有安装时间的单机排序问题

工件具有安装时间的排序问题最近几年受到越来越多的关注,主要讨论了一类有安装时间且与加工位置有关的单机排序模型。在该模型中,所有工件在机器上加工时,一次只能加工一个工件,工件的相邻加工工序之间不允许出现空闲,工件的实际加工时间不是一成不变的,它不仅与工件的基本加工时间有关,同时还与工件所处的加工位置有关,工件的安装时间是依赖于已加工工件的实际加工时间的简单函数,即p-s-d形式。对目标函数为极小化最大完工时间,极小化完工时间和以及极小化总完工时间差等问题进行讨论,分别给出了多项式算法和算法复杂性。还证明了对于目标函数为完工时间,提前完工时间以及误工时间的加权和最小化问题是多项式可解的。     

运筹学与控制论两台平行机环境下加工时间退化的可拒绝排序问题

研究两台平行机环境下加工时间线性退化的可拒绝排序问题，工件的实际加工时间是关于该工件开始加工时间的线性函数，每个工件都有一个独立的截止工期，在截止工期之前或之后完工的任务将分别受到提前和误工工件惩罚。工件允许被拒绝，如果工件被拒绝则需要支付一定的拒绝费用。目标是分别确定接受工件和拒绝工件的任务集合，找到接受任务的最优排序和每个被接受工件的最优任务工期最小化工期、误工工件惩罚、总完工时间以及被拒绝工件的惩罚费用之和。证明了此 NP 难问题可以通过动态规划方法求得最优解，并通过动态规划运用简化执行空间的方法给出了复杂度为o(n5D2/ε2)的全多项式近似策略（FPTAS），其中 n 表示工件的数量，ε 是允许误差界。
     

带有拒绝工件和学习效应的资源约束排序问题研究

[目的]研究工件加工时间具有学习效应以及工件可拒绝的单机排序问题.在线性和凸资源分配函数的两种模型下,为求得可接受加工的工件集合、可拒绝工件的集合以及确定可接受工件集合中的最优工件排序,使工件的时间表长、总完工时间、资源耗费费用和工件拒绝费用的加权和最小.[方法]对于线性资源分配函数问题,在拒绝工件数给定的情况下,此问...     

带有不可用区间及拒绝的最大完工时间单机排序问题

研究带有退化效应、拒绝工件及不可用区间的单机排序问题。该问题中,工件可以被排在机器上进行加工,也可以被拒绝,但是需要支付一定的拒绝惩罚。加工工件的开始加工时间越晚,则工件的实际加工时间越大。机器带有不可用区间,在此区间内任何工件都不能被加工。目标函数为所有拒绝工件的拒绝惩罚与接受工件的最大完工时间之和。首先给出了拟多项式时间的动态规划算法,最后得到了一个全多项式近似方案。     

同时具有学习和恶化效应的单机成组排序问题

讨论了一类工件的加工时间具有学习效应且安装时间带有恶化的成组排序问题,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,1｜pij=aij-bijt,S=δit,GT｜Cmax,1｜pij=aij-bijt,S=δit,GT｜∑Cij,并分别给出了求最优解的多项式时间算法,其中极小化总完工时间问题是在bij=b,δi=δ的特殊情况下给出的。     

带有不可用区间及拒绝的最大完工时间单机排序问题

研究带有退化效应、拒绝工件及不可用区间的单机排序问题。该问题中,工件可以被排在机器上进行加工,也可以被拒绝,但是需要支付一定的拒绝惩罚。加工工件的开始加工时间越晚,则工件的实际加工时间越大。机器带有不可用区间,在此区间内任何工件都不能被加工。目标函数为所有拒绝工件的拒绝惩罚与接受工件的最大完工时间之和。首先给出了拟多项式时间的动态规划算法,最后得到了一个全多项式近似方案。
     

加工时间可控的单机排序问题

研究带有学习效应和恶化效应的单机排序问题。在此模型中,工件的学习效应是与工件加工位置相关的减函数,工件的恶化效应是与其开始加工时间相关的线性函数。在无资源约束的情况下,分别讨论了目标函数为最大完工时间、总完工时间及总完工时间的绝对差之和的排序问题,证明了这些问题都是多项式时间可解的。对于带有资源约束问题,若分配一定的资源,工件加工时间会减少。讨论了在线性资源分配情况下,带有学习效应、恶化效应和资源分配量的交货期排序问题,其中所有工件有一个共同的交货期。目的是确定最优交货期、资源分配及工件的加工顺序,使交货期、提前、延误和资源分配量之和最小,通过将其转化为指派问题,证明问题是多项式时间可解的。     

