加工时间可控的单机排序问题

研究带有学习效应和恶化效应的单机排序问题。在此模型中,工件的学习效应是与工件加工位置相关的减函数,工件的恶化效应是与其开始加工时间相关的线性函数。在无资源约束的情况下,分别讨论了目标函数为最大完工时间、总完工时间及总完工时间的绝对差之和的排序问题,证明了这些问题都是多项式时间可解的。对于带有资源约束问题,若分配一定的资源,工件加工时间会减少。讨论了在线性资源分配情况下,带有学习效应、恶化效应和资源分配量的交货期排序问题,其中所有工件有一个共同的交货期。目的是确定最优交货期、资源分配及工件的加工顺序,使交货期、提前、延误和资源分配量之和最小,通过将其转化为指派问题,证明问题是多项式时间可解的。     

带有拒绝、恶化效应和安装时间的单机排序

研究带有安装时间、工件加工时间具有恶化效应及工件可拒绝的单机排序问题。工件的安装时间依赖于已完工工件的加工时间总和,且工件的加工时间同时受到双重恶化效应的影响。工厂可以拒绝加工工件,因而将工件分为接受与拒绝工件集,拒绝工件需要支付拒绝惩罚。目的是确定接受工件的集合、拒绝工件的集合以及接受工件集合中工件的最优排序,分别使最大完工时间、总完工时间、总完工时间的绝对差以及总等待时间的绝对差与总拒绝惩罚之和最小。将上述4个目标函数对应的问题分别转化为指派问题进行求解,给出了一个多项式时间算法,并证明了其时间复杂度。利用数值算例进行了验证,说明给出的求解算法有效。     

时间错位和序列错位呈线性关系的重新排序 (三峡地区资源环境生态研究)

讨论了时间错位和序列错位呈线性关系,即最大时间错位与最大序列错位之和、最大时间错位与总序列错位之和、总时间错位与最大序列错位之和、总时间错位与总序列错位之和限制下,以使总完工时间最小为目标的重新排序问题。重新排序就是原始工件已经按照某种规则使目标函数值达到了最优,但还没有开始加工,这时又有一批新工件到达,要求将新工件与原始工件一起重排使目标函数为最优的排序问题。根据经典排序理论,证明了原始工件与新工件按最短加工时间优先规则可以使目标函数达到最优。由动态规划原理,对每个问题设计并证明了不同的算法及其时间复杂性,最后结合实例作了进一步论证。     

带有学习效应的加工时间可控退化工件单机排序问题

讨论了带有学习效应、加工时间可控的退化工件的单机排序问题。工件的实际加工时间是一个关于所排位置、开始加工时间和所分配资源的函数。加工时间可控是指工件的实际加工时间是一个依赖资源分配量的函数。目标是确定工件的最优排序、最优加工时间和最优资源分配量、极小化最大完工时间、总完工时间、完工时间差和资源消耗的总费用。考虑了2种情形:学习因子与工件有关的线性资源函数;将学习效应与工件的实际加工时间、依赖开始时间结合在一起的凸资源函数。通过分析最优解的一些重要性质,将这2个问题分别转化为指派问题,给出了2个计算复杂性为O(n3)的最优算法,证明了该问题是多项式时间可解的。     

具有简单线性恶化加工时间的Flowshop调度问题

讨论工件具有简单线性恶化加工时间的FlowShop调度问题·对于两台机器目标函数为极小化最大完工时间的FlowShop调度问题,证明了利用Johnson规则可以求得最优调度·对于多台机器的一般FlowShop调度问题,如果工件在各机器上的加工时间均相等,目标函数为极小化最大完工时间或最大延误的问题可以转化为单机调度问题·如果目标函数为极小化完工时间和,则利用SPT规则可以求得最优调度·     

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。
     

工件加工时间为非线性分段函数的单机排序问题

讨论工件加工时间是开工时间非线性分段函数的单机排序问题，目标函数为极小化最大完工时间，总完工时间和加权总完工时间．对于目标函数为极小化最大完工时间和总完工时间的问题，给出了求解最优排序的多项式算法，对于目标函数为加权总完工时间的问题，给出了工件间的一致关系。     

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。     

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。     

加工时间线性恶化的成组加工流水作业问题

文章讨论了m台机器的Flow Shop成组加工问题.工件在不同机器上的加工时间以相同的系数(斜率)线性恶化.目标函数分别为极小化时间表长和总完工时间.对于目标函数为极小化时间表长的Flow Shop成组加工问题.再进一步细分为组间无调整时间和组间有相同调整时间的两种情形来讨论,都得到了最优调度(排序).对于目标函数为总完工时间的Flow Shop成组加工问题,只要组内按qij单调递增(SPT)序加工,组间按S.单调递增序加工可得最优调度.