带运输时间和自动机的流水作业排序问题的复杂性

研究目标函数为使最大完工时间达到最小的三台机器情况下的流水作业排序问题, 同一工件在某台机器上完工后和在下一台机器上开始加工这段时间内, 存在称为运输时间的时间间隔, 所有的运输工作均由自动机来完成, 自动机在同一时间内最多运输一个工件, 文章研究该问题及其特殊情况下的复杂性.     

带运输机的流水车间调度的最优算法

研究带运输时间的流水调度:在该问题中有两台机器A,B和一个运输机V,n个工件,工件需要先在机器A上加工然后在机器B上加工最后被运输机V运往目的地,而且运输机V最初停在机器B旁边.模型的目标是使所有工件都运往目的地的时间最短.文中给出了三种情况下的最优调度算法:i)A,B机器加工工件顺序给定时我们给出了线性时间的最优算法;ii)所有的工件加工时间在机器B上时间相等时我们给出了时间复杂度为O(nlogn)的最优算法;iii)机器B上工件最短加工时间大于等于机器A上工件最长加工时间时给出了时间复杂度为O(n~2)的最优算法.     

费用有限的柔性两机自由作业与流水作业排序问题

研究制造商加工环境为两机自由作业和流水作业柔性排序问题,即工件既可以在制造商两台机器上加工,又可以转包给承包商机器加工.承包商有足够多机器,使得每台机器至多加工一个工件.工件在制造商及承包商机器上所需加工时间及费用均不同.本文需要确定被转包的工件集及未转包工件的加工顺序,在加工及转包总费用不超过给定值的情况下,分别极小...     

机器具有学习效应的供应链排序问题

研究了机器具有学习效应的供应链排序问题.有多个客户分布在不同位置,每个客户都有一定数量的工件需要在一台机器上进行加工.每个客户的工件在机器上加工时具有学习效应,即后面加工的工件实际加工时间是逐渐缩短的.工件生产完后需要运输到相应的客户处,每一批配送需要花费一定的时间和费用.这里研究了供应链排序理论中主要的四个目标函数,分析了这些问题的复杂性,对于一些情况给出了它们的最优算法.     

具有两种运输方式选择的物流排序问题

本文研究了单机环境下,有两种运输方式可供选择的集成生产和运输的排序问题。有多个工件需要在一台机器上进行加工,工件生产完后需要分批运到客户处。有两种运输方式,普通运输和特快运输可供选择。制造商需要安排工件的加工顺序,选择合适的运输方式和出发时间,以极小化相应的时间目标与运输费用的加权和。研究了排序理论中主要的两个目标函数,分析了问题的复杂性,对于这些问题给出了它们的最优算法。     

带批运输的两台同型机排序问题的改进算法

研究带批运输的两台同型机排序问题. 在该问题中,工件在两台同型机上加工,完工的工件由一辆容量为z的车运输到客户. 这里假设工件有不同的物理大小,目标是求一个时间表使得所有工件送达客户且车回到机器所在位置的时间最小,给出了一个(14/9+ε)-近似算法     

目标是最小化最大完工时间带柔性维修时间限制的两台机器排序问题的一个近似算法

本文研究了两台机器带柔性维修时间限制的排序问题,其中第一台机器在固定的时间内必须进行维修,而第二台机器一直可用,目标是最小化所有工件的最大完工时间。工件在加工过程中不允许中断。对于该问题,我们给出了一个性能比为的近似算法,并证明了该性能比是紧的。     

单机带有可拒绝的供应链排序问题

考虑了单机上带有工件拒绝的供应链排序问题.有多个客户分布在不同区域,每个客户都有一定数量的工件需要在一台机器上进行加工.制造商可以拒绝加工一些工件,但要支付相应的拒绝费用.工件生产完后需要运输到相应的客户处,每一批配送需要花费一定的时间和费用.我们研究了排序理论中主要的几个目标函数,构建了单机情况下的具体模型,分析了问题的复杂性,对具体的问题给出了它们的最优算法.     

带两个服务等级的三台机最优在线算法

研究了带服务等级约束的三台平行机在线排序问题.每台机器和每个工件的服务等级为1或者2,工件只能在等级不高于它的机器上加工,即等级为1的工件只能在等级为1的机器上加工,等级为2的工件可在所有机器上加工.每个工件的加工时间为一个单位,目标是极小化所有工件的总完工时间.考虑两种情形:当一台机器等级为1,两台机器等级为2时,给出了竞争比为17/14的最优在线算法;当两台机器等级为1,一台机器等级为2时,给出了竞争比为43/36的最优在线算法.     

具有学习效应的非同类机资源约束排序问题研究

研究具有学习效应和资源约束的非同类平行机排序,即工件的加工时间与所排机器,所排位置和所用资源都有关系.目地是确定每台机器所分配的工件及其排序和所用的资源量,使所有工件的总完工时间和总资源消耗费用的加权和最小.在非同类机的数量给定的情况下,证明了这个问题能够在多项式时间内解决,并给出了一个例子来说明问题是如何求解的.