最小化时间表长和最大加工运输时间的单机继列批在线排序

研究了目标函数为时间表长和最大加工运输时间的单机继列批在线排序问题.对于时间表长问题,给出了当批容量无界时竞争比是5～(1/2)+1/2的最好可能的在线算法和当批容量有限时竞争比不超过2的在线算法;对于最大加工运输时间问题,证明了当批容量无界时的竞争比不超过2.     

时间错位限制下最小化总完工时间的继列分批重新排序

研究在时间错位限制条件下,继列分批最小化总完工时间的重新排序问题.对于最大时间错位和总时间错位的不同约束情况下,研究可行排序和最优排序的结构性质,进而设计了它们的拟多项式时间算法.     

带有交货期窗口和工件可拒绝的单机排序问题

讨论了带有交货期窗口和工件可拒绝的单机排序问题﹐这一问题是将所有的工件分成两个集合﹐一个是被接受的工件集﹐一个是被拒绝的工件集。假设被接受的每个工件都有一个待定的交货期窗口﹐且所有工件的交货期窗口的大小是相同的﹐如果工件在窗口中完工﹐则不产生任何费用;否则工件提前或延误﹐会产生相应的提前或延误的费用。而对于拒绝工件而言﹐它的费用只与工件有关。这类问题的总费用是2个工件集的费用之和。目标函数是确定被接受工件的最优排序﹐极小化总费用﹐给出了一个动态规划算法﹐并证明了这个问题是多项式时间可解的。     

带有维修活动和工件可拒绝的单机排序问题

讨论了带有交货期、维修活动和工件可拒绝的单机排序问题,这一问题是将所有的工件分成2个集合,分别是被接受的工件集和被拒绝的工件集。规定每个被接受的工件都有一个待定的交货期,且所有工件的交货期的大小相同。如果工件在交货期内完工,则不产生任何费用,否则工件提前或延误,会产生相应的提前或延误的费用。而对于拒绝工件而言,它的费用只与工件有关。维修活动需要在一个固定的时间长度内完成,排在维修活动之后的工件的加工时间将会减少。这类问题的总费用是2个工件集的费用之和,目标函数是确定被接受工件的最优排序,极小化接受工件和拒绝工件的总费用,该问题在多项式时间可解,在今后的应用中能发挥作用。     

带有机器维修和工件派送的单机排序问题

研究了带有机器维修和工件派送的单机排序问题,该问题可以被视为一个集成生产和出站配送的排序模型.不同体积的工件需要在带有一个维修区间的机器上加工,且加工不可中断,然后由固定容量的车辆批次交付给顾客,车辆派送完一批后需要返回派送中心交付下一个批次,工件派送到不同客户处所需的时间不同.目标函数是最小化最大完工时间.本文主要研...     

单机上考虑运输的退化工件的在线排序问题

研究了单台机器上工件具有可退化效应并考虑工件运输的在线排序问题.工件按时间在线到达.这些工件先在机器上加工,完工的工件再由一台运输车辆将其运送给顾客.排序问题的目标是最小化最大运输完工时间.对于所讨论的排序模型,给出了问题的下界并给出达到下界的最好可能的在线算法.     

链组约束下部分批处理平行机在线排序

研究了一台是批处理机而另一台是正常机器、工件具有链组约束、最小化时间表长的两台恒同机在线排序问题.给出该问题竞争比为(5+1)/2的最好可能的在线算法.     

最大化接收工件总权值的批处理机在线排序

研究m台无界批处理机上的在线排序问题.每个工件J_j具有一个相同的加工时间p0,一个到达时间r_j≥0,一个权值w_j0,一个必须交货期d_j0.无界批处理机是指一台机器可以同时加工任意多个工件,目标是确定一个工件允许被中断重启的在线排序使得接收工件的总权值最大化.主要设计了一个在线算法并证明其竞争比为3-1/m-(4m-2)(2m~2-m)~(1/2)/(2m~2-m).     

具有前瞻区间和不相容工件族的流水车间在线排序问题

研究对多台单位流水车间上具有前瞻区间的不相容工件族无界批处理的在线排序问题。通过组合优化的方法分类讨论得到问题的下界，对算法Am（β）进行了竞争比分析说明这是该问题最好可能的在线算法。给出了该问题的下界为1+η，其中η是方程(2f－1)η2+(f+β)η+β－f=0的一个正根，这里0≤β<1。同时提供了一个最好可能的在线算法Am（β）。通过竞争比分析说明了算法的可行性。     

带有交货期窗口和工件可拒绝的单机排序问题(运筹学与控制论)

