工件可自由下线最小化总完工时间的有界平行分批排序

考虑工件可自由下线最小化总完工时间的有界平行分批排序问题.在该问题中,一台平行批机器可以同时处理b个工件作为一个平行批,这里b是批容量,一个批的加工时间等于分配给这个批的工件的最大加工时间.关于可自由下线工件,每一个工件的完工时间等于包含这个工件的批的开工时间与工件的加工时间的和.也就是,如果一个批■有一个开工时间S,那么包含在批■中的每一个工件乃的开工时间定义为S,而它的完工时间定义为S+p_j,这里p_j是工件J_j的加工时间.对此问题,首先研究最优排序的一些性质.然后,基于这些性质,给出一个运行时间为O(n~(b(b-1))的动态规划算法.     

单机两组工件继列分批与平行分批混合排序

研究单机两组工件继列分批与平行分批混合排序.在问题中有两组工件J^A和JA和J^B.A-工件可以在平行批中进行加工,B-工件可以在继列批中进行加工.对若干正则目标函数给出了多项式时间算法.主要结果如下:·排序问题1|s-p-batch,s(B),(∞,∞)|L_(max)在O(n_An_Bn)时间可解.·排序问题1|s-p-batch,s(B),(∞,b(B))|∑C_j在O(n_An_Bn)时间可解.·排序问题1|s-p-batch,p_j=1,s(B),(b(A),b(B))|∑w_jC_j在O(n_An_Bn)时间可解.·排序问题1|s-p-batch,s(B),(∞,b(B))|f_(max)可以在时间界为O(log(max_jf_j(M))×(nlogM+n_An_Bn))内可解.其中,M是工件完工时间的一个上界.     

具有两个不相容工件族单位工件的有界分批在线排序问题

研究具有两个不相容工件族单位工件单机有界平行分批的在线排序问题.工件按时在线到达,目标是最小化最大完工时间.在有界平行分批排序中,容量有限制机器最多可将b个工件形成一批同时加工,每个工件及每一批的加工时间为1.不相容工件族是指来自不同工件组的工件不能放在同一批加工.对该问题提供了一个竞争比为■的最好可能的在线算法.     

具有前瞻区间的两个工件组单机在线排序问题

研究具有前瞻区间的两个不相容工件组单位工件单机无界平行分批在线排序问题.工件按时在线到达, 目标是最小化最大完工时间. 在无界平行分批排序中, 一台容量无限制机器可将多个工件形成一批同时加工, 每一批的加工时间等于该批中最长工件的加工时间. 具有前瞻区间是指在时刻t, 在线算法能预见到时间区间(t,t+\beta]内到达的所有工件的信息.不可相容的工件组是指属于不同组的工件不能安排在同一批中加工.对该问题提供了一个竞争比为\ 1+\alpha 的最好可能的在线算法,其中\ \alpha 是方程2\alpha^{2}+(\beta +1)\alpha +\beta -2=0的一个正根, 这里0\leq \beta <1.     

极小化总完工时间的同时加工排序

讨论了并行工件同时加工排序问题,即n个同时到达的工件在m台批处理机上排序的问题.批处理机一次最多能加工B个工件.每批的加工时间等于该批中所含工件的加工时间的最大者.主要考虑B n的特殊情况,即每批可包含任意多个工件,目标函数是极小化总完工时间.首先对同型批处理机的情况给出了动态规划算法,算法的运行时间为O(m nm+1),并进一步将结论推广到同类批处理机的情况.     

具有两个不相容工件族单位工件的有界分批在线排序问题

研究具有两个不相容工件族单位工件单机有界平行分批的在线排序问题.工件按时在线到达,目标是最小化最大完工时间.在有界平行分批排序中,容量有限制机器最多可将b个工件形成一批同时加工,每个工件及每一批的加工时间为1.不相容工件族是指来自不同工件组的工件不能放在同一批加工.对该问题提供了一个竞争比为√17+3/4的最好可能的在线算法.     

最小化总完工时间与分批费用之和的有界分批排序问题

考虑了当每分一批均产生固定费用、批容量有界且为固定值b、加工不允许中断抢先.所有工件在零时刻到达时的单机平行分批排序问题.目标是最小化总完工时间与分批费用之和.利用动态规划方法给出了多项式时间算法,时间界为O(n~(b(b-1))).     

具有相同批容量和相同工期的单机准时分批排序问题

研究具有相同批容量和相同工期的单机准时分批排序问题.这里相同批容量是指每批加工的工件数相同且恰为b个.准时排序要求工件在工期准时完工,提前或误工均受到惩罚.在两种分批方式下进行排序:继列分批和平行分批.目标函数为最小化加权总绝对误差和加权非准时惩罚.这里的权重不是工件自身所拥有的,而是工件所在的批一旦排在某个位置所获得的位置权重.证明了这些问题均可在O(nlogn)时间内解决.     

两类加工时间是一般函数的单机排序问题

考虑了两类有一般加工时间函数的排序问题. 工件的加工时间分别为基本加工时间与开工时间函数、位置函数的和. 对加工时间依赖开工时间的模型,证明了一定条件下极小化最大完工时间和极小化总完工时间是多项式可解的. 对加工时间依赖开工位置的模型,给出极小化最大完工时间和极小化总完工时间的最优序,同时证明了极小化加权总完工时间的一个最优排序性质并给出一个贪婪算法.     

