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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。 相似文献
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:文章讨论退化工件2台机器异序车间作业排序问题。在异序车间作业环境中,每个工件由一些工序组成,工序的个数未必与机器数相同。此外,每个工件有各自的工序加工顺序。工件可能多次在某些机器上加工,也可能根本不在某些机器上加工。假设工件的实际加工时间是其开始时间的比例函数,目标函数是极小化最大完工时间。首先证明了具有任意工序的问题是强意义下NP-难的;然后对每个工件最多只有2个工序的问题给出了多项式算法;最后证明了只有2个工序具有准备时间或截止工期的问题是普通意义NP-难的。 相似文献
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具有学习效应的两台机器流水作业排序问题 总被引:1,自引:1,他引:0
讨论了具有学习效应的2台机器流水作业排序问题,目标函数为极小化总完工时间.首先证明了2个相关引理,基于2个引理和对问题的分析,证明了用SPT算法解决问题的界为一个与工件的最小加工时间和最大加工时间相关的且小于2的一个值. 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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针对具有恶化工件和机器维修的单机排序模型,讨论了多个工期的指派问题。在这一模型中,机器在加工过程中产生恶化使效率降低,工件的实际加工时间是关于开始加工时间的线性递增函数;机器的维修区间是关于开始维修时间的线性递增函数,维修工作完成后,机器将恢复到初始状态,工件的恶化也重新开始。目标是确定最优排序、最优工期和最优维修位置以便极小化工件的提前、延误和工期的总费用。对于这一问题,给出了最优解的一些相关性质,证明了这个问题是多项式时间可解的。 相似文献
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讨论任务任务加工不可中断,处理机为变速机的排序问题Rm,ai││∑Cj,通过莳针其转化为经典排序问题求解。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献