极小化最大提前完工时间的两平行机排序问题

讨论了在两台同型平行机上,加工带截止期限的n个工件,在机器可空闲条件下,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,问题可能会无可行排序.先讨论问题的可行性,通过子集和问题归约,证明了判定问题的可行性是NP-complete的.如果问题可行,接着讨论了问题的复杂性,通过划分问题归约,证明了其是NP-complete的.最后,考虑了工件加工时间相等的特殊情形,提出了一个算法在多项式时间内获得最优排序.     

带强制工期的可中断平行机排序问题

讨论了在m台同型平行机上,加工带强制工期的n个可中断工件,在机器可空闲条件下,确定一个工件排序,使得提前完工时间和最小.先考虑了问题的复杂性,通过3-划分问题归约,证明了其是强NP-hard的.而后,讨论了强制工期相等的特殊情形,由于工件不允许延迟,问题可能会无可行排序.先讨论了可行性,接着针对可行问题,提出一个算法在多项式时间内获得最优排序.     

带强制工期的可中断单机排序问题

工件带强制工期,指工件必须在已给定的工期内完工,不得延迟.这种环境在实际应用中随处可见.如果工件过早提前完工,意味着工件还需要保管,将会产生额外费用.本文讨论了在单机上,加工带准备时间与强制工期的n个可中断工件,在机器可空闲条件下,确定一个工件排序,使得提前完工时间和最小.先考虑了问题的复杂性,通过奇偶划分问题归约,证明了其是NP-complete的.而后,讨论了加工时间相等的特殊情形,由于工件不允许延迟,问题可能会无可行排序,因此提出了—个多项式时间算法,既能判定可行性,又能针对可行问题获得最优排序.     

带有退化效应和序列相关运输时间的排序问题

考虑带有退化效应和序列相关运输时间的单机排序问题. 工件的加工时间是其开工时间的简单线性增加函数. 当机器单个加工工件时, 极小化最大完工时间、(加权)总完工时间和总延迟问题被证明是多项式可解的, EDD序对于极小化最大延迟问题不是最优排序, 另外, 就交货期和退化率一致情形给出了一最优算法. 当机器可分批加工工件时, 分别就极小化最大完工时间和加权总完工时间问题提出了多项式时间最优算法.     

极小化最大提前完工费用的可中断排序问题

讨论了带截止期限的$n$个工件在单机上加工,工件间存在优先约束,在允许机器空闲的条件下,确定一个工件的可中断排序,极小化最大提前完工费用.首先考虑两种特殊情形:(1)截止期限相同,存在优先约束;(2)截止期限任意,不存在优先约束.针对两种情形分别给出了时间复杂度为$O(n^2)$的算法.在此基础上,考虑普遍情形,即截止期限任意,存在优先约束,也给出了一个时间复杂度为$O(n^2)$的算法.由于工件不允许延迟,问题可能会无可行排序,需先对问题的可行性进行讨论.     

具有优先约束的单机随机排序问题

讨论工件的加工时间为常数,机器发生随机故障的单机随机排序问题,目标函数极小化工件的加权完工时间和的数学期望最小.考虑两类优先约束模型.在第一类模型中,设工件间的约束为串并有向图.证明了模块M的ρ因子最大初始集合I中的工件优先于模块中的其它工件加工,并且被连续加工所得的排序为最优排序,从而将Lawler用来求解约束为串并有向图的单机加权总完工时间问题的方法推广到机器发生随机故障的情况.在第二类模型中,设工件间的约束为出树优先约束.证明了最大家庭树中的工件优先于家庭树中其它的工件加工,并且其工件连续加工所得到的排序为最优排序并给出了最优算法.     

各机器具有相同加工时间的Flow Shop 成组排序问题

本文讨论了m台机器的Folw Shop成组排序问题，工件在不同机器上的加工时间相同，目标函数为极小化完工时间和。给出了一个多项式时间可解的最优算法。     

基于退化效应的两台机器流水作业可拒绝排序

考虑了工件具有退化效应的两台机器流水作业可拒绝排序问题,其中工件的加工时间是其开工时间的简单线性增加函数.每个工件或者被接收,依次在两台流水作业机器上被加工,或者被拒绝但需要支付一个确定的费用.考虑的目标是被接收工件的最大完工时间加上被拒绝工件的总拒绝费用之和.证明了问题是NP-难的,并提出了一个动态规划算法.最后对一种特殊情况设计了多项式时间最优算法.     

工件带就绪时间的单机供应链排序问题

研究工件带就绪时间的单机供应链排序问题,即工件到达后按何种顺序在机器上加工,并将完工工件如何由运输工具发送给客户,使得生产费用与发送费用总和最少.这里,每个工件的生产费用为工件的发送时刻,多个工件可组成一批一次发送给客户,发送费用与发送次数成正比.对于工件允许中断加工的问题,基于SRPT规则给出多项式时间的动态规划算法求解最优序；对于工件不允许中断加工的问题,证明问题是强NP难的,并提出了性能比为2的近似算法.     

