带有恶化效应和维修恶化的单机工期指派问题

本文研究了同时带有恶化工件和机器恶化维修的单机工期指派问题。工件的实际加工时间是与工件基本加工时间和工件在排序中的实际加工位置相关的一般函数。机器维修时间与其开始维修时间有关，是其线性恶化函数。研究的目标函数是加权提前、延误和工期之和，目的是确定工件的最优加工顺序、公共工期及维修位置，使目标函数最小。将此问题转化为指派问题，从而证明了该问题在多项式时间内是可解的。对于问题的一种特殊情况进一步给出了一个复杂性为O(n2logn)的最优算法。
     

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。     

带有机器维修和多个工期的单机排序问题

针对具有恶化工件和机器维修的单机排序模型,讨论了多个工期的指派问题。在这一模型中,机器在加工过程中产生恶化使效率降低,工件的实际加工时间是关于开始加工时间的线性递增函数;机器的维修区间是关于开始维修时间的线性递增函数,维修工作完成后,机器将恢复到初始状态,工件的恶化也重新开始。目标是确定最优排序、最优工期和最优维修位置以便极小化工件的提前、延误和工期的总费用。对于这一问题,给出了最优解的一些相关性质,证明了这个问题是多项式时间可解的。     

带有机器维修和多个工期的单机排序问题

针对具有恶化工件和机器维修的单机排序模型,讨论了多个工期的指派问题。在这一模型中,机器在加工过程中产生恶化使效率降低,工件的实际加工时间是关于开始加工时间的线性递增函数;机器的维修区间是关于开始维修时间的线性递增函数,维修工作完成后,机器将恢复到初始状态,工件的恶化也重新开始。目标是确定最优排序、最优工期和最优维修位置以便极小化工件的提前、延误和工期的总费用。对于这一问题,给出了最优解的一些相关性质,证明了这个问题是多项式时间可解的。     

具有恶化效应、资源分配、速率修正和松弛工期的排序问题

研究带有松弛工期指派的单机排序问题,工件的实际加工时间同时受到恶化效应、凸资源分配与一次机器速率修正活动的影响。为确定工件的最优排序、速率修正活动的最优位置、最优的公共容许流和最优的资源分配量,使2个约束目标函数极小化。第1个目标函数是在满足资源总量有限的条件下,极小化总惩罚费用,即提前、延误、公共容许流和时间表长的加权和;第2个目标函数是在总惩罚有限的条件下,极小化资源消耗总费用。将上述问题分别转化为指派问题。当速率修正活动位于不同的位置时,选取使得目标函数最小的解为最优解。对2个问题分别给出多项式时间算法,算法的复杂度为O(n4),其中n为工件的数量。用数值算例分别验证2个算法,说明给出的求解算法比较有效。     

带有恶化和拒绝的工期指派的单机排序问题

讨论带有恶化和拒绝工件的工期指派的单机排序问题。工件的实际加工时间是其开始加工时间的线性增函数。如果工件被拒绝,则有一个惩罚费用,否则工件被加工。每个工件都要确定一个工期,文章讨论的工期指派分为CON(共同工期指派)和SLK(相同松弛工期指派)两种情况。对于CON工期指派问题,其目的是确定最优公共工期及工件的加工顺序,使工期、提前、延误和拒绝的总费用最小。将该问题归结为一系列指派问题,从而得到了一个复杂性为O(n4)的算法来求解此问题。对于SLK工期指派问题,目的是确定最优的松弛量及工件的加工顺序,使松弛、提前、延误和拒绝的总费用最小。将其归结为一系列指派问题,给出了求解此问题的多项式时间的最优算法。     

带有学习与恶化效应的共同工期指派问题

【目的】研究在共同工期指派模型下,工件的实际加工时间既有学习效应(与所排位置有关)又有恶化效应(与开工时间有关)的排序问题,其中机器限定为一台。【方法】为求得最优排序,使得工件的提前、延误和工期成本的线性加权和最小,其中权重为位置权重,工件的共同工期为决策变量,此问题可转化为经典的运筹学方法求解,即求解指派问题。【结果】这个问题在位置权重、学习与恶化效应下依然是多项式时间可解的。【结论】算法分析和实例表明给出的求解算法是非常有效的。     

带有线性位置恶化及维修区间的单机排序问题

讨论带有线性位置恶化及维修区间与加工时间有关的单机排序问题。工件的实际加工时间与其所在的位置线性相关,维修区间长度与其前一组工件的完工时间线性相关。每次维修后都将机器恢复到最原始状态。目标函数为最大完工时间和总完工时间的和。证明在最大完工时间情形下工件满足组平衡原则。对于总完工时间问题,可以转化为线性指派问题。最后分别给出这两个问题的多项式时间算法。     

