带到达时间、不可用区间、拒绝工件的单机排序问题 (三峡地区资源环境生态研究)

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。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。机器带有不可用区间,在不可用区间内不能加工工件,并且在同一时刻至多加工一个工件。本文的目标函数是极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。首先给出了一个近似算法,并通过引理1证明出此算法是3-因子算法;其次提出了一个动态规划算法,然后通过修改这个动态规划算法的执行过程来减少运行时间,进而得到了一个全多项式时间近似方案,证明出该方案的时间复杂性为O(n2/ε)     

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、工件可拒绝的单机调度问题

从企业生产经常发生的一些实际问题中提炼出一类带有不可用区间、工件可拒绝的单机调度问题.目标函数是最小化加工工件的总完工时间与拒绝工件的惩罚和.对于这个已证明为NP难的问题提出一个动态规划算法最优求解小规模问题,为求解大规模问题,改进了已有最坏性能为4的启发式算法,并进一步证明了该算法的最坏性能为2+4/5+2■2k+8(k为算法的迭代次数).     

单机带有不可用区间的松弛工期的排序问题

研究了在单机情形下具有不可用区间的松弛工期问题,不可用区间意味着在此区间不允许工件加工,且工件中断可恢复。松弛工期是工件加工时间加上1个给定的常数,这个常数为决策变量,排序的任务是给所有工件分配工期,同时确定工件的加工次序以使得目标函数值最小。目标函数值包括由于工件误工、提前及工期分配而导致的相关损失。根据不同的损失系数关系讨论了松弛工期的范围,提出动态规划算法。证明了动态规划的时间复杂性为O((P+T－pmin)nP2)。通过算例分析说明了算法的可行性。     

带有拒绝工件和机器具有不可用区间的单机排序问题

本文考虑带有拒绝工件和机器具有不可用区间的单机排序问题。目标是最小化被接受工件的特定加权总完工时间与被拒绝工件总费用的和。工件有不同的释放时间和权,权等于它们的加工时间。这个问题是一般NP-难的。为了能在较少的运行时间内得到该问题较好的近似解,利用削减状态空间的方法得到了一个全多项式时间近似方案(FPTAS),该FPTAS是一个具有强多项式运行时间的较优近似方案,其时间复杂性为O(n3/ε2),其中n为输入工件的个数,ε是误差界。     

带有退化、拒绝和不可用区间的恒速机排序

考虑带有退化工件、拒绝和不可用区间的2台恒速机排序问题,其中一台机器上带有一段固定的不可用区间.该问题以实际生产环境为背景来研究机器的工件调度问题.在此模型中,每个工件的实际加工时间与它的基本加工时间、退化率和开始加工时间有关,工件的实际加工时间是其开始加工时间的线性递增函数,工件可以被拒绝,被拒绝的工件需要支付惩罚成...     

带有不可用区间的批运输排序问题

在实际生产中,因机器在加工过程中发生故障或维修等原因而使机器在某一区间不可用。在同一批的工件一起运输给客户,且批的完工时间依赖于这批中最后一个工件的完工时间,即批的完工时间等于这批中最后一个工件的完工时间。文章中批交货期等于批的完工时间,因此工件的流水时间等于该工件所在批的批交货期。考虑的是n个独立的工件在单台及2台平行机的问题,并且机器带有不可用区间且是不可恢复的排序问题。运输费用依赖于批数。目标函数是极小化总流水时间及运输费用之和。对于机器在任意时间段维修的情况,分别给出了单台及2台平行机的排序问题的拟多项式的动态规划算法及相对应的时间复杂性。     

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。
     

带有退化效应和不可用区间的并行批排序问题

在制造业中,处理机由于长时间使用而发生故障或进行维护、保养等原因,产生一些不可用区间;并且工件的实际加工时间往往与它的开始加工时间有关。研究一种带有退化效应和不可用区间的无界单机并行批处理机排序问题。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。而并行批处理机中,同批工件同时开始加工,同时完工,且批一旦开始加工就不可中断;每批的加工时间等于这批工件中加工时间的最大者;同批中工件的完工时间都相同,为这批的完工时间。讨论的目标函数为最大完工时间问题。通过对最优解性质的分析,给出了求解此问题的多项式时间的最优算法。     

