流水作业由二台柔性机器组成时的极小完工时间之和问题

该文考虑下述由2台机器组成的流水作业问题:n个相同工件需依相同次序在机器1、2上共进行3次加工.工件j的第一次加工在机器1上进行,所需时间为p1;其第二次加工或单独在机器1上或单独在机器2上进行,当工件j的第二次加工在机器1上进行时,所需时间为p12,当工件j的第二次加工在机器2上进行时,所需时间为p21;其第三次加工需在机器2上进行,所需时间为p2.要求适当安排这n个工件的加工方式以使它们的完工时间之和达到极小.对该问题作者对应不同情况给出了不同的最优解法.     

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。     

关于"Fm|prmu|Cmax问题"的算法

Fm|prmu|Cmax,即m(m>2)台机器同顺序加工n个工件问题是一类重要的车间作业排序问题.对于给定加工顺序的n个工件的排列排序,排序时间表长即任务的最后完工时间的计算可以通过与问题对应的有向图的关键路的计算得到.本文从关键路的结构特点和性质出发,提出了在关键路的基础上将前后相邻的两个工件的加工时间进行比较,然后择优排序的方法,使Johnson SM算法可以在多台机器上得到一定程度的推广,从而使该问题的解法得到明显简化.     

流水车间排列排序专家系统—PFSCH

流水车间排列排序问题可以简单表示为:n/m/p/F_(max),其含义为,n个不同的工件(J_1,J_2,…,J_n)要经m台机器(M_1,M_2…,M_m)加工;加工路线为M_1—M_2—…—M_m,n个工件在每台机器上的加工顺序都一样;p表示排列排序;目标函数是使最长流程时间F_(max)(加工周期)最短.n个工件有n!种不同的加工顺序.现已证明,n/m/p/F_(max)(m≥3)问题属于NP难题,找不到多项式时间算法.因此,人们提出了若干个启发式算法,其中最著名的是Campbell等人提出的启发式算法(简称为CDS法).Dannenbring曾比较过11种不同的启发式算法的效果,指出“快速接近扩展搜索法(RAES法)”的结果最好.但是,RAES法实质上还是一种列举法,它不从问题本身的结构出发,具有很大的盲目性.虽     

有限制条件的单台机器的排序问题

根据给定n个工件在一台机器上加工时工件间的先后关系 ,定义了一个n个顶点的有向图D ,简化图D得排序图D ,通过穷举图D 的顶点的拓扑序列 ,搜索出了n个工件完工时间之和最小、机器加工完n个工件总时间最少和延误损失最少的加工顺序 .     

流水作业排序问题的启发式算法

研究了n个工件在2台机器下的流水作业排序问题,目标是使加权完工时间最小.同一工件在一台机器上完工后与在另一台机器上开工前存在一定的时间间隔,将其定义为运输时间,所有运输过程均由单自动机完成.讨论了该排序问题的复杂性,并引入了一种启发式算法,证明了该问题是强NP困难的,该算法的紧界为3/2.     

具有DeJong学习效应的两台机器流水作业排序问题

[目的]讨论具有DeJong学习效应的两台机器流水作业排序问题.[方法]目标函数是极小化总完工时间.[结果]首先对一般情况,证明了 SPT算法的界为2.然后考虑了两种特殊情况:1)两个工序的加工时间和与第2台机器工序实际加工时间同序;2)第2台机器工序的加工时间相同.对于第1种特殊情况,给出了 SPT算法一个改进的界.对于第2种特殊情况,给出了最优算法.[结论]推广了已有文献的结果.     

带有可变加工时间和可用性限制的排序问题

研究带有恶化效应、学习效应和可用性限制的单机和2台平行机的排序问题。在这个模型中,工件的实际加工时间与其基本加工时间、加工过程中所排位置及开始加工时间有关;同时由于维修、保养等原因,使得机器在某段时间不能加工工件,即机器具有可用性限制,且维修之后机器性能完全恢复,讨论的目标函数为总完工时间。对于可以在任意时间只维修一次的单机问题,以及只有一台机器具有可用性限制的2台平行机问题,分别给出了拟多项式时间的动态规划算法。特别对于一台机器只在零时刻开始维修另一台机器无可用性限制的特殊情况,通过将其转化为指派问题,给出了复杂性为O(n4)的多项式时间最优算法,并通过一个数值例子说明了其计算过程。     

单机上考虑运输的退化工件的在线排序问题

研究了单台机器上工件具有可退化效应并考虑工件运输的在线排序问题.工件按时间在线到达.这些工件先在机器上加工,完工的工件再由一台运输车辆将其运送给顾客.排序问题的目标是最小化最大运输完工时间.对于所讨论的排序模型,给出了问题的下界并给出达到下界的最好可能的在线算法.     

