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相似文献
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1.
工件加工时间为非线性分段函数的单机排序问题   总被引:1,自引:1,他引:1  
讨论工件加工时间是开工时间非线性分段函数的单机排序问题,目标函数为极小化最大完工时间,总完工时间和加权总完工时间.对于目标函数为极小化最大完工时间和总完工时间的问题,给出了求解最优排序的多项式算法,对于目标函数为加权总完工时间的问题,给出了工件间的一致关系。  相似文献   

2.
本文讨论了加工时间依赖于开工时间的单机排序问题。在这一模型中每个工件具有一个基本加工时间。本文就目标函数为极小化最大完工时间和总完工时间的问题进行了讨论,对某些特殊情况给出了多项式算法。  相似文献   

3.
线性加工时间单机成组排序问题   总被引:5,自引:0,他引:5  
讨论一类线性加工时间成组排序问题.在这一模型中,工件的加工时间是其开工时间的线性函数,全部工件分成若干组.工件的加工必须满足成组技术限制,同组工件间没有安装时间,各组间有与顺序无关的安装时间.目标函数为极小化最大完工时间.基于对问题的分析,给出了多项式算法。  相似文献   

4.
讨论了工件加工时间依赖工件位置的链约束单机排序问题.对于链可中断和不可中断两种情形.证明了目标函数为最大完工时间和总完工时间时该问题仍然多项式时间可解.  相似文献   

5.
本文讨论工件的加工时间是其开工时间的一类线性增加函数有上界的单机排序问题1|pj(t)(t0,T1,T2)|Cmax:设工件集J=J1,J2,…,Jn中的每个工件需要在一台机器上得到加工;工件集J被划分成两组J=Ω1+Ω2;机器上第一个被加工的工件在时刻t00开始加工;Ω1中工件的加工时间为pj(t)=ajt(当tT1)或pj(t)=ajT1(当t≥T1),Ω2中工件的加工时间为pj(t)=ajt(当tT2)或pj(t)=ajT2(当t≥T2),其中T2T1t0均是给定的常数,t表示对应工件的开工时刻;排序的目的是极小化时间表长(最大完工时间)Cm ax。在所得的引理2和引理3的基础上,本文给出一个复杂度为nlogn的多项式时间算法,从而也证明了所讨论的问题是多项式时间可解得的。  相似文献   

6.
订单带多类工件时的极小完工时间之和问题   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

7.
讨论了强制工期相等的n个工件在双机流水车间的加工.在允许机器空闲的条件下,寻找一个工件排序,使得最大提前完工时间最小.由于工件不允许延迟,问题可能会不可行排序.先讨论问题的可行性,如果问题可行,找出一个可行序列作为预排序列,并给出一个算法计算出每个工件尽可能迟的开工时间,而后,给出一个多项式时间算法,在预排序列的基础上,通过调整最先加工的工件来获得最优排序.  相似文献   

8.
讨论工件加工时间依赖于分配给它的一类资源,且加权总完工时间有限,目标函数为极小化资源总量的单机排序问题,对问题1,给出了一个有关最优解中最优资源使用的重要性质并利用该性质,对于bj=b,wj=w,aj=a这种特殊情况给出了最优算法.  相似文献   

9.
讨论工件具有简单线性恶化加工时间的FlowShop调度问题·对于两台机器目标函数为极小化最大完工时间的FlowShop调度问题,证明了利用Johnson规则可以求得最优调度·对于多台机器的一般FlowShop调度问题,如果工件在各机器上的加工时间均相等,目标函数为极小化最大完工时间或最大延误的问题可以转化为单机调度问题·如果目标函数为极小化完工时间和,则利用SPT规则可以求得最优调度·  相似文献   

10.
在两机器 no-wait 流水作业问题中,每个工件在加工前有一调整时间,加工完之后有一移走时间,同一工件的调整和移走是可以重叠的,但加工时间不能重叠,同时任一工件在第二台机器上的加工必须紧接在它在第一台机器上的加工之后进行,本文以总完工时间为目标函数,讨论问题最优解中工件排列应满足的条件;其次讨论当工件的三种时间满足一定条件时最优时间表的求法;最后为问题设计了一个近似算法.  相似文献   