带有退化工件和机器维修区间的单机排序问题

考虑的是机器需要维护,且需要对若干个退化工件进行加工的单机排序问题。所谓退化情况是指每个工件的加工时间是关于它本身的开始时间的一个线性单增函数。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;如果被加工,那么工件被排在机器上(机器需要在某一个固定的时间段内进行维修以提高其加工速度,且在这段时间内机器不能加工任何工件)进行加工。目标是寻找一个最优排序使得被加工工件的总完工时间与被拒绝工件的总惩罚之和最小。对于单机情形,利用划分程序的方法给出了一个全多项式近似方案,并得出该近似方案的时间复杂性,说明该问题是一般意义下NP-难的。     

加工时间具有学习效应的链约束单机排序问题

研究了工件的加工时间具有学习效应的链约束单机排序问题,在链可中断和不可中断两种情况下,均给出了目标函数为极小化最大完工时间的多项式算法。     

加工时间依赖于开工时间的单机排序问题

讨论了加工时间依赖于开工时间的单机排序问题．在这一模型中每个工件具有一个基本加工时间，当工件的开工时间超过某个共同的工期后，工件会有一个时间惩罚．本文就目标函数为极小化最大完工时间和总完工时间的问题进行了讨论，对某些特殊情况给出了多项式算法.     

含释放时间的单机模糊调度问题

文章研究了作业释放时间与加工时间其中一者或二者同时为区间模糊数的单机模糊调度问题,调度的目标是最小化最大完工时间。释放时间的引入,使得仅采用模糊数的加法运算无法实现对问题的求解,为此定义了区间模糊数的max运算。对于仅加工时间为区间模糊数情形,证明了ERD算法能够获得最优调度方案。若释放时间为区间模糊数,无论加工时间是否模糊,问题均无法构建ERD算法,因此基于决策者的不同偏好构建了乐观算法OERD和悲观算法PERD。证明了OERD获得的最大完工时间具有较大模糊程度,并覆盖了PERD最大完工时间的模糊区间。通过数值算例验证了理论分析的正确性,并采用事后评价的方式对各种决策方案进行了比较。     

带组换装时间的单机调度问题

在某钢铁线材企业的实际调度问题的基础上,研究了一类带有组换装时间的单机调度问题. 根据该调度问题的实际需求,以最小化作业的最大延迟为优化目标. 由于该问题是NP难的,提出了一类启发式算法来求解该问题,并进一步通过引入问题的性质,提高算法的寻优性能,降低算法运行时间. 该算法在随机产生的测试问题和企业的实际调度上均进行了测试,实验结果表明该启发式算法能在短时间内获取近优解.     

一个求分批排序最小时间表长的多项式时间近似方案

给定一个批处理系统{pi,ri:i=1,…,n}，pi，ri分别代表工件i的加工时间和释放时间，该系统至多可以同时处理B(批容量)个工件．一个批次的加工时间是此批次所包含所有工件的加工时间的最大者．最后一个被加工完工件的完工时间常被称为时间表长(makespan)，主要给出了一个求分批排序最小时间表长的多项式时间近似方案(PTAS)．     

机器具有不可用时间间隔的两机流水车间调度问题求解性质

在实际制造环境中,机器由于随机故障或进行预防性维护等,在某些时间段内处于不可用状态,为此,该文研究了任意一台机器具有不可用时间间隔的两机流水车间调度问题,给出了使用Johnson算法得到问题最优解的条件,分析了将Johnson算法作为问题启发式算法的最坏性能比范围。该文研究结果为探索机器具有不可用时间间隔的两机流水车间调度问题的最优算法提供了理论依据。     

机器具有不可用时间间隔的两机无等待流水车间调度问题的求解性质

研究工件具有无等待约束,并且只有一台机器具有不可用时间间隔的两机流水车间调度问题.文中给出使用GGA算法得到问题最优解的条件,并证明问题的复杂性,分析将GGA算法作为问题启发式算法的最坏性能比范围.     

加权总完工时间有限的资源约束单机排序问题

讨论工件加工时间依赖于分配给它的一类资源，且加权总完工时间有限，目标函数为极小化资源总量的单机排序问题，对问题1，给出了一个有关最优解中最优资源使用的重要性质并利用该性质，对于bj=b，wj=w,aj=a这种特殊情况给出了最优算法．     

极小化最大完工时间及拒绝费用的单机可拒绝分批排序

首次考虑了工件可拒绝的单机分批排序问题,目标函数是极小化最大完工时间加上被拒绝工件的拒绝费用之和.对于工件同时到达的情况,本文通过动态规划算法给出了多项式时间的精确算法,借助于数据结构中的堆排序,我们将算法复杂性降低为O(n2logB).