在退化维修活动下具有多窗口及退化效应的单机排序问题

【目的】对多窗口和具有退化效应与退化维护活动的单机排序问题进行求解。【方法】假设任务的实际加工时间是关于该任务加工位置的函数,一个窗口不能包含另一个窗口。由于机器存在退化效应,适时地对机器进行维护能提高机器的生产效率。一旦维护活动结束,机器恢复到最初状态,并且任务的退化效应更新,机器维护活动持续的时间取决于维护活动的开始时间。将所有任务分成若干个任务集,任务集个数已知,每一个任务集共用一个窗口。目标是得到每个任务集最优窗口的位置、大小和最优维护活动的位置及任务的最优加工顺序使得任务的提前惩罚费用、延误惩罚费用、窗口开始时间及宽度费用之和最小。【结果】证明了此问题可以通过转化为指派问题求得最优解。【结论】并给出一个多项式时间算法来解该问题。
     

带有多个工期窗口及退化维护的单机排序问题

【目的】讨论带有多个工期窗口及退化维护的单机排序问题。【方法】工件的加工时间是一个和资源分配、工件在排序中的位置以及退化效应有关的凸函数。目标是确定多个最优工期窗口的位置和大小、指派给每个工期窗口的工件集合、分配给每个工件的资源、最优的维修位置和最优的工件排序,最小化提前、误工、工期窗口的开始时间、工期窗口的大小、资源分配、时间表长的总费用。【结果】证明了带有多个工期窗口及退化维护的单机排序问题仍然是多项式可解的。【结论】最优算法是可以在O(n4)时间内求出最优解。     

带有多个工期窗口及退化维护的单机排序问题

【目的】讨论带有多个工期窗口及退化维护的单机排序问题。【方法】工件的加工时间是一个和资源分配、工件在排序中的位置以及退化效应有关的凸函数。目标是确定多个最优工期窗口的位置和大小、指派给每个工期窗口的工件集合、分配给每个工件的资源、最优的维修位置和最优的工件排序,最小化提前、误工、工期窗口的开始时间、工期窗口的大小、资源分配、时间表长的总费用。【结果】证明了带有多个工期窗口及退化维护的单机排序问题仍然是多项式可解的。【结论】最优算法是可以在 O ( n4 )时间内求出最优解。
     

带有退化维护和退化工件的单机排序问题

对带有维护活动和工件退化的单机排序问题进行研究。机器需要在某一个时间段内进行维护以提高其加工速度,且在这段时间内机器不能加工任何工件。机器维护后恢复到初始状态,工件的退化效应重新开始,其中机器的维护时间是维护开始时间的线性非减函数,工件的实际加工时间是与其特定位置有关的退化函数。目标是找到机器的最优维护位置、极小化时间表长。对于单机情形,给出了最优排序的一些性质。在特定条件下,证明了最优排序与工件排序无关,最优维护活动排在给定排序的中间位置。     

带有准备时间和退化维护的单机排序问题

研究带有可变加工时间、准备时间和退化维护的公共交货期与凸资源分配的单机排序问题.工件的实际加工时间是关于所分配的不可再生资源量和与工件位置有关的退化效应的函数,并且在每个工件加工之前都有一个准备时间,它是有关资源分配的凸函数.为了消除机器的退化,在规划时间内最多允许执行一次维护活动.在资源总量有限的条件下,确定最优工件排序、最优公共交货期、最优维护位置和最优资源分配方案,使得由工件的提前惩罚、延误惩罚、公共交货期和最大完工时间构成的总费用最小.根据优化的相关知识,将问题转化为匹配问题,给出了该问题的启发式算法.     