工件可转包加工的排序问题研究

研究工件可以转包加工的单台机排序问题: 有n个工件, 在零时刻已经到达一个单台机处, 每个工件可以由加工者自有的单台机器加工或者转包给其他机器加工. 如果工件被转包加工, 那么其完工时间等于在自有机器上的加工时间, 而产生的加工费用与在自有机器上加工的费用不同. 假设被转包加工的工件的完工时间和加工费用与转包加工机器的总负载没有关系.目标函数是最小化工件最大完工时间与总加工费用的加权和. 该问题已经被证明是NP-难的. 最后给出该问题的伪多项式时间最优算法, 并且提出一个完全多项式时间近似方案(FPTAS).     

一类新的可控排序问题(英文)

本文讨论了一类新的加工时间可控的单机排序问题。我们所考虑的目标函数由所有工件的加权完工时间之和与对所有工件的实际加工时间偏离额定加工时间的最大不满意程度这两部分组成.对此问题,我们提出了一个多项式算法.     

基于重新排序的退化工件最小化总延误时间问题

考虑了错位限制下的含有退化工件的重新排序问题,即工件的实际加工时间看作是工件开工时间的线性函数．重新排序就是在原始工件已经按照某种规则使目标函数达到最优时有一新工件集到达,新工件的安排使得原始工件重新排序进而产生错位．研究了最大序列错位和总序列错位限制下的退化工件最小化总延误时间问题,其最优排序的结构性质是使得原始工件集和新工件集中的工件是按加工率αj非减的序列排列,基于此通过分阶段排序和动态规划方法给出了两个问题的多项式时间的最优算法．     

工件的运输和继列分批加工协作排序问题

近年来,工件的运输和加工协作排序问题在物流和供应链管理领域得到广泛关注. 讨论了先用 $\ m$ 台车辆将工件从等待区域运输到继列分批处理机处, 再进行分批加工的协作排序问题, 加工一批工件需要支付一定的费用, 目标为最小化工件的总完工时间与批的加工费用之和. 在工件的加工时间都相等的情况下, 如果工件运输方案确定, 给出了多项式时间的动态规划算法; 如果工件运输方案不确定, 证明了该问题是{\, NP}-难的, 给出了车辆返回时间 $\ t=0$ 时, 最差性能比等于 $\ 2-\frac{1}{m}$ 的近似算法.     

Characterizing the set of feasible sequences for n jobs to be carried out on a single machine

This paper deals with the problem of the scheduling of jobs on a single machine presented in terms of decision-aid. This leads to determining the characteristics of the set of schedules which are compatible with the earliest starting times and the latest finishing times of the jobs.A theorem, which enables the determination of the necessary and sufficient conditions for the feasibility of jobs sequences, is proposed. From this basis, an iterative procedure is presented which permits to define the characteristics of the feasible schedules. A Boolean model is used to represent and handle the conditions of feasibility of the schedules.     

Two-machine flow shop scheduling with deteriorating jobs: minimizing the weighted sum of makespan and total completion time

This paper considers a two-machine flow shop scheduling problem with deteriorating jobs in which the processing times of jobs are dependent on their starting times in the sequence. The objective is to minimize the weighted sum of makespan and total completion time. To analyse the problem, we propose a mixed integer programming model, and discuss several polynomially solvable special cases. We also present a branch-and-bound algorithm with several dominance rules, an upper bound and a lower bound. Finally, we present results of computational experiments conducted to evaluate the performance of the proposed model and the exact algorithm.     

Λ-Shaped Policies to Schedule Deteriorating Jobs

We study a problem of scheduling deteriorating jobs, i.e. jobs whose processing times are an increasing function of their starting times. We consider the case of a single machine and linear job-independent deterioration. The objective is to minimize the sum of weighted completion times, with weights proportional to the basic processing times. The optimal schedule is shown to be Λ-shaped, i.e. the sequence of the basic processing times has a single local maximum. Moreover, we show that the problem is solved in O(N log N) time. In the last section we test heuristics for the case of general weights.     

Single-machine scheduling with common due-window assignment for deteriorating jobs

In this paper, we consider a single-machine common due-window assignment scheduling problem with deteriorating jobs. Jobs’ processing times are defined by function of their starting times and job-dependent deterioration rates that are related to jobs and are not all equal. The objective is to determine an optimal combination of sequence and common due-window location so as to minimize the weighted sum of earliness, tardiness and due-window location penalties. We propose an O(n² log n) time algorithm to solve the problem and discuss several instances to illustrate it.     

Single machine scheduling with a time-dependent learning effect and deteriorating jobs

The paper deals with the single machine scheduling problems with a time-dependent learning effect and deteriorating jobs. By the effects of time-dependent learning and deterioration, we mean that the processing time of a job is defined by function of its starting time and total normal processing time of jobs in front of it in the sequence. It is shown that even with the introduction of a time-dependent learning effect and deteriorating jobs to job processing times, the single machine makespan minimization problem remain polynomially solvable. But for the total completion time minimization problem, the classical shortest processing time first rule or largest processing time first rule cannot give an optimal solution.