极小化加权总完工时间的工件可拒绝排序 (运筹学与控制论)

经典的排序问题要求工件都必须进行加工,然而在实际中有时候由于一些特殊的原因可以考虑工件不加工。例如,加工时间非常大,或加工所需费用非常高,于是就不加工这一工件,而是通过支付一定的费用后送到外边"外加工"或购买更合算,这类问题称为工件可拒绝排序问题。需要研究的任务是怎样选择工件在机器上进行加工或拒绝,并且如何安排被接受加工工件的加工次序使给定的目标函数值最优。本文研究了工件可拒绝排序中,目标函数是有限的总惩罚费用(总惩罚费用约束下)极小化加权总完工时间,工件到达时间都相同的同型机问题,设计了伪多项式时间的动态规划算法,并给出了相应的FPTAS算法。     

工件可拒绝平行机排序

考虑工件有到达时间并且可拒绝的m台无界平行批处理机最小化最大完工时间的排序问题.如果拒绝一个工件,要花费一定的惩罚费用;如果接受这个工件,在m台机器中的一台上分批加工,定义一批的加工时间为这批中所包含的最长工件的加工时间.目标函数是最小化接受工件的最大完工时间与拒绝工件的费用之和.当m是一个给定的数时,给出了这个问题的一个拟多项式时间算法和一个完全多项式时间近似方案.     

具有指数学习效应和恶化效应的可拒绝单机排序问题

讨论了带有工期窗口的单机排序问题。规定每个被接受的工件都有1个待定的交货期窗口,且所有工件的交货期窗口大小相同。工件的实际加工时间为与其开始时间和位置有关的指数函数。1个工件或者被拒绝,或者被接受。被拒绝就要支付拒绝的费用;被接受就会产生相应的提前、延误惩罚以及最大加工时间的惩罚。研究了2个问题,都需要确定工件的最优排序和窗口的开始时间,第1个问题的目标函数是与窗口的开始时间、窗口的大小、提前时间、延误时间、最大完工时间以及拒绝费用有关的函数。第2个问题的目标函数是与窗口的开始时间、窗口的大小、提前和延误的工件数、最大完工时间以及拒绝费用有关的函数。该问题在多项式时间可解,给出了问题的多项式时间算法。     

带有安装时间和学习效应的供应链排序问题

考虑了机器带有安装时间和具有学习效应的单机供应链排序问题.在一条供应链系统中,有单个制造商和多个客户,不同的客户订购不同种类的工件,机器加工不同种类的工件前需要一个安装时间,且加工相同客户的工件时具有学习效应,即随着工件的加工后面工件的实际加工时间逐渐减小.完工的工件需要成批运输给相应的客户,每一批运输都有相应的时间和费用.目标是分别极小化加权最大配送时间、总配送时间、最大延迟时间与总运输费用的和.给出了相应的算法,并分析了算法的复杂性.     

带有退化、拒绝和不可用区间的单机排序问题

【目的】考虑带有退化工件、拒绝和不可用区间的单机排序问题。【方法】假设工件有不同的基本加工时间和相同的退化率,工件可以被拒绝,被拒绝的工件需要支付拒绝惩罚,机器在给定的时间区间内是不可用的且工件不可恢复。目标是极小化接受工件的总完工时间与被拒绝工件的总拒绝惩罚之和。【结果】对于这个NP-难问题,在不可用区间前、后,工件按照基本加工时间a_j的非减顺序排列可以得到最优解,给出一个拟多项式时间动态规划算法和一个完全多项式时间近似策略。【结论】推广了已有文献的模型。     

带有不可用区间的单机排序问题

考虑的是带有到达时间、拒绝工件、不可用区间的单机排序问题。一个工件或者被拒绝加工,或者被接受。若工件被拒绝加工,厂家必须支付一定的拒绝惩罚;若工件被接受,则把工件放在机器上进行加工。在张丽琦工作的基础上增加了一个不可用区间,机器在此区间内不能加工工件,并且在同一时刻至多加工一个工件。目标函数是最小化所有接受工件的时间表长与所有拒绝工件的拒绝惩罚之和。首先给出一个动态规划算法,然后通过构造输入,将拒绝惩罚进行取整运算,再通过动态规划算法,得到拒绝惩罚取整后的一个最优排序,按照这个工件排序得到原问题的一个可行排序,最后借助一个3—因子算法得到一个全多项式时间近似方案。     

