由两台柔性机器组成的流水作业问题

研究了由两台柔性机器所组成的流水作业问题,其中有n个相同工件,每一工件需先在机器1上完成所需时间为p1的第一次加工,然后城单独在机器1上或单儿在机器2上完成所需时间分别为P12,P21的第二次加工,最后在机器2上完成所需时间为P2的第三次加工,要求适当安排这n个工件的加工方式和次序以使加工全程（Cmax)最小,本文对此 给出了分析解。     

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．     

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。     

流水车间排列排序专家系统—PFSCH

流水车间排列排序问题可以简单表示为:n/m/p/F_(max),其含义为,n个不同的工件(J_1,J_2,…,J_n)要经m台机器(M_1,M_2…,M_m)加工;加工路线为M_1—M_2—…—M_m,n个工件在每台机器上的加工顺序都一样;p表示排列排序;目标函数是使最长流程时间F_(max)(加工周期)最短.n个工件有n!种不同的加工顺序.现已证明,n/m/p/F_(max)(m≥3)问题属于NP难题,找不到多项式时间算法.因此,人们提出了若干个启发式算法,其中最著名的是Campbell等人提出的启发式算法(简称为CDS法).Dannenbring曾比较过11种不同的启发式算法的效果,指出“快速接近扩展搜索法(RAES法)”的结果最好.但是,RAES法实质上还是一种列举法,它不从问题本身的结构出发,具有很大的盲目性.虽     

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).     

两台具有服务等级的可拒绝平行机排序问题

研究了工件具有服务等级且可拒绝的平行机排序问题.设有两台平行机,加工速度相同;n个工件分别按列表在线到达,每个工件含有三个参数:加工长度,拒绝费用以及服务等级g_j=1,2.当且仅当g(Mi)≤gj时,工件J_j可由机器M_i加工,且加工不允许中断.进一步,当工件到达时,可以选择被加工,花费一定的加工时间;也可以被拒绝,此时要付出相应的罚值.目标为使被接收工件的最大完工时间与被拒绝工件的总罚值之和最小.文中设计出在线算法H,并证明算法的竞争比为1+(2~(1/2)/2)≈1.707,下界为5/3≈1.667,上下界大约相差0.04.     

一类两机器 no-wait 流水作业总完工时间问题

在两机器 no-wait 流水作业问题中,每个工件在加工前有一调整时间,加工完之后有一移走时间,同一工件的调整和移走是可以重叠的,但加工时间不能重叠,同时任一工件在第二台机器上的加工必须紧接在它在第一台机器上的加工之后进行,本文以总完工时间为目标函数,讨论问题最优解中工件排列应满足的条件;其次讨论当工件的三种时间满足一定条件时最优时间表的求法;最后为问题设计了一个近似算法.     

工件可中断的周期维护混合平行机调度问题

有m台平行机,其中m_1台机器需要周期维护,记m_1台机器每次维护时长为w,维护周期为T,余下的m-m_1台机器不需要周期维护,有n(n m)个加工时长相同的工件被放在m台机器上加工,工件在加工过程中可中断,通过分类讨论的方法,目标函数是最小化时间表长,同时给出相应的最优多项式时间算法。     

单机分批加工最大迟后问题的一个快速算法

本文考虑了下述单机分批加工问题，在时刻零同到达的ｎ个工件需分成若干批在同台机器上加工，同批中的工件相邻，任一工件的完工时间为所在批中全部工件完工时间的，机器每加工一批工件需一相同的调整时间，文中以工件的最大迟后为目标函数，对上述分别问题用动态规划技术给出了一多项式时间算法。     

加工时间为线性增函数有上界的排序问题

本文讨论工件的加工时间是其开工时间的一类线性增加函数有上界的单机排序问题1|pj(t)(t0,T1,T2)|Cmax:设工件集J=J1,J2,…,Jn中的每个工件需要在一台机器上得到加工;工件集J被划分成两组J=Ω1+Ω2;机器上第一个被加工的工件在时刻t00开始加工;Ω1中工件的加工时间为pj(t)=ajt(当tT1)或pj(t)=ajT1(当t≥T1),Ω2中工件的加工时间为pj(t)=ajt(当tT2)或pj(t)=ajT2(当t≥T2),其中T2T1t0均是给定的常数,t表示对应工件的开工时刻;排序的目的是极小化时间表长(最大完工时间)Cm ax。在所得的引理2和引理3的基础上,本文给出一个复杂度为nlogn的多项式时间算法,从而也证明了所讨论的问题是多项式时间可解得的。     