讨论了带有交货期窗口和工件可拒绝的单机排序问题﹐这一问题是将所有的工件分成两个集合﹐一个是被接受的工件集﹐一个是被拒绝的工件集。假设被接受的每个工件都有一个待定的交货期窗口﹐且所有工件的交货期窗口的大小是相同的﹐如果工件在窗口中完工﹐则不产生任何费用;否则工件提前或延误﹐会产生相应的提前或延误的费用。而对于拒绝工件而言﹐它的费用只与工件有关。这类问题的总费用是2个工件集的费用之和。目标函数是确定被接受工件的最优排序﹐极小化总费用﹐给出了一个动态规划算法﹐并证明了这个问题是多项式时间可解的。
     

单机分族分批排序的最小误工个数问题

文章研究了同一族内,给出并证明了其最优排序的性质。对工件到达时间和工期相一致时的情形,得出了一个时间复杂性为O(mb(n/m)2m)的动态规划算法。     

极小化两种目标函数的具有学习效应的单机排序问题

本文研究具有学习效应和遗忘效应的间歇批生产的单机排序问题,目标函数分别为极小化最大完工时间和总完工时间．考虑了批与批之间没有学习效应的传递、批与批之间有部分学习效应的传递、批与批之间有总的学习效应的传递三种情形．我们分别对所考虑的问题给出了多项式时间算法并且证明了算法的最优性．     

平行批排序最小化最大完工时间在线算法的一个注记

讨论单机、平行批、批容量无界、最小化最大完工时间的在线排序问题.对该排序问题,Zhang等人(G.Zhang,X.Cai and C.K.Wong,On-line algorithms for minimizing makespan on batch processing machines,NavalResearch Logistics,48(2001),241-258.)和Deng等人(X.Deng,C.K.Poon and Y.Z.Zhang,Approximation algo-rithms in batch processing,Journal of Combinatorial Optimization,7(2003),247-257.)两组作者分别独立地给出了同一个竞争比为(5 1)/2的在线算法,并证明该在线算法是最佳可能的.在他们的算法中,在每一批中的加工时间最大的工件,不妨设其准备时间为r而加工时间为p,将被滞后到(1 α)r αp时刻以后加工,其中α=(5-1)/2.对同一问题设计了一个修订的在线算法,其中加工时间为p的工件只需要滞后到αp时刻.该在线算法仍然是最佳可能的,并且在一定意义下,该在线算法是渐近最优的.     

Parallel Machine Scheduling with Special Jobs

Introduction Parallel machine scheduling problems arise in many fields, including service and manufacturing systems. A parallel machine scheduling problem has a sequence of n jobs with processing times { p1 , p 2 , ... , p n } to be processed on m paralle…     

极小化最大完工时间及拒绝费用的单机可拒绝分批排序

首次考虑了工件可拒绝的单机分批排序问题,目标函数是极小化最大完工时间加上被拒绝工件的拒绝费用之和.对于工件同时到达的情况,本文通过动态规划算法给出了多项式时间的精确算法,借助于数据结构中的堆排序,我们将算法复杂性降低为O(n2logB).     

两台平行机上链约束下单位长度工件完工时间平方和最小的在线排序问题

研究了两台平行机上链约束下单位长度工件完工时间平方和最小的在线排序问题,要求在整数时刻到达工件,整数时刻开始加工工件,当然也会在整数时刻完工工件.利用对手法证明任一实例在任意算法下竞争比不小于5/4,而任意的稠密算法的竞争比都渐近地趋于2;其次找到一种稠密算法—层次算法,其竞争比为2,从而说明此层次算法为本问题的一个最好可能在线稠密算法.     

单台机器有使用限制的排序问题

研究单台机器有使用限制的排序问题,即机器在给定的一个时间段内不可用,目标为最小化最大完工时间.每个工件都有一个到达时间,只有工件到达了才能加工,工件在加工过程中不可中断.对于该问题的离线情形,给出了一个近似比为4/3的近似算法和一个动态规划算法.对于问题的在线情形,给出了一个最优在线算法.     

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。     

具有学习效应和非线性安装时间的单机排序问题

讨论了加工工件具有学习效应和安装时间的单机排序问题。文中工件的加工时间不是固定不变的,不仅与工件的加工位置有关,同时还与已加工完成工件的加工时间有关。安装时间分为线性安装时间和非线性安装时间,本文主要讨论的是具有非线性安装时间的情况。工件的安装时间是依赖于已加工完的工件的实际加工时间和工件所排列位置的函数形式。在文中主要证明了极小化最大完工时间,极小化完工时间总和问题是多项式可解的,另外还证明了满足一定条件下的极小化加权完工时间和,极小化最大延误问题是多项式可解的。