一类排序问题最优工序定义的等价性

在工厂另件加工车间,设有n个另件J_i(i=1,2,……,n)要在m台机床M_k(K=1,2,…,m)上加工,各个另件根据工艺上的要求按一定的顺序通过这些机床,如何安排这些另件的顺序,使予先给定的指标达到最优,这就是运筹学中的所谓排序问题。设J_1,J_2,……,J_n为某一给定的加工顺序,本文涉及的排序问题假定: (1)每一J_i(i=1,2,…,n)都依次通过M_1,M_2…,M_m;每一M_k(K=1,2,…,m)都依次加工J_1,J_2,…,J_n;     

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.     

最大化接收工件总权值的批处理机在线排序

研究m台无界批处理机上的在线排序问题.每个工件J_j具有一个相同的加工时间p0,一个到达时间r_j≥0,一个权值w_j0,一个必须交货期d_j0.无界批处理机是指一台机器可以同时加工任意多个工件,目标是确定一个工件允许被中断重启的在线排序使得接收工件的总权值最大化.主要设计了一个在线算法并证明其竞争比为3-1/m-(4m-2)(2m~2-m)~(1/2)/(2m~2-m).     

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。     

部分工件必须不误工的误工排序问题

排序论中使误工工件的个数为最少的单台机器排序问题,称为误工问题,是排序论中最基本的问题之一.1973年,Sidney研究在工件的一个子集T中的工件必须不误工的条件下,使误工工件的个数为最少的误工排序问题1｜T｜∑Uj,并且给出该问题复杂性为O(n log n)的多项式算法--Sidney算法.本文把Sidney 算法改写成比较简洁的算法1,1)步骤1:设E 0=T,J－E 0=｛j1,j2,…,jm｝,j1＜j2＜…＜jm,m=n-｜T｜,令k=1:2)步骤2:若k=m+1,算法终止,(Em,J－Em)就是最优排序:若k＜m+1,转入步骤3:3)步骤3:设Fk=Ek-1∪{jk},计算Ek如下:如果Fk是不误工子集,令Ek=Ek-1∪{jk}:否则,如果Fk不是不误工子集,令Ek+Fk\{jr}.其中工件jr的加工时间为pr=max{pi｜ji∈Fk\T}.Ek中的工件是按EDD序排列.k=k+1,转入步骤2.并用数学归纳法证明算法1产生的排序是该误工问题的最优解.     

带运输时间和单自动机的流水作业排序

本文研究n个工件在2台机器上加工的流水作业排序问题。同一工件在一台机器上完工后在下一台机器加工之前有一个时间间隔即运输时间,所有运输时间都是由单自动机来完成运输,同一时间自动机只能运输一个工件,本文主要研究所有加工时间均匀等于1的情况下该问题的复杂性,并给出新的启发式算法,证明该算法的最坏性能比是3/2,且上界是紧的。     

一致性条件下带磨损因子的排序问题

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．     

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 .     

最大化接收工件个数的在线分批排序问题研究

研究m台批处理机上的等长工件在线排序问题.在该问题中,工件是随着时间依次到达的,每个工件J具有一个共同的加工时间p0,一个释放时间rj≥0,一个必须交货期dj0.一台机器可以同时加工b个工件(b个工件构成一批),b=∞表示批容量无界.每一批的加工时间由该批中工件的最长加工时间来决定.同一批中的所有工件均具有相同的开工时间和完工时间,目标是确定一个工件可以被中断重启的在线排序最大化接收工件总个数.首先,当m=2、3时分别给出了问题的下界为2和6/5.其次,设计出了问题的一个在线算法H并证明其竞争比分别为3(当m=2时)、4(当m=3或m≥4为偶数时)和5(当m≥5为奇数时).     

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.     

并行多机成组工件调度的启发式算法

N个成组工件将在M台并行一致的机器上加工,当一个工件接在不同组的工件之后时需要装设,而接在同组工件之后时不需要重新装设,目标函数是使总的通过时间最小·利用最优解的必要条件,将单个工件组成基本运行,在研究基本运行组合规则的基础上,提出了一个基于基本运行的并行多机成组工件调度的启发式算法·在中、小规模水平问题上,将启发式算法的结果与最优解的结果进行了比较·效果令人满意·实验证明该启发式算法能够有效地解决成组工件调度的实际问题,具有解决中大规模实际问题的潜力·     

