重加工具有退化与学习现象的单机批排序问题

本文对同一台机器下次品工件可重加工生产的问题进行研究。工件要求成批加工,每批包括连续加工的两个子批。第一子批的工件加工后,一部分工件是按照要求得到的优良品,另一部分工件是次品。次品的工件接着在第二子批重加工,而次品工件在等待重加工时会产生退化与学习现象,加工完成后得到的工件是优良品。同一子批的工件同时完工,工件的完工时间是该子批中最后一个工件的完工时间。假设每批生产的工件次品率是相同的。每一批工件开始加工和重加工时都有安装时间。目标函数是使总安装时间,重加工和库存持续费用最小,并且优良品工件的需求得到满足。对于该问题的一般情形给出了动态规划算法。接着当批工件的完工时间和批的规模满足一致关系,给出多项时间算法。
     

具有学习效应的重新排序问题(运筹学与控制论)

重新排序问题是一种新型的排序模型,它有着重要的实际应用背景。生产部门根据自己的生产计划或是由客户提出的要求,在生产前一定时期内事先有一个作业方案,将已有的任务或订单按照某一规则安排好,使某一目标值最优。但是在即将开始生产之前或在生产过程中又有新的客户订单或任务到达。这时就要把新的任务和原有的还未加工的任务一起加工。为了不失信于对原客户的承诺或不耽误原任务的完成,这就要求在原有的工件或任务的次序不至于打乱得过多的前提下,使得总的目标函数值达到最优。本文考虑学习效应作用下的最小化总完工时间的重新排序问题,其中工件的加工时间是其所在序列加工位置有关的函数。对于最大序列错位、总序列错位和最大时间错位下的最小化总完工时间问题均给出了多项式时间算法,对于总时间错位下的最小化总完工时间问题提出了动态规划算法,并证明这个算法是拟多项式时间的。     

基于Weibull函数和价格折扣的易腐品库存订货与定价策略

【目的】研究需求率为售价的指数函数，变质率服从三参数Weibull分布的订货与定价策略。【方法】系统以利润最大化为目标函数，考虑商品变质时带来的成本，引入价格折扣，构建了库存模型。【结果】采用直接法和泰勒展开式对模型进行近似求解，提供算例分析以得到问题的近似解，通过对折扣率、变质率灵敏度分析给出了相应的合理化管理建议。【结论】零售商在处理保鲜期后的商品时引入的价格折扣越高销量越大。商品的流动环境因子的增加会使得零售商成本增加，在销售过程中可采用更为先进的交通工具和储存手段。     

带有线性位置恶化及维修区间的单机排序问题

讨论带有线性位置恶化及维修区间与加工时间有关的单机排序问题。工件的实际加工时间与其所在的位置线性相关，维修区间长度与其前一组工件的完工时间线性相关。每次维修后都将机器恢复到最原始状态。目标函数为最大完工时间和总完工时间的和。证明在最大完工时间情形下工件满足组平衡原则。对于总完工时间问题，可以转化为线性指派问题。最后分别给出这两个问题的多项式时间算法。
     

时间相关的单机排序的最坏竞争比分析 (运筹学与控制论)

本文研究了工件的加工时间具有开工时间和加工所在位置相关的单机排序问题。工件的加工时间是序列中加工所在的位置和开工时间的非增函数,目标函数为最小化的误工工件个数和最小化总误工。本文对于所研究的2个目标函数利用Moore-Hodgson算法和EDD规则分别提出的启发式算法,对于目标函数位误工工件个数情形给出了最坏竞争比近似于2,最小化总误工给出非常数的最坏竞争比。进一步如果工件的加工时间和工期具有一致关系,分别给出了2个多项式时间算法。     

以申报示范中心为契机推动机械基础实验教学中心建设

简要介绍和总结了该校机械学院结合申报陕西省、教育部教学实验示范中心,促进实验中心建设方面的经验和体会。     

时间相关的单机排序的最坏竞争比分析

本文研究了工件的加工时间具有开工时间和加工所在位置相关的单机排序问题.工件的加工时间是序列中加工所在的位置和开工时间的非增函数,目标函数为最小化的误工工件个数和最小化总误工.本文对于所研究的2个目标函数利用Moore-Hodgson算法和EDD规则分别提出的启发式算法,对于目标函数位误工工件个数情形给出了最坏竞争比近似于2,最小化总误工给出非常数的最坏竞争比.进一步如果工件的加工时间和工期具有一致关系,分别给出了2个多项式时间算法.     

误工工件个数和最大费用函数的单机双代理KS公平定价问题

【目的】考虑把资源分配的公平价格问题应用到单机双代理排序中,这里的双代理就是两个代理具有各自的工件集,公平竞争的安排在单台机器上加工自己的工件。【方法】第一个代理的目标函数为在共同工期的前提下最小化总权误工工件个数,第二个代理的目标是为最小化最大费用函数。【结果】给出公平效用的概念和KS公平定价的概念,进而给出了一般情况下KS的价格公平结构性之和紧界分析。【结论】推广了已有文献的结果。     

改进算术优化算法求解考虑机器老化效应和工件释放时间的作业车间调度问题

研究考虑机器具有老化效应和工件带有释放时间约束的作业车间调度问题（job shop-scheduling problem, JSP）。建立以最小化最大完工时间为目标的调度优化模型,并设计1种改进的算术优化算法（improved arithmetic optimization algorithm, IAOA）对该问题进行求解。算法首先通过排序值转换规则将IAOA连续解空间映射到JSP的离散空间,并对JSP进行编码,然后使用插入式贪婪解码算法进行解码。提出了非线性数学优化加速函数和6种邻域搜索策略对标准算术优化算法（arithmetic optimization algorithm, AOA）进行改进。通过在33个JSP数据集上进行测试并与AOA、灰狼优化算法和算术三角函数优化算法进行对比分析,结果表明提出的IAOA具有较好的优化效果以及收敛能力,且该算法克服了AOA求解精度低、收敛速度慢的缺陷。     

具有学习与退化效应的单机排序问题

研究了具有学习效应与退化现象的单机排序问题,给出了目标函数为最大完工时间、总完工时间的多项式时间算法;并证明工件的权重与加工时间一致时加权总完工时间问题、工期与加工时间一致时最大延迟问题均有多项式时间算法.