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.     

强制工期相等的双机流水车间排序问题

讨论了强制工期相等的n个工件在双机流水车间的加工.在允许机器空闲的条件下,寻找一个工件排序,使得最大提前完工时间最小.由于工件不允许延迟,问题可能会不可行排序.先讨论问题的可行性,如果问题可行,找出一个可行序列作为预排序列,并给出一个算法计算出每个工件尽可能迟的开工时间,而后,给出一个多项式时间算法,在预排序列的基础上,通过调整最先加工的工件来获得最优排序.     

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.     

产品中各工件在单台机器上加工时的排序问题

本文考虑的是工件在单台机器上加工随后组装成产品的排序问题．每个产品由一个特殊工件和一个共同工件组成,机器从加工特殊工件转到加工共同工件有一个调整时间,目标是使所有产品完工时间在批可达或工件可达情况下的加权和最小．对两种情况我们都给出了多项式时间算法．     

两阶段供应链下极小化最大完工时间的单机系列批排序

【目的】考虑单机情况下的加工和运输两阶段的供应链排序问题。【方法】在生产阶段,将所有工件在加工之前划分成批,在一台有限批容量的机器上加工,工件的实际加工时间是关于该工件退化率和加工位置的函数;在运输阶段,有一辆运输车,且每次只能运输一批工件,即车的容量等于批的容量。通过分析用运输车的车容量限制与工件个数的关系。【结果】由最优算法得到了一个最优排序和最小化最大完工时间。【结论】首先给出最大完工时间问题的一个下界,然后指出在当工件个数小于等于运输车的容量限制时,提供出来一个最优算法。对于当工件个数大于运输车的容量限制时,证明了当工件满足一定条件时,该问题也存在最优算法。     

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。     

供应链排序中的外包问题

为了更好地将供应链排序和现实生活结合以体现其应用价值,文章研究了一类可以外包的供应链排序模型.外包即指为了提升效率,节省总费用,而采取将工件由其它制造商代替加工的现象.所有的工件均可以在制造商内部加工也可以进行外包加工,外包工件加工完成后必须分批运回制造商才算完工.所研究的模型中有一个制造商和一个外包商,制造商的加工环境为m台平行机,外包商为单台机器.因此在模型中要考虑外包费用、运输延迟以及运输费用,所要做的就是确定外包工件以及工件的加工顺序和外包工件的配送顺序.对于该问题,本文主要研究了目标函数分别为总完工时间、最大延迟以及误工总数的情形;分析了问题的复杂性,运用动态规划的技巧给出了最优算法且分析了算法的时间复杂性.     

带准备时间和强制工期的单机排序问题

讨论了带准备时间和强制工期的单机排序问题. 在工件可中断、机器可空闲的条件下,确定一个工件排序,使得最大提前完工时间最小. 由于工件不允许延迟,首先考虑了问题的可行性. 通过将问题转化为一个带容量限制的有向图,并运用求解最大网络流的算法,提出了判定问题可行性的方法. 对于可行问题,给出了一个算法在多项式时间内获得最优排序.     

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.     

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。     

基于准时制的时间成本双目标作业调度优化

提出了一种基于混合遗传算法的以生产周期和生产成本为优化目标的作业调度方法，该方法采用Giffler-Thompson启发式调度算法产生活动的调度，基于工序编码的染色体决定了工序调度的优先级，在启发式调度算法产生的冲突集合中，根据工序的优先级选择下一步安排加工的工序，混合遗传运算在全全局范围内搜索具有最优调度工序优先级的染色体，同时，在GifflerThompson的启发式算法中，采用了反向调度的策略，即从工件的交货期开始，先安排最后一道生产工序，然后依次安排前一道生产工序，直到工件的第一道工序调度完毕，形成一个完整的调度方案，在算法中，不仅考虑了工件的生产周期和多个工艺计划，而且考虑了库存费用和加工费用，设计了基于生产周期和生产成本的双目标适应度函数，算例结果表明该方法是可行的。     

带有学习效应和加工时间可控的排序问题

考虑了带有学习效应和加工时间可控的交货期窗口的单机排序问题。工件的加工时间是关于所分配资源的线性函数或凸函数。其中每一个工件均有一个交货期窗口且窗口大小相同,若工件在窗口之前或之后完工则会产生相应的惩罚,若工件在窗口中完工则无惩罚,目标是通过极小化包括提前,误工工件数、窗口的开始时间、窗口大小和资源消耗的总惩罚函数确定工件的最优排序、最优加工时间和最优资源分配量。在加工时间是线性资源函数的情况下,通过将问题转化为一系列指派问题,构造一个多项式时间算法;在加工时间是凸资源函数的情况下,构造了一个在多项式时间内可解的动态规划算法。     

关于问题1|chains,B|Cmax的多项式算法

对带有"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B=2时问题的最优算法,把这一问题多项式转化成了组合最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O(n4)的多项式算法.     

基于Petri网和GASA的双资源JSP动态优化调度

以带有控制器的Petri网为建模工具对柔性生产调度中的离散事件建模.该模型不仅能够反映柔性生产线上待加工产品的多条工艺加工路径及其资源约束,还可以对系统的设备维护、各种优先级等特性进行描述.利用遗传算法和模拟退火算法(GASA)获得调度结果,用于解决作业车间在机床、操作工人等生产资源制约条件下的动态优化调度.该调度以生产周期为目标,通过多种交叉、变异、概率更新、再分配策略等遗传和模拟退火操作,得到目标的最优或次优解;尤其重要的是该算法能够在扰动发生后迅速提供新的调度计划.对算法进行了仿真研究,结果表明该算法是可行、有效的.     

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．     

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)。     

基于遗传算法的Job Shop静态调度算法

研究了具有柔性加工路径的Ｊｏｂ Ｓｈｏｐ静态调度问题，并考虑了与操作序列有关的工件安装时间和工件到期时间的约束。提出了一种将遗传算法和分派规则相结合的调度算法，用遗传算法决定各工件的每个操作应分配到哪台机器上加工，而对每台机器则运用分派规则来决定相应工件在此机器上加工的次序和开始加工时间，遗传算法中的进化机理使得该算法有可能得到最优调度结果。最后给出了此调度算法的仿真结果。     

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.     

单无人搬运车/单缓冲区约束的柔性生产系统调度研究

阐述了无人搬运车( AGV)在柔性生产系统中的调度规则,并在此基础上建立了实现工件调度和AGV调度集成问题的数学模型.改进了普通的遗传算法,设计了二次解码算法,优化了基因序列,实现对遗传算法的优化.调度结果不仅给出了各加工站的优化作业顺序,而且给出了AGV的行走优化路径.实验结果表明,改进的遗传算法的计算效率比普通的遗传算法高,同等计算条件下设备利用率也明显提高.