带有学习效应和恶化工件的双代理调度问题

研究带有时同相关的学习效应和恶化工件的双代理单机调度问题,目的是找到一个调度使得满足第二个代理的最大完工时间不超过一个给定的上界的约束下,第一个代理的总完工时间最小.对于该调度问题,给出了一些最优性质,并提出了多项式时间最优算法.     

考虑最小化最大完工时间间隔的三台平行机调度

针对平行机调度,研究了当无预知情况下应对紧急任务快速响应的一类加工方案.考虑三台平行机的加工环境,分析任意两个相邻的工件完工时间的间隔,以最小化最大间隔值为优化目标.首先给出机器完工时间的两个上界作为可行方案的充分条件,进而给出最优方案的基本性质;其次,基于最优解的性质证明了目标值的一个下界并设计了 O(n~2)时间的算法来求解该下界值;最后运用预留尽可能多的空闲时间(RMST)在一台机器上的思想,设计了改进的RMST算法(IRMST)来求解该问题.通过利用数值仿真实验与RMST算法,遗传算法等其它算法及下界进行对比,验证了该算法的有效性.     

带强制工期的单机排序问题

讨论了带强制工期的n个工件在单机上加工,在允许机器空闲的条件下,使得最大提前完工时间最小。由于工件不允许延迟,问题可能会无可行排序。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,而后判断预排序列是否为最优,如果不能直接确定为最优,则给出一个算法在多项式时间内尝试由预排序列开始,通过不断调整工件的次序来获得最优排序。     

带有减少线性恶化效应的双代理调度问题

本文研究带有减少线性恶化效应的双代理单机调度问题.该问题来源于钢铁企业中的连铸-轧制生产过程.两个代理在共同的单机上竞争加工各自的工件,每个代理都有自己的目标函数需要优化.目的是找到一个调度使得满足第二个代理的目标函数不超过一个给定的上界的约束下,第一个代理的目标函数最小.本文把减少线性恶化效应引入到双代理调度中,工件的加工时间定义为它们开始时间的减少线性函数.对于带有减少线性恶化效应的双代理单机调度的两个问题,分别给出了问题的一些最优性质,并提出了多项式时间最优算法.     

主从任务调度的T-时间Petri网

任务调度是一个NP-hard问题,并且是并行与分布式计算必不可少的组成部分.本文首先提出了适合描述异构环境下独立、等尺寸的大规模任务调度问题的T-时间Petri网模型,然后给出了刻画该模型运行的并发可达图的构造算法,最后,在并发可达图中得到了最优调度策略,该策略实现了稳定状态的最优调度,有效地缩短了调度的初始化及清除阶段的时间.     

考虑资金借贷与资金约束的单产品批量问题

考虑资金借贷与资金约束对企业生产计划的影响,企业在各阶段的资金量必须大于等于零以避免破产,并且企业的现有资金量必须大于等于该阶段的总生产成本时才能生产一定数量的产品,否则需要借贷资金,或者减少生产量.以企业的期末收益最大作为决策目标,构建包含初始借贷资金与资金约束的单产品批量问题模型.通过对问题数学性质的分析,将原问题转换为最长路径问题,提出一个多项式时间的递推算法,并用一个启发式方法对结果调整使其更接近最优解.当各阶段单位可变生产成本相等时,算法可以在多项式时间内得到最优解;当各阶段单位生产成本不相等时,该算法得到可行解,数值实验显示其与最优解的误差较小;当问题规模较大时,本文算法与CPLEX 12.6.2相比具有计算效率优势.     

关于一类两台机器自由作业的排序问题

以工件完工时间的总和为优化目标的两台机器自由作业问题是NP-hard问题.本文针对加工时间仅依赖于机器并且机器连续加工的问题,给出了机器排序是可行排序的充分必要条件,引入可行排列的极小子排列的概念,运用组合优化方法,研究了最优排序中极小子排列的性质,并由此得到了该问题的最优时间表的一般构造方法.     

多资源约束下改进NSGA-II算法的手术调度

针对手术调度涉及因素众多难以优化的问题, 在考虑手术台、执刀医师等资源约束,构建了以病人满意度及手 术总流程时间为目标函数的模糊调度数学模型. 针对传统的加权系数方法不能很好地解决手术多目标优 化问题,提出改进的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm II, NSGA-II),采用改进的拥挤密度排序法改善同一非劣等级内个体的排序; 提出自适应交叉和变异策略, 克服了种群早熟化,改善算法收敛速度; 采用改进精英策略保持种群多样性, 改善算法搜索性能. 最后, 将该算法应用于某三甲医院手术模糊调度中,仿真结果证明该方法的有效性和可行性.     

两阶段流水车间成组调度问题的迭代贪婪算法

针对两阶段流水车间成组调度问题，在同时考虑序列不相关准备时间和阶段间双向运输时间约束的情况下，以最小化最大完工时间为目标建立了混合整数线性规划模型，结合问题特征提出一种协同进化迭代贪婪算法.算法将工件组间排序和各工件组内工件间排序两个子问题进行统一编码，设计了不同的启发式规则产生问题的初始解，并提出一种协同导向迭代贪婪规则对两个子问题进行联合优化，进而给出了问题的三个下界以评估算法的性能.通过不同规模的数据实验和与对比算法的比较分析，验证了所提算法的高效性和稳健性.     

平顺移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的多目标流水车间批量调度

对平行顺序移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的多目标流水车间批量调度问题展开研究.构建以加工制造设备总停机次数、批量工件生产周期以及搬运批量工件的总次数为决策目标的基于分层序列法的多目标决策模型,利用该模型可确定批量工件的最优加工排序方案.建立平行顺序移动模式的加工与调整时间模型,该模型是求解生产周期的基础,也是为批量工件的最优调度方案制定生产作业计划的依据.提出并设计平行顺序移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的禁忌搜索算法对问题进行求解.研究结果表明:本研究可为平顺移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的批量生产流水车间选出批量工件的最优调度方案,同时可为批量工件的加工和加工制造设备的调整制定精确的生产作业计划.