具有工期限制的退化工件单机排序问题

工件具有退化效应的排序问题最近几年受到人们越来越多的关注。所谓具有退化效应的工件是指在排序中,工件的开工时间越晚其实际的加工时间就越长。讨论了一类具有工期限制的线性退化工件单机排序问题。其中线性退化工件指的是工件的实际加工时间是线性增长的函数。文中工件的实际加工时间不是固定不变的,是该工件的开始加工时间的单增函数。目标函数是使完工时间,提前完工时间和误工时间的加权和最小。给出了多项式时间的最优算法。     

带有退化维护和退化工件的单机排序问题

对带有维护活动和工件退化的单机排序问题进行研究。机器需要在某一个时间段内进行维护以提高其加工速度,且在这段时间内机器不能加工任何工件。机器维护后恢复到初始状态,工件的退化效应重新开始,其中机器的维护时间是维护开始时间的线性非减函数,工件的实际加工时间是与其特定位置有关的退化函数。目标是找到机器的最优维护位置、极小化时间表长。对于单机情形,给出了最优排序的一些性质。在特定条件下,证明了最优排序与工件排序无关,最优维护活动排在给定排序的中间位置。     

可控准备时间和加工时间的系列分批排序

在许多实际生产环境中,工件的加工时间不是固定不变的,由于工人或机器的工作时间较长,其加工工件的效率降低,使得实际的加工时间加长,也就产生了所谓的退化效应。为考察退化效应对工件排序的影响,讨论在退化效应的条件下,研究工件带有可控准备时间和可控加工时间的单机系列批排序问题。在退化效应的条件下,工件的加工时间为它的开始时间的递增函数;所有的工件从一开始就被划分为连续的批次,并在单机上分批进行加工;在每批工件加工前,都有一个依赖于开始时间的准备时间。目标是确定工件的排序,并将其划分成批,从而最小化最大完工时间和最大延误,并且给出最优算法来求解最小化最大完工时间和最大延误问题。     

带有不可用区间及拒绝的最大完工时间单机排序问题

研究带有退化效应、拒绝工件及不可用区间的单机排序问题。该问题中,工件可以被排在机器上进行加工,也可以被拒绝,但是需要支付一定的拒绝惩罚。加工工件的开始加工时间越晚,则工件的实际加工时间越大。机器带有不可用区间,在此区间内任何工件都不能被加工。目标函数为所有拒绝工件的拒绝惩罚与接受工件的最大完工时间之和。首先给出了拟多项式时间的动态规划算法,最后得到了一个全多项式近似方案。     

带有不可用区间及拒绝的最大完工时间单机排序问题

研究带有退化效应、拒绝工件及不可用区间的单机排序问题。该问题中,工件可以被排在机器上进行加工,也可以被拒绝,但是需要支付一定的拒绝惩罚。加工工件的开始加工时间越晚,则工件的实际加工时间越大。机器带有不可用区间,在此区间内任何工件都不能被加工。目标函数为所有拒绝工件的拒绝惩罚与接受工件的最大完工时间之和。首先给出了拟多项式时间的动态规划算法,最后得到了一个全多项式近似方案。
     

极小化加权总完工时间的可拒绝单机排序问题

在经典的排序问题中,工件的加工时间是固定不变的。然而,在实际生产中,工件的实际加工时间会发生变化。同时,机器通常需要进行保养,或发生故障时进行维修等原因,导致机器在某一时间段内无法工作,即机器的不可用区间。研究带有到达时间、退化效应和拒绝工件,及机器带有不可用区间的单机排序问题。在这一模型中,工件的开始加工时间越晚,其实际加工时间越大,实际加工时间是与其开始加工时间有关的函数。该问题中工件允许被拒绝。如果工件被拒绝,那么需要支付拒绝惩罚。讨论的目标函数是接受工件的加权总完工时间与所有拒绝工件的拒绝惩罚之和。首先说明该问题是一般意义NP-难的,进而利用划分程序的方法给出了一个全多项式近似方案,最后分析了该近似方案的时间复杂性。     

