随机JIT排序问题

讨论随机JIT排序问题.由于目标函数是完工时间与工期平方偏差和的数学期望(ESSD)时,有些问题的求解变的非常困难,采用的目标函数是期望完工时间与工期平方偏差和(SSDE).证明极小SSDE函数的最优排序具有V-形性质,这个性质对构造有效算法是非常有用的.于是使有的问题变得简单,使有的不能解决的问题得以解决.还证明了ESSD函数和SSDE函数的差别并不大.     

加工时间依赖于开工时间的单机排序问题

讨论了加工时间依赖于开工时间的单机排序问题．在这一模型中每个工件具有一个基本加工时间，当工件的开工时间超过某个共同的工期后，工件会有一个时间惩罚．本文就目标函数为极小化最大完工时间和总完工时间的问题进行了讨论，对某些特殊情况给出了多项式算法.     

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。     

具有学习效应的两台机器流水作业排序问题

讨论了具有学习效应的2台机器流水作业排序问题,目标函数为极小化总完工时间.首先证明了2个相关引理,基于2个引理和对问题的分析,证明了用SPT算法解决问题的界为一个与工件的最小加工时间和最大加工时间相关的且小于2的一个值.     

一类单机排序问题的算法研究

本文讨论了加工时间依赖于开工时间的单机排序问题。在这一模型中每个工件具有一个基本加工时间。本文就目标函数为极小化最大完工时间和总完工时间的问题进行了讨论,对某些特殊情况给出了多项式算法。     

加工时间离散可控的分批排序问题

分批排序和可控排序是两类重要的现代排序模型,该文中把这两类排序模型相结合,讨论加工时间离散可控的单机分批排序问题:对于所有工件具有相同的可控加工时间和控制费用这一情形,分别考虑机器容量有限及无限两种情况下,分别使最大完工时间和总完工时间加上加工时间可控所需费用的总和为最小作为优化的目标,讨论了这四个问题的最优解的性质,并在此基础上提出了相应的多项式时间最优算法.     

加权总完工时间有限的资源约束单机排序问题

讨论工件加工时间依赖于分配给它的一类资源，且加权总完工时间有限，目标函数为极小化资源总量的单机排序问题，对问题1，给出了一个有关最优解中最优资源使用的重要性质并利用该性质，对于bj=b，wj=w,aj=a这种特殊情况给出了最优算法．     

工件有到达时间最小化最大完工时间的平行机分批排序问题

研究工件有到达时间的最小化最大完工时间的平行机分批排序问题.对于不同的工件到达时间的个数和机器台数都是常数的情形提出了一个伪多项式时间的动态规划算法和一个完全多项式时间框架.     

一种极小化∑wjCj的分批排序问题的算法

讨论了单机分批排序问题中目标是极小化加权总完工时间的问题．对于所有工件的加工时间都相等的情况，分别对常数个到达时间和任意个到达时间的情况给出了两个最优算法，并给出了其算法复杂性．     

分批排序问题中最优解仅分一批的判定

研究了目标函数为完工时间平方和及最大延迟的分批排序问题存在仅分一批的最优解的充分条件.分批方式为继列分批或平行分批。     

同类机随机在线排序模型及算法分析

考虑同类机随机在线排序问题.假设有m台同类机,工件在线到达,问题的目标是使总加权完工时间的期望值最小.考察该随机在线问题,首先利用线性规划松弛的方法,得到问题最优解的一个下界;然后给出解决该问题的一个在线算法,并分析了该算法的竞争比.     

目标函数是最大延误的数学期望的单机随机调度问题

在任务的加工时间和工期是相互独立的随机变量的情况下研究单机随机排序问题,目标函数为最大延误的数学期望。通过理论分析,给出了该问题的不可中断静态优先策略,并通过实例验证。     

时间期望错位限制下完工时间和的随机重新排序

讨论了工件加工时间服从任意分布,在时间期望错位下的随机重新排序问题,目标是使期望总完工时间最小.根据理论分析的方法,研究了工件的最优加工顺序.结果表明最短期望加工时间优先规则是使目标达到最小的策略,并由该策略得出多项式时间算法或拟多项式时间算法.     

带有学习效应的多目标置换流水车间调度问题研究

在综合考虑经济指标和环境因素的基础上,提出了以最小化最大完工时间和总能耗为优化目标的置换流水车间调度问题,并着重考虑学习效应对该问题的影响。针对该问题的特点,构建了带有学习效应的多目标置换流水车间调度模型,并设计了一种嵌有批量处理和扰动算子操作的混合蛙跳算法对模型进行求解。利用扩展的标准测试问题验证了该算法的性能,并与非支配排序遗传算法、强帕累托进化算法进行了对比分析,实验结果表明改进的混合蛙跳算法具有较好的寻优能力。利用此算法得到了不同学习率下的优化目标值,并运用敏感性分析探讨了学习效应对优化目标的影响程度,从而为企业制定合理的生产调度方案提供参考。     

带有固定区间的双代理排序问题

【目的】研究带有固定区间的双代理排序问题。【方法】第一个代理的工件加工过程可以中断，考虑两种机器类型：单台机器时考虑的目标函数为总权误工损失或总权提前损失；两台平行机时考虑的目标函数为总完工时间，同时必须在规定的固定区间加工第二个代理的工件，目标是在满足第二个代理目标的可行性前提下寻找一个使第一个代理的目标函数值更小的排序方案。【结果】设计了单台机器固定区间工件损失问题的排序算法，也为两台平行机总完工时间问题设计了相应算法。【结论】设计的算法可在多项式时间内得到解决，且证明了算法的最优性，并用数值实验说明了算法的可行性。     

Two single machine scheduling problems with a learning effect

研究工件具有学习效应的两个单机排序问题.工件的学习效应指的是工件的加工时间为所排位置的函数. 对以下两个目标函数:加权总完工时间与最大延误, 证明在某些特殊情况下加权最小加工时间优先(WSPT)规则和最早工期优先(EDD)规则可以分别给出最优算法. 也给出了这两个规则在一般条件下的最坏情况界.     

平行机上单位加工时间加权总完工时间排序问题的反问题

在给定工序下,排序问题的反问题研究目标是对于预先给定的加工任务,要求确定加工时间或者工件权重的最小调整值,使得给定的工件排序最优。本文研究了平行机上单位加工时间的加权总完工时间排序问题的反问题,即对于给定的加工工序,在不同范数下,通过最小限度调整工件的权值,实现给定加工工序最优,同时满足调整权值后,目标函数值不超过原来的值。     

单机分批加工最大迟后问题的一个快速算法

本文考虑了下述单机分批加工问题，在时刻零同到达的ｎ个工件需分成若干批在同台机器上加工，同批中的工件相邻，任一工件的完工时间为所在批中全部工件完工时间的，机器每加工一批工件需一相同的调整时间，文中以工件的最大迟后为目标函数，对上述分别问题用动态规划技术给出了一多项式时间算法。