同类机半在线排序问题及其近似算法

研究两台同类机系统两个半在线排序问题 .第一个为总加工时间已知 ,第二个为最大工件加工时间已知 .对这两个问题 ,文章给出了各自的近似算法 ,证明了它们的最坏情况界分别为 3和3/2 .文章还研究了上述问题的下界并与我们的算法的最坏情况界进行了比较.     

三台同类机在线排序问题一种特殊情形的研究

研究三台平行同类机排序问题的一种特殊情形,即三台同类机的加工速度分别为s1=s2=s≥1,s3=1.证明了对该问题来说,经典的LS算法的竞争比为min42ss 11,3s2 s1;同时证明当s≥3,该问题的下界为3s2 s1,从而说明了LS算法是可能存在的最好的在线算法.此外,对1≤s<3时问题的下界也做了一些讨论,这时虽然不能确定LS算法仍然是可能存在的最好的在线算法,但可知道这时LS算法与可能存在的最好的在线算法在竞争比上相差少于0.4299.     

平行机及自由作业的排序与转包

研究工件排序与转包相联的模型,即制造商从客户处接受一批工件,这些工件既可以由制造商加工,也可以一定费用转包给承包商加工.制造商需要确定被转包的工件集及工件的加工顺序,使得加工费用和转包费用之和为最小.研究制造商为平行机及自由作业,承包商为单机情况下的排序与转包模型,基于动态规划算法给出了近似算法,并分析了该算法的性能比.     

处理机具有准备时间的恒速机排序问题

讨论任务的加工是不可中断,处理机是恒速机且处理机具有准备时间的排序问题,对一般情况的LPT排的界做了改进,同时对m＝2的情况给出了一个与处理机加工速度有关的LPT排序的界。     

带机器准备时间的同类机调度问题的启发式算法

研究了带机器准备时间的同类机最大完工时间调度问题, 首先证明了工件互换的四个性质, 进而提出了一种启发式算法, 此算法以LPT算法得到的序列作为初始解, 利用互换性质重复对最大完工时间最大和最大完工时间最小的两台机器上的工件进行交换, 以提高解的质量. 实验结果证明了此算法的有效性.     

考虑尾时间的同类机调度问题可变邻域搜索算法

研究了目标函数是最小化最大完工时间的同类机调度问题,其中作业具有尾时间.此问题等价于最小化最大延迟时间的同类机问题,并被证明是NP-hard问题.为此问题构造了一种启发式算法LPDT,进而以LPDT算法求解结果为初始解构造了问题的可变邻域搜索算法LPDT-VNS.大量的随机数据实验用于验证算法的性能和效率.     

含释放时间的同类机问题的可变邻域搜索算法

研究了目标函数是最小化完成时间和的同类机调度问题,其中作业释放时间可能不同.此问题被证明是强NP-hard问题.为此问题构造了一种启发式算法HRS,进而以HRS算法求解结果为初始解构造了问题的可变邻域搜索算法HRS-VNS.大量的随机数据实验用于验证算法的性能和效率.     

含作业到达时间的同类机调度问题启发式算法

研究了目标函数是最小化完成时间和的同类机调度问题,其中作业到达时间可能不同.此问题被证明是强NP-hard问题.由于同类机调度是一种重要的平行机调度问题,而最小完成时间和目标是最常见的正则目标之一,因此完成时间和的同类机调度问题在相关研究领域具有非常重要的地位.为此问题建立数学模型,通过对单机和同型机的相应问题研究成果的推广,提出6个启发式算法,给出算例及其计算结果,并通过实验对算法的性能及算法适应的情形进行了分析.     

具有学习效应的平行机排序问题

针对具有学习效应的平行机排序模型,讨论了两类问题。在这一模型中,工件的实际加工时间不仅与其所在排序中的位置有关并且与其本身的学习率有关,对于在同一台机器上加工的工件,工件随位置的靠后其实际的加工时间减少。第1类问题的目标函数是极小化提前与延误的加权和;第2类问题的目标函数是极小化提前与误工工件数的加权和。对这两类问题分别给出了多项式算法。     

含有到达时间的最大完成时间同类机调度算法

研究了目标函数是最小最大完成时间的同类机调度问题,其中作业到达时间可能不同。此问题被证明是NP-hard问题。通过对单机和同型机的相应问题研究成果的推广,提出5个启发式算法,给出算例及其计算结果,并通过实验对算法的性能及算法适应的情形进行了分析,与现有Koulamas＆Kyparisis的算法进行了比较。     

网络化制造模式下基于改进蚁群算法的供应链调度优化研究

为制定网络化制造（networked manufacturing,NM）模式下供应链合作成员间的动态调度策略,构建了由制造商、协同设计商以及客户组成的三层动态调度模型;在生产能力约束、多目标优化约束等制约因素下,采用时间函数、成本函数和延期惩罚函数三个目标函数对调度问题进行描述;使用改进蚁群算法（improved ant colony optimization algorithm,IM-ACO）,对调度路径可行解节点添加不同的信息素,并将信息素浓度约束在τ_min和τ_max之间,使得供应链客户个性化需求服务、运作时间、成本等综合收益达到最优. 实例仿真表明本文提出的动态调度优化算法求解具有较快的搜索速度、收敛性好,算法具有较好的稳定性;同时,也表明本文构建调度模型合理,可以为实际生产调度提供优化的策略.     