具有一般截断因子和资源约束的单机工期窗口排序问题

【目的】研究具有一般的与任务有关的截断学习效应的凸资源单机窗口排序问题。【方法】任务的实际加工时间是所获得的资源量、与任务有关的学习效应以及控制参数的函数。在资源总量有限的条件下确定最优资源分配方案、最优公共工期窗口的位置及大小、最优的任务排序,使得由工件的提前惩罚、延误惩罚、窗口的开始时间和宽度、时间表长等构成的总费用最小。【结果】在上述总费用具有上界的前提下,求出最优决策变量使得资源总费用最小。【结论】分别给出了求解相应问题的多项式时间最优算法。     

带有学习效应和退化效应的可拒绝排序问题

讨论了具有学习效应和退化效应的多窗口的可拒绝单机排序问题。工件的实际加工时间与开始加工时间和所排位置有关。工件集分为接受工件集和拒绝工件集,对于被拒绝加工的工件而言,它的费用只与工件有关,目标是确定接受工件集的最优加工顺序和拒绝费用,从而极小化2个费用函数。考虑2个问题,第1个问题的目标函数是与提前、延误、窗口的开始时间、窗口的大小以及拒绝费用有关的函数,第2个问题的目标函数是与提前、延误工件数、窗口的开始时间、窗口的大小以及拒绝费用有关的函数,并且针对这2个问题分别给出了多项式时间算法。     

具有一般截断因子和资源约束的单机工期窗口排序问题

【目的】研究具有一般的与任务有关的截断学习效应的凸资源单机窗口排序问题。【方法】任务的实际加工时间是所获得的资源量、与任务有关的学习效应以及控制参数的函数。在资源总量有限的条件下确定最优资源分配方案、最优公共工期窗口的位置及大小、最优的任务排序,使得由工件的提前惩罚、延误惩罚、窗口的开始时间和宽度、时间表长等构成的总费用最小。【结果】在上述总费用具有上界的前提下,求出最优决策变量使得资源总费用最小。【结论】分别给出了求解相应问题的多项式时间最优算法。
     

资源约束下加工时间可变的工期窗口指派问题

研究单机排序下加工时间可变的工期窗口指派问题,任务的加工时间是关于所获资源分配量的一个凸函数,同时也考虑了学习、退化效应对任务加工时间的影响,即任务的实际加工时间依赖于该任务的加工位置和开始加工时间以及分配到该任务的资源量。每个任务都有一个独立的工期窗口,但所有任务的工期窗口宽度相同。目标是确定最优的工期窗口开始时间、工期窗口宽度、最优的资源分配量以及最优的任务排序。最小化提前、误工工件惩罚、工期窗口开始时间、工期窗口宽度、资源分配以及最大完工时间的总费用。证明了此问题是多项式时间可解的,并给出了最优算法。     

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。     

带有学习效应和退化效应的加工时间与资源有关的单机排序问题

研究了同时带有学习效应和退化效应的加工时间与资源有关的多窗口单机排序问题。工件实际的加工时间是关于分配资源量的凸函数,并且是关于开始加工时间的线性递增函数。每个工件都有一个交货期的窗口。若工件在此窗口中完工,则不会产生惩罚费用;否则工件在此窗口之前或之后完工,则会产生相应的提前或延误费用。目标是确定工件最优的加工顺序和最优的资源分配量,从而极小化总费用函数。考虑两个问题,第一个问题的目标函数是与提前、延误工件数、窗口的开始时间、窗口的大小、资源分配量以及最大完工时间有关的函数;第二个问题的目标函数是关于提前、延误、窗口的开始时间、窗口的大小、资源分配量以及最大完工时间的函数。针对这两个问题也分别给出了两个多项式时间算法。
     

具有截断控制参数学习效应的单机排序问题

讨论具有截断控制参数学习效应和退化效应且工件的加工时间依赖于资源分配的单机排序问题。分别在线性资源和凸资源消费函数条件下研究问题。每个任务有一个松弛工期窗口,任务的实际加工时间依赖于截断控制参数、工件的开始加工时间和分配方案的资源数量。目标是求出任务的最优排序、每个任务的工期窗口位置、最优资源分配,使由任务总提前、延误、工期窗口的开始时间、窗口大小、时间表长、总完工时间及资源总费用的加权和最小。将问题转化为指派问题,证明了该问题是在多项式时间内可解的,并分别给出了2个多项式时间的最优算法。     

基于成比例退化效应的单机供应链排序问题

研究具有退化效应的供应链排序问题.工件的实际加工时间是关于该工件开始时间的成比例线性增函数,工件在机器上加工完后被分批配送到相应的客户.两个目标分别是极小化总完工时间加总配送费用和极小化加权总完工时间加总配送费用.分别给出了两个问题最优序的性质,设计了动态规划算法并分析了算法的复杂性.     