加工时间可控和简单线性增长的平行机排序

本文研究加工时间可控并随开工时间简单线性增长的平行机排序问题.证明了该问题为NP-难问题,该问题存在满足以下性质的最优排序:每个工件的加工时间要么完全压缩,要么完全不压缩;每台机器的工件排序由一个工件参数和控制变量的函数的递增序给出.通过将问题等价转换为0-1非线性整数规划问题,给出了平行机排序问题的贪婪算法.     

极小化最大完工时间的单机分批加工问题

本文考虑极小化最大完工时间的单机分批加工问题．设有n个工件和一台批加工机器．每个工件有一个释放时间和一个加工时间．批加工机器可以同时加工b(b相似文献   

单位工件的平行机并行分批在线排序问题的算法

本文研究一类批容量有界的并行分批、平行机在线排序问题。模型中有n个相互独立的工件J={J₁,…,J_n}要在m台批处理机上加工。批处理机每次可同时加工至多B(Bj(1≤j≤n)的到达时间为r_j,加工时间为1,工件是否会到达事先未知,而只有等到工件的到达时间才能获知它的到达。目标为最小化工件的最大完工时间。针对该排序问题,本文设计了两个竞争比均达到最好可能的在线算法。     

Single Machine Batch Scheduling Problem with Resource Dependent Setup and Processing Time in the Presence of Fuzzy Due Date

We consider a batch scheduling problem on a single machine which processes jobs with resource dependent setup and processing time in the presence of fuzzy due-dates given as follows:1. There are n independent non-preemptive and simultaneously available jobs processed on a single machine in batches. Each job j has a processing time and a due-date.2. All jobs in a batch are completed together upon the completion of the last job in the batch. The batch processing time is equal to the sum of the processing times of its jobs. A common machine setup time is required before the processing of each batch.3. Both the job processing times and the setup time can be compressed through allocation of a continuously divisible resource. Each job uses the same amount of the resource. Each setup also uses the same amount of the resource.4. The due-date of each job is flexible. That is, a membership function describing non-decreasing satisfaction degree about completion time of each job is defined.5. Under above setting, we find an optimal batch sequence and resource values such that the total weighted resource consumption is minimized subject to meeting the job due-dates, and minimal satisfaction degree about each due-date of each job is maximized. But usually we cannot optimize two objectives at a time. So we seek non-dominated pairs i.e. the batch sequence and resource value, after defining dominance between solutions.A polynomial algorithm is constructed based on linear programming formulations of the corresponding problems.     

关于最小化最大延迟的分批排序问题的一个动态规划算法的注解（英文）

In parallel-batching machine scheduling, all jobs in a batch start and complete at the same time, and the processing time of the batch is the maximum processing time of any job in it. For the unbounded parallel-batching machine scheduling problem of minimizing the maximum lateness, denoted 1|p-batch|L_(max), a dynamic programming algorithm with time complexity O(n~2) is well known in the literature.Later, this algorithm is improved to be an O(n log n) algorithm. In this note, we present another O(n log n) algorithm with simplifications on data structure and implementation details.     

并行分批排序综述

并行分批排序起源于半导体芯片制造过程。在并行分批排序中,工件可成批加工,批加工机器最多可同时加工B个工件,批的加工时间为批中所有工件的最大工时。首先根据传统的机器环境和目标函数对并行分批排序已有成果进行分类介绍,主要为单机和平行机的机器环境,以及极小化最大完工时间、极小化总完工时间、极小化最大延迟、极小化误工工件数、极小化总延误和极小化最大延误的目标函数;然后梳理了由基本问题所衍生出来的具有新特点的16类新型并行分批排序,包括差异尺寸工件、多目标、工件加工时间或顺序存在限制、考虑费用和具有特殊机制等情况;最后展望未来的研究方向。     

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.     

The coordination of transportation and batching scheduling

We study a coordinated scheduling problem of production and transportation in which each job is transported to a single batching machine for further processing. There are m vehicles that transport jobs from the holding area to the batching machine. Each vehicle can transport only one job at a time. The batching machine can process a batch of jobs simultaneously where there is an upper limit on the batch size. Each batch to be processed occurs a processing cost. The problem is to find a joint schedule of production and transportation such that the sum of the total completion time and the total processing cost is optimized. For a special case of the problem where the job assignment to the vehicles is predetermined, we provide a polynomial time algorithm. For the general problem, we prove that it is NP-hard (in the ordinary sense) and present a pseudo-polynomial time algorithm. A fully polynomial time approximation scheme for the general problem is obtained by converting an especially designed pseudo-polynomial dynamic programming algorithm.     

分类数很大时的成组排序问题

成组排序具有深刻的实际应用背景,是近年来国外研究得较多的一个热点.已有的某些动态规划算法的复杂性随分类数的增长呈指数型增长趋势,本文用“归并”和解不超过四个新的子问题的方法把分类数较大时的问题转化为分类数较小时的相应问题,简化了问题的求解.     

工件具有任意尺寸的混合分批平行机排序问题的近似算法

本文考虑了工件具有任意尺寸且机器有容量限制的混合分批平行机排序问题。在该问题中, 一个待加工的工件集需在多台平行批处理机上进行加工。每个工件有它的加工时间和尺寸, 每台机器可以同时处理多个工件, 称为一个批, 只要这些工件尺寸之和不超过其容量; 一个批的加工时间等于该批中工件的最大加工时间和总加工时间的加权和; 目标函数是极小化最大完工时间。该问题包含一维装箱问题为其特殊情形, 为强NP-困难的。对此给出了一个$\left( {2 + 2\alpha+\alpha^{2}}\right)$-近似算法, 其中$\alpha$为给定的权重参数, 满足$0\leq\alpha\leq 1$。