学习效应和可用性限制的排序模型。在这个模型中,机器具有学习效应。在学习效应下,工件的加工时间与所排位置有关,对于需要在同台机器上加工的工件,工件随位置的靠后其实际的加工时间减少。同时由于定期维修等原因而导致机器在某段时间内不能加工工件。考虑了目标函数为极小化总完工时间的单机和两台机器的平行机问题。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。     

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.     

链约束线性加工时间单机排序问题

讨论工件具有线性加工时间,工件间具有链约束的单机排序问题。目标函数为极小化加权完工时间和。在这类问题中,工件的加工时间是其开工时间的线性函数。对链不允许中断和链允许中断两种情况分别给出了最优算法。     

带有学习效应和恶化工件的双代理调度问题

研究带有时同相关的学习效应和恶化工件的双代理单机调度问题,目的是找到一个调度使得满足第二个代理的最大完工时间不超过一个给定的上界的约束下,第一个代理的总完工时间最小.对于该调度问题,给出了一些最优性质,并提出了多项式时间最优算法.     

带有减少线性恶化效应的双代理调度问题

本文研究带有减少线性恶化效应的双代理单机调度问题.该问题来源于钢铁企业中的连铸-轧制生产过程.两个代理在共同的单机上竞争加工各自的工件,每个代理都有自己的目标函数需要优化.目的是找到一个调度使得满足第二个代理的目标函数不超过一个给定的上界的约束下,第一个代理的目标函数最小.本文把减少线性恶化效应引入到双代理调度中,工件的加工时间定义为它们开始时间的减少线性函数.对于带有减少线性恶化效应的双代理单机调度的两个问题,分别给出了问题的一些最优性质,并提出了多项式时间最优算法.     

线性加工时间的树约束单机排序问题

研究工件具有线性加工时间、工件间优先约束为树约束的单机排序问题。目标函数为极小化加权完工时间和。在工件加工时间是其开工时间的线性函数的条件下，本文证明了最大家庭树中的工件优先于家庭树中的其它工件的加工，并且其工件连续加工所得到的排序为最优排序。     

Scheduling jobs with general learning functions

This paper deals with single-machine scheduling problems with a more general learning effect based on sum-of-processing-time. In this study, sum-of-processing-time-based learning effect means that the processing time of a job is defined by a decreasing function of the total normal processing time of jobs that come before it in the sequence. Results show that even with the introduction of the sum-of-processing-time-based learning effect to job processing times, single-machine makespan minimization problems remain polynomially solvable. The curves of the optimal schedule of a total completion time minimization problem are V-shaped with respect to job normal processing times.     

工件带有温降的生产与前运输协调调度问题

研究单机环境下生产与生产前运输的协调调度问题,目标函数是最大完成时间最小化.具有热状态的工件等待加工时温度降低会导致处理时间的增加,从而假设具有热状态工件的实际处理时间为等待时间与初始处理时间之和,温度无变化工件的处理时间不变.对于车辆数为1,被调度工件均温度不变化问题,给出最优算法;证明了车辆数为1,同时存在热状态工件和温度不变化工件的调度问题和车辆数为2,同时存在热状态工件的调度问题是强NP困难问题.     

A CLASS OF GENERALIZED MULTIPROCESSOR SCHEDULING PROBLEMS

1. IntroductionOne of the fundamental problems in the theory of scheduling is to sChedule n independent jobs non-preemptively on m 2 2 multiprocessors. It is well-known that PllCm.. andPI I Z:=, wiCi are strongly NP-hardll'2].In this paper, we consider a class of generalized multiprocessor scheduling problem. It canbe described as follows: There are m almost identical processors M = {MI, M2,'' 5 Mm}, andn independent jobs J = {JI, J2,'' 9 Jn}. The processing time of job Ji is pi. A…     

加工时间线性递减的平行机排序问题

主要讨论了具有两台处理机的平行机排序问题和每批恰为k个工件的串行工件同时加工排序的平行机排序问题。在这两个问题中,工件加工时间均为开工时间的线性递减函数,目标函数为极小化总完工时间。对于第一个问题,证明了其最优排序可由工件按基本加工时间不减排列得到,由此得出其最优算法,并指出了该结论对于加工时间随开工时间线性递增的情况并不成立。对于第二个问题,根据其与第一个问题在某些性质上的相似性,给出了其最优算法。最后指出所讨论的两个问题的结论均可推广到m台处理机的情况。