带有退化工件和机器维修区间的单机排序问题

考虑的是机器需要维护,且需要对若干个退化工件进行加工的单机排序问题。所谓退化情况是指每个工件的加工时间是关于它本身的开始时间的一个线性单增函数。该问题中工件允许被拒绝,如果工件被拒绝,那么需要支付拒绝惩罚;如果被加工,那么工件被排在机器上(机器需要在某一个固定的时间段内进行维修以提高其加工速度,且在这段时间内机器不能加工任何工件)进行加工。目标是寻找一个最优排序使得被加工工件的总完工时间与被拒绝工件的总惩罚之和最小。对于单机情形,利用划分程序的方法给出了一个全多项式近似方案,并得出该近似方案的时间复杂性,说明该问题是一般意义下NP-难的。     

带有退化、拒绝和不可用区间的恒速机排序

考虑带有退化工件、拒绝和不可用区间的2台恒速机排序问题,其中一台机器上带有一段固定的不可用区间.该问题以实际生产环境为背景来研究机器的工件调度问题.在此模型中,每个工件的实际加工时间与它的基本加工时间、退化率和开始加工时间有关,工件的实际加工时间是其开始加工时间的线性递增函数,工件可以被拒绝,被拒绝的工件需要支付惩罚成...     

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.     

批处理机上有就绪和截止时间的等长度工件排序

一台批处理机一次可以同时加工多个工件(称为一批),每批工件有相同的开工和完工时间,加工时间等于其中最长工件的加工时间.本文研究单台批处理机上有就绪时间和截止时间约束的n个等长度工件的排序问题,目标是求一个可行时间表.就该问题,Baptiste已经提出了一个复杂性为O(n8)的算法,在此基础上,本文推广Garey等人关于对应的经典排序问题的算法,得到了一个复杂性为O(n2)的算法.算法分两个阶段执行:在阶级I,算法找出所谓的禁止开工区间,在这些区间中将不允许有工件开工;在阶段II,算法从时刻零开始,每当机器有空闲且不属于禁止开工区间的时候,就按照最早截止时间优先规则从已就绪的未加工工件中选择尽可能多的工件作为一批进行加工,若当前的机器空闲时刻属于某个禁止开工区间,则首先更新其到该禁止开工区间的右端点再进行决策.     

极小化加权总完工时间的工件可拒绝排序 (运筹学与控制论)

经典的排序问题要求工件都必须进行加工,然而在实际中有时候由于一些特殊的原因可以考虑工件不加工。例如,加工时间非常大,或加工所需费用非常高,于是就不加工这一工件,而是通过支付一定的费用后送到外边"外加工"或购买更合算,这类问题称为工件可拒绝排序问题。需要研究的任务是怎样选择工件在机器上进行加工或拒绝,并且如何安排被接受加工工件的加工次序使给定的目标函数值最优。本文研究了工件可拒绝排序中,目标函数是有限的总惩罚费用(总惩罚费用约束下)极小化加权总完工时间,工件到达时间都相同的同型机问题,设计了伪多项式时间的动态规划算法,并给出了相应的FPTAS算法。     

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。     

带准备时间的任务单机学习效应排序问题

具有学习效应的任务的加工时间和带有准备时间的任务问题是排序论中的重要研究内容,它们对任务的完工时间有重要影响．研究了具有学习效应且带有准备时间的任务单机排序问题,其中学习效应指的是任务的实际加工时间是该已经排好的任务对数加工时间的递减函数,目标函数为最小化总完工时间．这个问题是NP-难问题．用分支定界法给出了此问题的最优解,为了提高分支定界法的运行效率,同时给出了一个启发式算法、几个优势性质和两个下界．计算结果表明分支定界法和启发式算法求解此问题非常有效．     