具有学习效应和退化效应的单机排序问题

讨论同时具有截断控制参数学习效应和退化效应并带有公共交货期窗口的单机调度问题,其中工件任务的加工时间不仅依赖资源分配,而且依赖于截断控制参数和工件任务的起始加工时间。全部工件任务共同拥有同一个交货期窗口,假设工件任务若在交货期窗口期限之内完成,则不产生费用;否则,提前或延后交货都要产生一部分费用。目标是确定最优排序以及资源分配最优方案,分别考虑如下2种情况:1)限制资源总成本费用,极小化带有提前、延后、公共交货期起始时间、交货期窗口规模、总完工时间绝对差、完工时间总和值的问题;2)在限制窗口规模、完工时间总和等费用成本的情况下,极小化总资源量。将上述2种问题进一步转化为指派问题,研究并证明所述2种问题可在多项式时间内解决,并分别给出2个最优算法。     

在退化维修下带有工期指派和加工时间可控的单机排序问题

讨论在一次退化维修下带有3种工期指派和加工时间可控的单机排序问题。其中机器的维修时间是维修开始时间的线性非减函数,工期指派的3种模型包括共同工期指派模型、松弛工期指派模型、无限制工期指派模型,工件的实际加工时间依赖于工件的开工时间、工件的位置以及资源分配的函数。目标是要找到机器的最优维修位置和最优排序,极小化提前时间、延误时间、工期以及资源分配的总费用。当机器的维修位置固定时,证明了该问题可以转化为指派问题;当机器的维修位置不固定时,给出了一个算法,并证明了该问题可以在O(n4)时间内求得最优解;最后以共同工期指派模型为例给出一个实例。     

带有退化效应的多个交货期窗口单机排序问题

讨论带有退化效应的多个交货期窗口的单机排序问题。其目标函数有2种:第1种是带有提前、延误、交货期的开始位置、交货期的大小及最大完工时间的总费用;第2种是带有提前、延误、交货期的开始位置、交货期的大小和所有工件完工时间之和的总费用。目标是找到多个交货期窗口的最优位置、交货期的大小、属于每个交货期窗口的工件集合和工件的最优排序,使目标函数值最小。将该问题转化为指派问题,并证明其多项式时间可解。     

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)。     

带有退化工件和拒绝的不同类型机排序问题

在工业生产过程中,由于一些特殊的原因,工件可以被拒绝加工但要付出相应的费用,即拒绝惩罚。为了节约处理成本,加工时间长的工件或者加工所需的费用高的工件,可以支付一定的费用来进行外加工或购买。将退化和拒绝结合起来考虑,讨论带有退化工件和拒绝的不同类型机排序问题。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,其中工件的退化率只与机器有关,与工件本身无关。目标函数是极小化接受工件的排序指标与拒绝工件总惩罚之和。排序指标分别为总时间表长和总完工时间。目的是找到拒绝工件集和接受工件集,并安排接受工件的加工顺序,使所求问题的目标函数值最小。通过将2个问题的目标函数转化为指派问题,证明了他们都是多项式可解的。     

工期窗口指派可控处理时间资源约束最大费用最小化排序问题

【目的】研究具有公共工期窗口指派的凸资源单机排序问题。【方法】任务的处理时间与所在位置有关,并且可以通过分配一定的资源加以控制,是所获得的资源量的凸函数。目标函数是所有任务费用中的最大值。考虑两个问题。第1个问题是在资源总量有上界限制条件下,确定任务的最优排序、公共工期窗口位置和大小以及资源分配方案,使得最大费用最小。第2个问题是在最大费用有上界限制条件下,求出最小资源总量、任务排序和公共工期窗口位置和大小,使得资源总量最小。【结果】将上述问题转化为非线性凸规划问题和指派问题加以处理。证明了两个问题均可以在多项式时间内求解。【结论】对于考虑的两个问题分别给出了多项式时间最优算法。