带约束的平行机排序问题

讨论了带资源约束和机器准备时间的平行机排序问题，资源约束是指每个机器最多加工κ个工件．首先对一般情况下的同型机的PLPT排序进行了讨论；并首次对同类机排序进行了研究，给出了一个FLPT近似算法，同时对m=2时证明了PLPT排序的最坏情况紧界是2．     

带有优先约束的分批排序问题

对工件带有优先约束的分批排序问题进行了研究,其目标函数为最大完工时间．优先约束为：有一个树上包含有n个工件,其余的m-1条链上的工件数总和为常数,且工件的加工时间不限制．对于此种情况,给出了一个多项式时间算法．     

工件尺寸不同的平行机分批排序

研究了工件有尺寸大小在平行机上的分批排序问题，这里目标函数为工件的极大完工时间，这类问题是m完备的，对同型机情况，给出了它的近似算法PM，并运用了拆分的技巧，证明它的最差性能比不超过11/4-1/m。     

工件有尺寸的同型机分批排序问题

首次研究了工件有尺寸的同型机分批排序问题,用3元素法将其表示为,pm│B,sj│Cmax,并对这一问题给出了一个近似比为5/2-1/m的离线算法.     

三台平行机上四个约束链的排序问题

考虑四条优先约束链的n个工件在三台平行机上的排序问题,目标是极小化最大机器完工时间.文中说明此问题至少为NP-hard的,并通过一个伪多项式时间算法和一个完全多项式时间近似规划来描述此问题的复杂性.     

平行工件在线排序问题的下界

通过分析模型Q2m|rj=0,mj,on-line-ncv|Cmax的特点,设计出了实例并证明了模型的下界为2-s/m(s+1),这一下界推广了1995年Shmoys,Wein和Williamso研究的模型Pm|rj,mj,on-line-ncv|Cmax的下界2-1/m.     

一类工件带有优先约束的分批排序问题

本文对工件带有“扩充链”优先约束的分批排序问题进行了研究,其目标函数为最大完工时间．优先约束为：在一个扩充链上包含有n个工件,另外有m个孤立点工件（即工件之间无任何优先约束）．讨论了时问题的最优算法,把这一问题多项式转化成了组合优化中求解非二部图赋权匹配问题,并相应地给出了一个运算次数为的多项式算法．     

带有扩充链优先约束工件的分批排序问题

提出一种工具之间带有扩充链的优先约束的分批排序问题,这种扩充链上既有优先序工件又有无约束工件(工件个数不定)。目标为极小化最大完工时间。优先约束为有m个优先约束集,其中一个"扩充链"上有n个工件,其余m-1条链上的工件数为常数,工件的加工不可中断。问题1chains,B=mCmax为多项式可解,同时给出了问题的一个多项式算法。     

关于两台平行机上在线排序问题的一个探讨

研究了两台平行机上目标为开工时间的在线排序问题,即目标函数为极小化最大工件开工时间。首先给出了问题的下界,然后证明了贪婪算法的上界等于问题的下界,从而是最优的在线算法。     

平行机器的分批排序问题

本文研究一类具有分批约束的平行机排序问题.在恒同机情形导出Greedy算法,在m=2情形建立了匹配算法,在两台一致机器情形讨论了2-交换算法,并得到若干计算复杂性结果。     

带有资源约束的两台机器流水作业排序问题

本文研究了带有资源约束的两台机器流水作业中的最小排序长度问题,并证明了[4,5]中提出的F2|pmtn、res 111|C_(max)是强NP—困难的。     

最小化时间表长的平行机调度近似算法研究

讨论机器具有固定周期维护t,目标函数为最小化时间表长的m台平行机调度问题.这是一个NP-难的问题.关于该问题主要分析了当维护时间t≤T/3时,利用经典的装箱算法FFD我们可以得到关于该问题的一个近似算法FFPTD.该算法的最坏误差界为2,最后以实例说明2为该算法的紧界.     

两台同型机多阶段维护调度问题的若干结果

研究了2种类型的机器维护:一种为周期性维护,另一种为决策维护.对于周期维护最小化时间表长问题,证明了经典的FFD算法是一个很好的启发式算法,并且得到了该算法的一个上界.对于决策维护最小化总完工时间问题,分析了SPT算法的界.特别地,对于单机并且机器仅需要2次维护的情况,给出SPT算法的界不超过11/9.     

各机器上具有相同加工时间F1oW Shop 调度问题

由m台机器构成的Flow Shop，当工件在各机器上加工时间相同时，直觉上，等价于单机问题。本文推测单机情形最优解的性质及其确定策略也应适合此调度模型。本文就一些目标函数验证了这一推测。     

关于模糊工期平行机调度问题的若干结果

研究工件工期是模糊数的平行机调度问题,给出最优调度目标函数值在不同分布下该问题的4个性质,证明了Pm|di~=d~|Fmin问题是NP-难的.特别地,分析了当所有工件的dj与ej都相同时,LPT算法所得到的最小满意度相对于最优调度所对应的最小满意度的界.     

带机器准备时间的同类机在线与半在线排序问题

研究带机器准备时间的m台同类机(uniform machines)在线和半在线排序问题，目标函数为极小化最大机器(工件)完工时间。对于在线情形，证明了LS算法的最坏情况为ρ=｛（1 √5）/2，m=2,1 √2m-2/2,m≥3，并且当m=2，LS算法是最好的近似算法；当m=2，3，…，6时界是紧的，特别地，当s1=s2=…=sm-1,sm≥l时，证明了LS算法的最坏情况界为ρ=｛（1 √5）/2，m=2,3-4/m 1,m≥3，而且界是紧的；对于已知加工时间递减的半在线排序问题，证明了LS算法的最坏情况界为2—2/(m 1)。     

可变费用的单机等待损失排序问题

证明了可变费用的单机等待损失排序问题１‖Σｆ＿ｉ（ｃ＿ｉ）是ＮＰ－ｈａｒｄ；给出了一般情形下工件优先安排加工的两个判别条件；对几种特殊情形给出了多项式时间算法或最优解的判定条件。     

关于广义Lucas序列的几个恒等式

利用广义Lucas序列{un}和{vn}的递推关系和性质,得到了几个关于{un}和{vn}下标的三个变量的三次恒等式,推广了Melham R S先生文中的主要结论。