交货期窗口下的并行机调度问题的遗传算法

给出了一种求解不同交货期窗口的并行机调度问题的混合遗传算法，根据问题的特征采用扩展排列编码方式表示工件的分配和排列，利用给出的调度优先级规则和最好适应值规则相结合的启发式算法对每台机器上工件的顺序进行调整，实验表明所给的算法是有效的。     

Heuristic algorithms for scheduling on uniform parallel machines with heads and tails

This paper considers the uniform parallel machine scheduling problem with unequal release dates and delivery times to minimize the maximum completion time.For this NP-hard problem,the largest sum of release date,processing time and delivery time first rule is designed to determine a certain machine for each job,and the largest difference between delivery time and release date first rule is designed to sequence the jobs scheduled on the same machine,and then a novel algorithm for the scheduling problem is built.To evaluate the performance of the proposed algorithm,a lower bound for the problem is proposed.The accuracy of the proposed algorithm is tested based on the data with problem size varying from 200 jobs to 600 jobs.The computational results indicate that the average relative error between the proposed algorithm and the lower bound is only 0.667%,therefore the solutions obtained by the proposed algorithm are very accurate.     

IFF算法求解顺序依赖的单机总权重拖期调度问题

转换(启动)时间是工业中带有清洗、更换物料工序的生产过程所需要的, 该时间一般很大程度上依赖于紧接工序. 这种环境下的调度问题都是工件顺序依赖的. 本文研究顺序依赖的单机总权重拖期调度问题, 为NP难的组合优化问题. 针对该问题, 提出了一种迭代的过滤-扇出算法(IFF), 算法以分支树的结构形式在解空间中搜索. 在算法中, 当分支移动不能改进根节点时, 重新产生有继承性的根节点, 使得算法继续进行. 根据问题特性, 提出了带序列片段重组和参考局部搜索的分支移动策略, 获得分支节点. 对文献中的120组数据的算法测试结果表明: 对大多数实例, IFF算法的计算结果优于或不劣于DE算法和DPSO算法的计算结果, 同时改进了42个实例的最好解.     

基于时间槽的敏捷供应链集成调度模型及优化

针对市场需求出现后敏捷供应链需要选择各级部件供应商并安排对应的生产运输调度问题,以准时满足市场需求为基本约束,以供应链库存、生产和运输总成本最小为目标函数,建立了基于供应商可用时段时间槽表示方式下的敏捷供应链集成调度INLP模型;基于该模型具有大量的时间和数量约束,设计了以时间槽实数编码作为基因编码的混合遗传算法,在解码过程中引入贪婪-序的解码方法保证产生满足约束的解,加速算法收敛和寻优; 最后以算例验证模型和算法的有效性和稳健性.     

Rolling optimization algorithm based on collision window for single machine scheduling problem

1.INTRODUCTION Thesinglemachinenon preemptiveschedulingto minimizetotalcompletiontimewithdynamicjobar rivalsisthebasicprobleminproductionscheduling.Manyworksfocusoneffectiveheuristicmethodsdue toitsstronglyNP hardcharacter.Themostcommon heuristicsareSPT[1](shortestprocessingtime),ECT[2](earliestcompletiontime),delayed SPT[3],PRTF[4](priorityrulefortotalflowtime),APRTF[4],etc.Withoutfullyutilizinganyinforma tionaboutjobswhichwillarriveinthefuture,the abovemyopicmethodsmayresultinpo…     

有模具约束的平行机台最小拖期和调度问题

针对某电器企业的一个瓶颈工序来制定调度方案,该问题归纳为平行机台具有模具约束,目标为最小拖期和的调度问题．本文提出了如下的启发式算法：根据模具情况运用成组技术对工作成组并生成运行表：按运行表顺序对各个运行中的工作进行指派机台,设置禁忌模具集合,避免对运行的短视性;根据工作的交货期和加工时间选择适当的机台进行加工;在各个机台运用ＮＢＲ（ＮｅｔＢｅｎｅｆｉｔｏｆＲｅｌｏｃａｔｉｏｎ）算法调节顺序以减少拖期和．该算法在厂家的实际测试中,通过三个不同的实例与手工排程进行了比较,各项指标均有明显优势．     

随机机器故障下单机预测调度方法

研究可能遭遇机器故障的工件动态到达的单机总加权拖期生产调度问题. 基于一定概率分布对机器故障的预测描述, 预测调度方法可以用插入时间冗余的方法使初始调度方案具有一定的抗干扰能力, 对未来的故障扰动有一定预测性, 使未来实现调度与预测调度尽量保持一致性, 预测性度量定义为实现调度与预测调度间各工件完工时间的绝对偏离加权和. 提出了一种带空闲时间阈值的预测调度方法, 基于工件动态到达的特点, 充分利用初始调度中的空闲时间, 通过空闲时间阈值灵活控制空闲时间的插入与否. 大量的仿真实验结果表明,与已有方法相比, 采用该方法得到的预测调度对随机机器故障的预测能力更高,同时保持了好的调度性能.     

灾害链中多资源应急调度模型与算法

灾害事故的应急资源调度是减少生命财产损失的有效手段.针对灾害链中多资源应急调度问题, 建立了多资源多受灾点应急调度模型,设计了基于图论中网络优化和线性规划优化思想的启发式算法,并分析了算法复杂性.该算法根据应急资源在原生灾害和次生灾害中的需求对资源进行分类,对灾害链中都需要的公共应急资源, 通过对模型线性松弛解的修正,降低问题的复杂性, 减少算法的计算时间;而对原生或次生灾害中需要的应急资源, 运用领域搜索方法寻找出救点,得到满意的资源调度方案. 最后通过算例验证了算法的有效性和可行性,表明算法适合较大规模的计算, 并能满足应用中的实时性要求.