有模机配合约束的平行机台调度方法

所描述的问题为在平行机台上具有单一模具约束的调度问题,以实现最小化拖期和为目标·描述了该问题的数学模型,并提出了如下的启发式算法,依据模具成组构成工作表,在对工作指派时根据一定条件允许改变工作的指派顺序,最后运用启发式算法ＮＢＲ(ＮｅｔＢｅｎｅｆｉｔｏｆＲｅｌｏｃａｔｉｏｎ)对调度方案进行局部调整以减少拖期和·通过一个应用实例,测试了该算法的有效性·     

面向分段涂装作业的混合流水车间调度

基于船舶分段涂装作业,提炼出具有重入和等待时间约束的两阶段混合流水车间调度问题.其中第一阶段含多台批处理机,第二阶段含多台离散机且存在一次重入过程,两阶段间有等待时间约束.以最小化最大完工时间为优化目标建立数学模型,提出一种结合Metropolis抽样准则和变邻域搜索的混合量子粒子群优化算法,并利用多种启发式规则进行解码.实例验证和数值分析表明,所提算法是解决分段涂装调度问题的一种有效方法.     

具有周期维护的最小化工件完成时刻之和的平行机调度问题

考虑具有周期维护的m台平行机调度问题,一组给定的工件在这些机器上加工,目标是给出工件完成时刻和最小的调度方案。基于经典的SPT(最短加工时间优先)算法,提出了名为MSPT的启发式算法,并证明了该算法优于SPT算法。     

机器带准备时间的平行机分批排序

首次研究了机器带准备时间的平行机上的分批排序问题,这里的目标函数为极小化工件的最大完工时间,这类问题是NP-难的.我们根据FBLPT算法、Multifit算法和LPT算法,分别对机器是同型机和同类机的两种情形设计出两个近似算法,并证明它们的最差性能比分别不超过(2-1B)[97 (12)k]和53(2-1B).     

Parallel Machine Scheduling with Special Jobs

Introduction Parallel machine scheduling problems arise in many fields, including service and manufacturing systems. A parallel machine scheduling problem has a sequence of n jobs with processing times { p1 , p 2 , ... , p n } to be processed on m paralle…     

带准备时间的任务单机学习效应排序问题

具有学习效应的任务的加工时间和带有准备时间的任务问题是排序论中的重要研究内容,它们对任务的完工时间有重要影响．研究了具有学习效应且带有准备时间的任务单机排序问题,其中学习效应指的是任务的实际加工时间是该已经排好的任务对数加工时间的递减函数,目标函数为最小化总完工时间．这个问题是NP-难问题．用分支定界法给出了此问题的最优解,为了提高分支定界法的运行效率,同时给出了一个启发式算法、几个优势性质和两个下界．计算结果表明分支定界法和启发式算法求解此问题非常有效．     

A Beam Search-based Algorithm for Flexible Manufacturing System Scheduling

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＳｃｈｅｄｕｌｉｎｇａｓａｎｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｐｌａｎｎｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｉｓｃｏｎｃｅｒｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｒｅｓｏｕｒｃｅｓｏｖｅｒｔｉｍｅｔｏｐｅｒｆｏｒｍｖａｒｉｏｕｓｔａｓｋｓ.Ｉｎａｆｌｅｘｉｂｌｅｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍ (ＦＭＳ)ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ,ｓｃｈｅｄｕｌ ｉｎｇｇａｉｎｓｓｐｅｃｉａｌｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｄｕｅｔｏｔｈｅｈｉｇｈｌｅｖｅｌａｕｔｏｍａｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎｓｏｆａｄｄｉｔｉ…     

同时具有学习效应和恶化效应的机器可用限制性排序问题

针对单机和两台机器的平行机排序问题,建立了工件同时具有学习效应和恶化效应,机器有可用性限制的排序模型.考虑了目标函数为极小化总完工时间的单机、两台机器的同型机问题和两台机器的同类机问题.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.     

基于数学规划的平行机批量调度固定优化算法

以半导体制造行业为应用背景,研究带产能约束的平行机批量调度问题。该问题需要同时考虑基于产品加工顺序的生产准备时间约束、产品加工的时间窗约束、设备和产品的匹配约束以及设备偏好性等约束。为此,构建了混合整数规划(MIP)模型,并设计了基于MIP模型的固定优化启发式算法。该算法先按照随机设备柔性最小优先规则把设备预先分配给需要加工的产品,从而可以通过更新设备和产品匹配关系矩阵来降低子问题的求解难度;再利用基于设备分解和基于时间分解的两种分解方法,固定住MIP模型中的大部分0-1变量,从而可以有效地利用MIP求解器优化剩余的一小部分0-1变量。大量随机产生的实验算例和半导体工厂真实算例表明:该算法优于现有文献中其他基于MIP的启发式算法,特别是当算例中设备柔性较高和需求变动较大时,该算法绩效更加显著。