2－机器FlowShop随机调度问题

本文讨论了２－机器ＦｌｏｗＳｈｏｐ调度问题，在假定同一工件在不同机器上的加工时间为同分布的随机变量且加工时间在随机意义下可以排序时，给出了等待时间差的绝对值总和的期望最小的最优排序的若干性质。     

强制工期相等的双机流水车间排序问题

讨论了强制工期相等的n个工件在双机流水车间的加工.在允许机器空闲的条件下,寻找一个工件排序,使得最大提前完工时间最小.由于工件不允许延迟,问题可能会不可行排序.先讨论问题的可行性,如果问题可行,找出一个可行序列作为预排序列,并给出一个算法计算出每个工件尽可能迟的开工时间,而后,给出一个多项式时间算法,在预排序列的基础上,通过调整最先加工的工件来获得最优排序.     

工件可拒绝的分批配送问题研究

考虑工件可拒绝的分批配送问题:一个制造商为一个客户加工n个工件,每个工件既可以被接受加工,也可以被拒绝加工(但要支付拒绝费用),工件加工完之后要安排车辆运送给客户,完工时间为工件送达客户的时间.目标函数为被接受工件的总完工时间、总配送费用和被拒绝工件的总拒绝费用三者之和,文中对处理机为单机的情形给出了多项式时间算法,且证明了两台平行机的情形下该问题是NP-完备的,并给出了伪多项式时间算法.     

基于遗传算法的Job Shop静态调度算法

研究了具有柔性加工路径的Ｊｏｂ Ｓｈｏｐ静态调度问题，并考虑了与操作序列有关的工件安装时间和工件到期时间的约束。提出了一种将遗传算法和分派规则相结合的调度算法，用遗传算法决定各工件的每个操作应分配到哪台机器上加工，而对每台机器则运用分派规则来决定相应工件在此机器上加工的次序和开始加工时间，遗传算法中的进化机理使得该算法有可能得到最优调度结果。最后给出了此调度算法的仿真结果。     

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。     

带有线性退化工件和退化维护时间的单机窗口排序

排序问题是一类重要的组合最优化问题,它的深刻的实际背景和广阔的应用前景,引起了广泛的关注。排序问题的一大特点是模型繁多,适用于某一模型的算法,只要将模型的条件稍加变化,该算法就可能不适用。在经典排序问题中,通常假设工件的加工时间是不变的,然而,在许多实际问题中,工件的加工时间受到加工机器设备、工件本身、加工顺序等许多因素的影响而未必是恒定的。文章提出一类新型的排序问题——带有工期窗口和维护时间的线性退化工件的单机排序问题,目标是寻找:1)最优维护的开始时间;2)工期窗口的位置和大小;3)工件的最优排序使得提前完工、误工、工期窗口开始时间和窗口宽度的总费用最小。文章最后给出了这个问题的最优算法,其时间复杂性是O(n2logn)。     

退化工件2台机器异序车间作业排序问题

：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。     

改进遗传算法求解柔性job-shop调度问题

本文提出了一种改进遗传算法用于求解柔性作业调度问题(FJSP).针对工序在不同的机器上加工的差异性,我们提出了用能力系数来表征机器的加工能力,不仅可以简化处理而且也较为符合实际情况.该改进算法通过轮换的方法,将加工任务分配到不同的并行机器上去执行,有利于机器的负载平衡.同时,在方法的实现过程中,利用面向对象的思想,将问题进行抽象,用不同的类封装车间,机器和工序信息,这不仅符合现代编程风格,简化编程,也有利于系统的扩展和重构.仿真结果表明,不仅整个加工过程的执行时间得到了优化,而且各类机器完成的操作数相同,使用的时间也较为平均,达到了设计目标.同时该方法的计算速度也较快,适用于较大规模作业车间调度问题的求解.