11.
对工件应交工时间同其所需加工时间、预期开始加工时间和一共同宽容期有关的一个一般应交工时间模式下完工时间的最大离差最小问题 ,此文在引入四个一致性条件并讨论了它们之间的关系后给出了任一序为最优序的一个充分条件  相似文献   

12.
为了简化模型和研究的需要,在大部分作业车间调度研究中,加工时间是主要考虑对象,但是统计表明非加工过程时间在生产制造过程中的占比超过90%。车间生产过程的调整时间、运输时间和故障时间等辅助时间在调度中有着重要作用,时间因素的忽略导致很多调度结果不能在实践中得到良好的应用。针对这个问题,根据作业车间生产实际过程,从调度的应用出发,综合分析了运输时间、调整时间、等待时间、故障时间、加工时间等多种作业车间时间,研究了多种辅助时间条件下的作业车间调度问题,建立其调度模型并设计了改进遗传算法进行求解。最后验证和比较了作业车间经典调度用例,结果显示,考虑时间因素对作业车间调度优化性有较好的改进。  相似文献   

13.
主要讨论了恶化工件具有p-s-d安装时间的非同类机排序问题.工件的实际加工时间与开工时间有关,安装时间是依赖于所在机器上已加工完的工件的加工时间的简单函数,即p-s-d形式.本文所考虑的问题是如何确定工件在非同类机上的加工顺序使得所有工件的总完工时间最小.在每台机器上加工的工件数确定的情况下,将该排序问题转化为一个指派...  相似文献   

14.
在制造业中,处理机由于长时间使用而发生故障或进行维护、保养等原因,产生一些不可用区间;并且工件的实际加工时间往往与它的开始加工时间有关。研究一种带有退化效应和不可用区间的无界单机并行批处理机排序问题。在这一模型中,工件的实际加工时间是其开始加工时间的线性递增函数。而并行批处理机中,同批工件同时开始加工,同时完工,且批一旦开始加工就不可中断;每批的加工时间等于这批工件中加工时间的最大者;同批中工件的完工时间都相同,为这批的完工时间。讨论的目标函数为最大完工时间问题。通过对最优解性质的分析,给出了求解此问题的多项式时间的最优算法。  相似文献   

15.
研究工件加工时间具有恶化效应的单机松弛工期排序问题.其中恶化效应指的是工件的实际加工时间是其开工时间的递增函数且所有工件的恶化率相同,工件的松弛工期等于其实际加工时间加上共同的松弛时间.目标是确定工件的一个排序和工件工期的共同松弛时间使得工件的提前时间、延迟时间和工期的共同松弛时间的线性加权和达到最小.用运筹学方法证明了该问题可以转化为两个向量的乘积问题,从而多项式时间可解,并给出了求解的最优算法.  相似文献   

16.
在现实的环境中,工件的加工时间可能与其在机器上的开工时间有关,工件的开工时间越晚其加工时间越长,这种现象称为“退化效应”(Deteriorateing effect).针对机器具有退化效应和维修活动(Rate-modifying activity,RMA)的单机排序模型,考虑一个序列无关的,在简单线性退化条件下工件的加...  相似文献   

17.
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.  相似文献   

18.
考虑下述带磨损因子的排序问题:n个工件需在同台机器上依次加工,工件j,j=1,2,…,n,所需的加工时间同它被开始加工的时间有关,当工件j开始被加工的时间为t时其所需的加工时间为Pj=bjt,其中bj可视作与工件j有关的一个磨损因子.要求适当排列这n个工件的加工顺序,使某目标函数值达最小.对最大迟后、最大延误、加权完工时间之和这三个目标函数,文中给出了相应条件下的最优算法.  相似文献   

19.
讨论了工件加工时间和排列中位置相关的单机排序问题.对工件加工时间和位置相关的两个线性模型Pi(v)=ai-biv和pi(v)=aiv^-b进行了讨论,目标函数是带折扣的加权总完工时间,并且对工件加工时间与给定权值之间具有一致关系的某些情况给出了最优算法。  相似文献   

20.
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   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献   

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