带有线性位置恶化及维修区间的单机排序问题

讨论带有线性位置恶化及维修区间与加工时间有关的单机排序问题。工件的实际加工时间与其所在的位置线性相关，维修区间长度与其前一组工件的完工时间线性相关。每次维修后都将机器恢复到最原始状态。目标函数为最大完工时间和总完工时间的和。证明在最大完工时间情形下工件满足组平衡原则。对于总完工时间问题，可以转化为线性指派问题。最后分别给出这两个问题的多项式时间算法。
     

同时具有学习和恶化效应的不同工期指派问题研究

讨论工件同时具有学习和恶化效应的单机排序模型,其中工件的实际加工时间是其基本加工时间、开工时间和所排位置的函数,每个工件都有自己的工期。目标是确定工件的加工顺序和工期,使工件的提前成本、延迟成本和工期的机会成本的加权和最小。证明此问题在工件引入学习和恶化效应后,依然多项式时间可解,同时给出了求解算法和实例来说明如何最优的求解这个问题。     

带有可变加工时间和可用性限制的排序问题

研究带有恶化效应、学习效应和可用性限制的单机和2台平行机的排序问题。在这个模型中,工件的实际加工时间与其基本加工时间、加工过程中所排位置及开始加工时间有关;同时由于维修、保养等原因,使得机器在某段时间不能加工工件,即机器具有可用性限制,且维修之后机器性能完全恢复,讨论的目标函数为总完工时间。对于可以在任意时间只维修一次的单机问题,以及只有一台机器具有可用性限制的2台平行机问题,分别给出了拟多项式时间的动态规划算法。特别对于一台机器只在零时刻开始维修另一台机器无可用性限制的特殊情况,通过将其转化为指派问题,给出了复杂性为O(n4)的多项式时间最优算法,并通过一个数值例子说明了其计算过程。     

具有共同松弛时间的恶化型工件排序问题研究

研究工件加工时间具有恶化效应的单机松弛工期排序问题.其中恶化效应指的是工件的实际加工时间是其开工时间的递增函数且所有工件的恶化率相同,工件的松弛工期等于其实际加工时间加上共同的松弛时间.目标是确定工件的一个排序和工件工期的共同松弛时间使得工件的提前时间、延迟时间和工期的共同松弛时间的线性加权和达到最小.用运筹学方法证明了该问题可以转化为两个向量的乘积问题,从而多项式时间可解,并给出了求解的最优算法.     

恶化工件具有p-s-d安装时间的非同类机排序

主要讨论了恶化工件具有p-s-d安装时间的非同类机排序问题.工件的实际加工时间与开工时间有关,安装时间是依赖于所在机器上已加工完的工件的加工时间的简单函数,即p-s-d形式.本文所考虑的问题是如何确定工件在非同类机上的加工顺序使得所有工件的总完工时间最小.在每台机器上加工的工件数确定的情况下,将该排序问题转化为一个指派...     

带有退化和资源约束的不同类型机排序问题

讨论带有线性退化和线性资源约束的不同类型机排序问题。每个工件都有一个基本加工时间。工件的实际加工时间是与他的基本加工时间、开始加工时间、实际加工位置以及被分配的资源量相关的一般函数。分别讨论了2个排序问题,一个目标函数为每台机器的最大完工时间、总完工时间、加工时间绝对差以及资源分配之和;另一个目标函数为每台机器的最大完工时间、总等待时间、等待时间绝对差以及资源分配之和。目的是同时确定最优资源分配和工件最优的加工顺序,从而使每个目标函数极小化。通过将每个问题的目标函数转化为对应的指派问题,进而求解,并证明每个问题都是在多项式时间内可解的。     

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。     

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。     

带有维修区间与退化效应的单机排序问题

讨论带有安装时间、维修区间和退化效应的单机排序问题。在排序中,工件是成组加工的,且在组内工件加工是不可中断的。在每组间需要维修活动与安装时间,其中安装时间是之前工件实际加工时间之和的线性函数。假设维修活动使机器恢复到最初的状态,维修活动的长度是前一组工件实际加工时间的线性函数。工件的实际加工时间与工件所在的组、工件在组内的位置有关,工件在加工过程中会产生退化效应,退化率为非减函数。考虑了工件的实际加工时间与组和位置有关、只与位置有关2个问题,分别给出了2个问题的多项式算法,并给出了数值例子。目标是找到工件的最优排序与维修活动的数量、极小化最大完工时间,并证明了该问题在多项式时间内是可解的。