极小化加权总完工时间的可拒绝单机排序问题

在经典的排序问题中,工件的加工时间是固定不变的。然而,在实际生产中,工件的实际加工时间会发生变化。同时,机器通常需要进行保养,或发生故障时进行维修等原因,导致机器在某一时间段内无法工作,即机器的不可用区间。研究带有到达时间、退化效应和拒绝工件,及机器带有不可用区间的单机排序问题。在这一模型中,工件的开始加工时间越晚,其实际加工时间越大,实际加工时间是与其开始加工时间有关的函数。该问题中工件允许被拒绝。如果工件被拒绝,那么需要支付拒绝惩罚。讨论的目标函数是接受工件的加权总完工时间与所有拒绝工件的拒绝惩罚之和。首先说明该问题是一般意义NP-难的,进而利用划分程序的方法给出了一个全多项式近似方案,最后分析了该近似方案的时间复杂性。     

同时带有安装时间和送出时间的单机排序问题

在实际生产,如钢铁和冶金工业生产过程中,工件在加工之前需要预热或安装必要的夹具和固定装置,在加工之后工件需要进行冷却处理等,也就是工件在进行加工时常常带有安装时间和送出时间。讨论带有学习效应、安装时间和送出时间的单机排序问题。在这一模型中,工件的实际加工时间是与工件的基本加工时间和工件的实际加工位置相关的一般函数。工件的安装时间和送出时间均依赖于已加工完的工件的实际加工时间,即p-s-d形式。目标函数分别为最大完工时间、总完工时间、加权总完工时间、总延误时间、最大延误时间和最大延迟时间,提出了上述问题的最优排序规则。     

工件有工期并且可拒绝单机最小化最大提前时间的排序问题

研究工件有工期并且可拒绝的单机最小化最大提前时间的排序问题.若工件被拒绝,则需支付一定的惩罚费用;若工件被接受,则将该工件安排在机器上加工.目标函数是最小化被接收工件的最大提前完工时间与被拒绝工件的惩罚费用之和.通过对该排序问题的Pareto最优点的分析,得到该问题的多项式算法.     

带有退化和资源约束的不同类型机排序问题

讨论带有线性退化和线性资源约束的不同类型机排序问题。每个工件都有一个基本加工时间。工件的实际加工时间是与他的基本加工时间、开始加工时间、实际加工位置以及被分配的资源量相关的一般函数。分别讨论了2个排序问题,一个目标函数为每台机器的最大完工时间、总完工时间、加工时间绝对差以及资源分配之和;另一个目标函数为每台机器的最大完工时间、总等待时间、等待时间绝对差以及资源分配之和。目的是同时确定最优资源分配和工件最优的加工顺序,从而使每个目标函数极小化。通过将每个问题的目标函数转化为对应的指派问题,进而求解,并证明每个问题都是在多项式时间内可解的。     

带有维修区间与退化效应的单机排序问题

讨论带有安装时间、维修区间和退化效应的单机排序问题。在排序中,工件是成组加工的,且在组内工件加工是不可中断的。在每组间需要维修活动与安装时间,其中安装时间是之前工件实际加工时间之和的线性函数。假设维修活动使机器恢复到最初的状态,维修活动的长度是前一组工件实际加工时间的线性函数。工件的实际加工时间与工件所在的组、工件在组内的位置有关,工件在加工过程中会产生退化效应,退化率为非减函数。考虑了工件的实际加工时间与组和位置有关、只与位置有关2个问题,分别给出了2个问题的多项式算法,并给出了数值例子。目标是找到工件的最优排序与维修活动的数量、极小化最大完工时间,并证明了该问题在多项式时间内是可解的。     

带有退化工件和拒绝的不同类型机排序问题

在工业生产过程中,由于一些特殊的原因,工件可以被拒绝加工但要付出相应的费用,即拒绝惩罚。为了节约处理成本,加工时间长的工件或者加工所需的费用高的工件,可以支付一定的费用来进行外加工或购买。将退化和拒绝结合起来考虑,讨论带有退化工件和拒绝的不同类型机排序问题。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,其中工件的退化率只与机器有关,与工件本身无关。目标函数是极小化接受工件的排序指标与拒绝工件总惩罚之和。排序指标分别为总时间表长和总完工时间。目的是找到拒绝工件集和接受工件集,并安排接受工件的加工顺序,使所求问题的目标函数值最小。通过将2个问题的目标函数转化为指派问题,证明了他们都是多项式可解的。     

带有恶化率的可拒绝单机排序及批配送

首次考虑了加工时间带有线性恶化率的可拒绝单机排序及其批配送的问题.如果工件被拒绝,则要付出一定的拒绝费用;如果工件被接受,则要安排加工并配送.目标函数是极小化接受工件的加权总完工时间或最大延误时间,配送费用与拒绝工件的拒绝费用这三部分的和,我们不仅证明了这些问题都是NP-hard的,而且还提出了基于动态规划的伪多项式时间算法.