带有线性退化工件和退化维护时间的单机窗口排序

排序问题是一类重要的组合最优化问题,它的深刻的实际背景和广阔的应用前景,引起了广泛的关注。排序问题的一大特点是模型繁多,适用于某一模型的算法,只要将模型的条件稍加变化,该算法就可能不适用。在经典排序问题中,通常假设工件的加工时间是不变的,然而,在许多实际问题中,工件的加工时间受到加工机器设备、工件本身、加工顺序等许多因素的影响而未必是恒定的。文章提出一类新型的排序问题——带有工期窗口和维护时间的线性退化工件的单机排序问题,目标是寻找:1)最优维护的开始时间;2)工期窗口的位置和大小;3)工件的最优排序使得提前完工、误工、工期窗口开始时间和窗口宽度的总费用最小。文章最后给出了这个问题的最优算法,其时间复杂性是O(n2logn)。     

Flow-Shop Scheduling Models with Parameters Represented by Rough Variables

In reality, processing times are often imprecise and this imprecision is critical for the scheduling procedure. This research deals with flow-shop scheduling in rough environment. In this type of scheduling problem, we employ the rough sets to represent the job parameters. The job processing times are assumed to be rough variables, and the problem is to minimize the makespan. Three novel types of rough scheduling models are presented. A rough simulation-based genetic algorithm is designed to solve these models and its effectiveness is well illustrated by numerical experiments.     

考虑多种时间因素的作业车间调度优化

为了简化模型和研究的需要,在大部分作业车间调度研究中,加工时间是主要考虑对象,但是统计表明非加工过程时间在生产制造过程中的占比超过90%。车间生产过程的调整时间、运输时间和故障时间等辅助时间在调度中有着重要作用,时间因素的忽略导致很多调度结果不能在实践中得到良好的应用。针对这个问题,根据作业车间生产实际过程,从调度的应用出发,综合分析了运输时间、调整时间、等待时间、故障时间、加工时间等多种作业车间时间,研究了多种辅助时间条件下的作业车间调度问题,建立其调度模型并设计了改进遗传算法进行求解。最后验证和比较了作业车间经典调度用例,结果显示,考虑时间因素对作业车间调度优化性有较好的改进。     

流水作业由二台柔性机器组成时的极小完工时间之和问题

该文考虑下述由2台机器组成的流水作业问题:n个相同工件需依相同次序在机器1、2上共进行3次加工.工件j的第一次加工在机器1上进行,所需时间为p1;其第二次加工或单独在机器1上或单独在机器2上进行,当工件j的第二次加工在机器1上进行时,所需时间为p12,当工件j的第二次加工在机器2上进行时,所需时间为p21;其第三次加工需在机器2上进行,所需时间为p2.要求适当安排这n个工件的加工方式以使它们的完工时间之和达到极小.对该问题作者对应不同情况给出了不同的最优解法.     

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.     

一致性条件下带磨损因子的排序问题

考虑下述带磨损因子的排序问题：n个工件需在同台机器上依次加工，工件j,j=1，2，…，n,所需的加工时间同它被开始加工的时间有关，当工件j开始被加工的时间为t时其所需的加工时间为Pj=bjt，其中bj可视作与工件j有关的一个磨损因子．要求适当排列这n个工件的加工顺序，使某目标函数值达最小．对最大迟后、最大延误、加权完工时间之和这三个目标函数，文中给出了相应条件下的最优算法．     

带有准备时间和退化维护的单机排序问题

研究带有可变加工时间、准备时间和退化维护的公共交货期与凸资源分配的单机排序问题.工件的实际加工时间是关于所分配的不可再生资源量和与工件位置有关的退化效应的函数,并且在每个工件加工之前都有一个准备时间,它是有关资源分配的凸函数.为了消除机器的退化,在规划时间内最多允许执行一次维护活动.在资源总量有限的条件下,确定最优工件排序、最优公共交货期、最优维护位置和最优资源分配方案,使得由工件的提前惩罚、延误惩罚、公共交货期和最大完工时间构成的总费用最小.根据优化的相关知识,将问题转化为匹配问题,给出了该问题的启发式算法.