具有学习效应且加工时间可控的单机排序问题

讨论一类加工时间可控的单机排序问题.在这一问题的模型中,机器具有学习效应,工件的实际加工时间为同时依赖于所排位置和所分配的资源量的资源消耗函数,其中资源消耗函数又分为线性资源消耗函数和凸资源消耗函数这两种函数.考虑共同工期分派方法和松弛工期分派方法这两种工期分派方法.极小化一个包含加权总误工数的费用、工期分派的费用、最大完工时间的费用和总资源消耗的费用的目标函数.对于工件加工时间的两种资源消耗函数与工期分派方法的不同组合,算法复杂性为O（n4）的多项式时间算法相应地被给出.创新之处是：在Shabtay研究的基础上增加考虑了学习效应后,计算相关问题的算法复杂性仍保持不变.     

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。     

退化条件下的工期指派的单机排序问题

研究退化条件下的工期指派的单机排序问题。每个工件均有一个关于工期的连续非减的惩罚函数。工件的加工时间是退化的,即工件的加工时间是其开始加工时间的一个线性增函数,所有工件都有一个相同的退化率。目标是确定工件的最优加工顺序、最优工期和最优开始加工时间,使总工期、误工工件数及总完工时间之和最小。工件在工期之后完成则称为误工工件,工件在工期之前完成则是提前工件。工期指派分两种情况,一种是所有的工件工期都相等,另一种是不同的工件有不同的工期。对于上述两种情况分别给出了最优解的3个性质,并且证明了这个问题是多项式时间可解的。     

具有传递时间的排序问题

研究具有传递时间的两类单机排序问题，运用交换方法证明最优性条件并设计了相应算法。     

一类具有维护和共同工期的单机排序问题

主要讨论了带有维护和共同工期的单机排序问题.工件的实际加工时间是与该工件在排序中的加工位置相关的.目标函数是共同工期相关的费用、提前完工的工件存储费用和不能在工期内完成的工件的惩罚费用之和.最后给出了多项式动态规划算法.     

具有传递时间变工时的单机排序问题

确定了具有传递时间变工时的单机排序问题是ＮＰ－完全的，且讨论了它的一些特殊情况。     

具有超前或延误损失的单机排序问题

在变换条件下对于ＪＩＴ准时生产制排序问题中的一种特殊情况－排序问题中只含超前损失和延误损失，得到最优序列的一些条件。     

单机误时排序问题的分段优化

本文对满足一定条件的单机误时排序问题给出一个优化方法。方法的思想是光确定最后加工的部分工件顺序，从而把原问题缩小，缩小后的问题或还可继续使用该方法进一步缩小或用其它已有方法求其最优顺序，最后获得原问题的最优安排。     

单机排序问题1｜rj｜Lmax的分枝定界算法

给出了单机排序问题1|rj|Lmax的分枝定界算法。     

最小化总误时的随机型单机排序问题

本文研究最小化总误时的随机型(即工件的加工时间为随机变量)排序问题,推广了[1—2]的主要结果。     

模糊区间数的单机排序问题

该文考虑了以工件的参数为区间数的单机排序问题.提出了可能度排序问题的方法.讨论了模糊排序中的4个问题,前3个问题利用广义Lawler算法可以多项式求解,最后一个问题证明是NP-困难的.     

重加工具有退化与学习现象的单机批排序问题

本文对同一台机器下次品工件可重加工生产的问题进行研究。工件要求成批加工,每批包括连续加工的两个子批。第一子批的工件加工后,一部分工件是按照要求得到的优良品,另一部分工件是次品。次品的工件接着在第二子批重加工,而次品工件在等待重加工时会产生退化与学习现象,加工完成后得到的工件是优良品。同一子批的工件同时完工,工件的完工时间是该子批中最后一个工件的完工时间。假设每批生产的工件次品率是相同的。每一批工件开始加工和重加工时都有安装时间。目标函数是使总安装时间,重加工和库存持续费用最小,并且优良品工件的需求得到满足。对于该问题的一般情形给出了动态规划算法。接着当批工件的完工时间和批的规模满足一致关系,给出多项时间算法。     

应用遗传算法求解模糊参数的单机调度问题

应用遗传算法求解基于可能性理论的模糊参数单机调度问题. 在单机调度问题中,作业处理时间和要求完成期限均为模糊数,而作业的权重是正的精确数. 在设计的遗传算法中,个体基因的表示采用整数排列,交叉操作使用交换子串的交叉算子,变异操作使用移动变异算子,个体评价使用基于序的评价函数. 最后用算例说明算法的有效性.     

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Q-学习的动态单机调度

针对当前基于Q-学习的Agent生产调度优化研究甚少的现状,利用Q-学习对动态单机调度问题在3种不同系统目标下的调度规则动态选择问题进行了研究.在建立Q-学习与动态单机调度问题映射机制的基础上,通过MATLAB实验仿真,对算法性能进行了评价.仿真结果表明,对于不同的系统调度目标,Q-学习能提高Agent的适应能力,达到单一调度规则无法达到的性能,适合基于Agent的动态生产调度环境.     

单机系统的生产调度与预防性维护的集成优化

针对单机系统,提出一种综合考虑生产调度和设备维护的联合决策模型.该模型利用目标规划的方法联合优化生产与维修部门各自的目标,决策工件的加工顺序和机器维护的方式.设计了遗传算法对模型进行优化求解,并与枚举算法相比较,证明其有效性.通过不同问题规模下联合决策与独立决策相比较的数据实验结果表明,所提出的决策模型表现优异,能有效解决生产调度与设备维护的集成优化问题.     

随机加工时间的单机调度问题

讨论ｎ个独立工件在一台机器上加工。工件的加工时间服从正态分布,所有工件交货期设置公共交货期。目标是确定公共交货期及工件的最扰排序,使工件完工时间与公共交货期之差绝对值之和及工件完工时间之和的线性组合的期望值最小。     

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。     

具有学习效应和遗忘效应的间歇批生产的单机排序问题

本文研究具有Dejong学习效应和遗忘效应的间歇批生产的单机排序问题,考虑了批与批之间没有学习效应的传递、有部分学习效应的传递和有总的学习效应传递的三种模型.对目标函数为最大完工时间的情形,指出机器在批与批之间没有学习效应的传递和有部分学习效应传递的情形下是多项式可解的,并进一步对机器在批与批之间有总的学习效应传递的两种特殊情形给出了多项式时间算法.     

带有交货期窗口和工件可拒绝的单机排序问题

讨论了带有交货期窗口和工件可拒绝的单机排序问题﹐这一问题是将所有的工件分成两个集合﹐一个是被接受的工件集﹐一个是被拒绝的工件集。假设被接受的每个工件都有一个待定的交货期窗口﹐且所有工件的交货期窗口的大小是相同的﹐如果工件在窗口中完工﹐则不产生任何费用;否则工件提前或延误﹐会产生相应的提前或延误的费用。而对于拒绝工件而言﹐它的费用只与工件有关。这类问题的总费用是2个工件集的费用之和。目标函数是确定被接受工件的最优排序﹐极小化总费用﹐给出了一个动态规划算法﹐并证明了这个问题是多项式时间可解的。