机器带有不可用区间的可拒绝平行机排序问题（英文）

主要研究了机器带有拒绝和不可用区间的可拒绝排序问题.针对这一问题的两种情形进行研究.一方面,考虑了每台机器有一个不可用区间,且目标函数是极小化总完工时间与拒绝费用之和的平行机排序问题.另一方面,考虑了工件的实际加工时间是开始时间的按比例函数的平行机排序问题,并且每台机器在一段特定的区间内不可用.当然,可以通过支付拒绝惩罚费用而拒绝加工工件,这一问题的目标是极小化总加权完工时间与拒绝费用之和.对于以上两个问题,分别给出了时间复杂性为O(nm(∏mi=1Si)(P_n)~m)和O(n∏mi=1(S_i-t_0)∏mi=1T_i(A_n)~m)的伪多项式时间动态规划算法.     

可分任务的完工时间

若干台处理机完成一批任务所需要的最少时间称为完工时间.一般地,当任务数目小于处理机数目时,为了提高处理机的利用率,缩短处理机完成所有任务的完工时间,可以把每项任务预先平均分成几个部分,再放到处理机上使用并行算法进行加工,这样使完工时间尽可能小.文中具体给出了在此情况下的完工时间.       

受限SIMD PRAM模型上的高效并行图算法

在限定处理机个数的 CREW PRAM并行计算模型上,给出了图论中一些基本问题的并行算法.所给并行算法的费用c(n)=p(n)*t(n)是目前已知的最好结果,其中p(n),t(n)分别是对一具有n个顶点图实施并行算法所用处理机的个数和最坏情况下的时间复杂性。     

一类复合并行机排序问题的多项式时间算法

在经典排序论中，一般都作以下两条假设：每台机器在任一时刻至多加工一个零件，每个零件在任一时刻至多被一台机器加工。本文研究在并行加工中多台机器可同时加工一个零件的排序问题，且每个零件可在固定的一个机器的子集上加工。在机器总数确定，零件加工可间断的条件下，设计出求这类问题最优解的计算方法，并研究这种问题的计算复杂性。     

中小企业如何实施绿色营销

本文通过阐述中小企业实施绿色营销的重要意义,分析中小企业实施绿色营销存在的问题,提出了推进中小企业实施绿色营销的对策措施。     

求解非凸函数极小的异步并行BFGS算法

若假设可供使用的处理机具有p q台,将其分成两组,两组处理机之间进行异步并行计算,该文提出了一种求解非凸函数极小的异步并行BFGS算法,若目标函数连续可微,且它的一阶导数是Lipschitz连续的,证明了并行拟牛顿算法是全局收敛的.     

一种可调节动态任务调度算法

提出了适于异构环境独立任务调度的可调节动态调度算法(AS算法)。该算法以任务与处理机的执行时间和完成时间作为参数共同构造任务调度顺序的衡量值,其中二者所占的比重能进行适当调整。AS算法克服了Min-min算法单纯追求局部最优的局限性,更适合异构环境。实验结果表明AS算法可以有效地降低调度跨度,其性能比Min-min算法有所提高。     

网格中流水式计算的一种任务指派算法

为取得网格中流水式计算的高吞吐率,提出一种任务指派算法X max min.在一个流水线中,任务彼此是并行的,且每个任务本身是可并行化的.当多个任务被指派到同一个并行系统时,通过最小化任务计算成本的最大值确定每个任务分得处理机的个数.任务用于收发数据集的通信成本依赖其他任务的指派,故当相关任务的指派未完成时,需要在任务通信成本中引入均值估计.任务响应时间是计算成本和通信成本之和,它是任务指派的函数.用max min算法确定任务指派,可有效降低任务响应时间的最大值,从而使流水线的吞吐率得到提高.仿真实验表明,X max min算法使流水线取得的吞吐率与复杂的Taura算法相当.     

Fault-tolerant rate-monotonic compact-factor-driven scheduling in hard-real-time systems

Considering the disadvantage of first-fit strategy in fault-tolerant rate-monotonic first-fit (FTRMFF) algorithm, we analyze the slack time of processors and the schedulability of periodic tasks in rate-monotonic (RM) algorithm. Then, the RM-based idleness factor and compact factor are presented to quantify the compact degree of tasks assigned to the same processor. In this paper, the novel fault-tolerant rate-monotonic compact-factor-driven (FTRMCFD) algorithm, which follows the principle of compact factor maximal when allocating the processors for tasks, is proposed. FTRMCFD algorithm makes every processor contain more tasks and get higher utilization to increase the schedulability performance of distributed systems. The simulation experiments reveal that FTRMCFD can reduce the number of required processors by up to 11.5% (with an average of 5.3%).     

New bounds on time and number of processors for multiprocessor optimal schedules

Two problems for task schedules in a multiprocessor parallel system are discussed in this paper:

1. Given a partially ordered set of tasks represented by the vertices of an acyclic directed graph with their corresponding processing times, derive the lower bound on the minimum time(LBMT) needed to process the task graph for a given number of processors.
2. Determine the lower bound on minimum number of processors(LBMP) needed to complete those tasks in minimum time. It is shown that the proposed LBMT is sharper than previously known values and the computational aspects of these bounds are also discussed.

     

基于MPI的分形图像压缩并行算法

利用MPI提供的库函数,提出了基于MPI的分形图像压缩并行化算法,将图像的定义域块和值域块的搜索匹配过程分配给多台处理器同时执行.实验结果表明,利用MPI来进行分形图像压缩,可以缩短压缩时间,在不改变压缩比的情况下,得到较好的加速比.