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．     

最小化最大加权完工时间重新排序研究

重新排序模型可以描述如下:一组原始工件已经按照某个准则做好最优加工(排序)方案,但是还没有开始加工.此时,另一组新工件突然到达,需要与原始工件一起加工.生产部门需要调整已有的加工方案,使得在原始工件不打乱太多的情形下得到一个合理的排序.本文研究最大加权完工时间的重新排序问题,问题的目标是:1)在原始排序错位限制的条件下最小化最大加权完工时间;2)最小化最大加权完工时间与原始排序的错位的加权和.在本文研究中我们假设所有工件在0时刻到达.文章的主要结果:对于Γ∈{D_(max)(π~*),△_(max)(π~*)},给出了问题1|Γ≤k|max w_jC_j和问题1‖maxw_jC_j+μΓ多项式时间的求解算法;证明了问题1|∑△_j(π~*)≤k|max w_jC_j和问题1‖max w_jC_j+μ∑△_j(π~*)是强NP-困难的.     

序列错位限制下最小化完工时间和的继列分批重新排序

在单机分批排序中,一个原始工件集已经分好批排好顺序,使得给定的目标函数最小.当一个新的工件集到来时,决策者需要插入这些新工件到原来的顺序中,这样使得原始工件就会产生一些错位.但为了满足对原始工件集的要求而不过分的打乱它们的顺序的条件下,使得新的目标值为最优.本文主要研究的是在序列错位量限制的条件下,继列分批最小化总完工时间的重新排序问题,对于最大序列错位和总序列错位的不同约束情况下,研究可行排序和最优排序的结构性质,进而设计了它们的多项式时间算法.     

原始工件的完工时间限制下的最小化最大延误时间的重新排序

考虑由两个代理引起的重新排序问题,其中每个代理都在公共的加工资源下完成各自的不可中断加工的工件.每个代理要求在仅依赖工件的完工时间时最小化某一个特定的目标函数.考虑在原始工件的完工时间限制下的两个代理的单机最小化最大延误时间的重新排序问题.证明了该问题能在多项式时间或者拟多项式时间内解决.     

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.     

具有时间与位置相关及维修限制的单机排序问题

考虑时间和位置相关的单机排序问题, 且机器具有退化的维修限制. 工件的实际加工时间是工件加工位置相关的函数, 目标函数为最大完工时间和总完工时间两个函数, 并利用匹配算法给出这两个问题的多项式时间算法. 最后得出工件满足一定条件时最大完工时间满足组平衡规则.     

具有学习和退化效应的单机干扰管理问题

针对工件同时具有学习和退化效应、机器具有可用性限制这一问题,建立可预见性单机干扰管理模型。在这一模型中,工件的加工时间是既与工件所排的加工位置又与工件开始加工的时间有关的函数。同时,在生产过程中由于机器发生故障或定期维修等扰动事件导致机器在某段时间内不能加工工件。目标是在同时考虑原目标函数和由扰动造成的偏离函数的情况下,构建一个新的最优时间表序列。根据干扰度量函数的不同研究了两个问题,第一个问题的目标函数是极小化总完工时间与总误工时间的加权和;第二个问题的目标函数是极小化总完工时间与总提前时间的加权和。对于所研究的问题,首先证明了最优排序具有的性质,然后建立了相应的拟多项式时间动态规划算法。     

有根森林优先约束的单机随机排序问题

讨论单机随机排序问题,目标函数为确定工件的排列顺序使工件的加权完工时间和的数学期望最小.设工件间的优先约束为有根森林,机器发生随机故障.对此情况,给出了多项式时间的最优算法.     

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).     

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.     

相容工件系统的最小化最大延迟与误工和的重新排序

在单机重新排序问题中,一个原始工件集已经排好顺序,使得给定的目标函数最小．当一个新的工件集到来时就会产生一些错位,决策者需要插入新工件到原来排序中而还不能过分打乱它们的顺序．该论文首先研究了当工件加工时间和工期相容时,在错位量限制的条件下最小化最大延迟问题;也研究了当工件加工时间相同或工件工期相同时,在错位量限制的条件下最小化误工和问题．对这些问题,给出了好的算法．     

具有指数和位置学习效应的机器排序问题

本文考虑指数学习效应和位置学习效应同时发生的新的排序模型.工件的实际加工时间不仅依赖于已经加工过工件正常加工时间之和的指数函数,而且依赖于该工件所在的位置.单机排序情形下,对于最大完工时间和总完工时间最小化问题给出多项式时间算法.此外某些特殊情况下,总权完工时间和最大延迟最小化问题也给出了多项时间算法.流水机排序情形,对最大完工时间和总完工时间最小化问题在某些特殊情形下给出多项时间算法.     

单机排序中关于完工前总损失的应急管理

该文研究了扰动环境下的关于完工前总损失的单机排序问题, 也就是这样一个问题: 在时刻 t , 一部分工件已经完工了, 一个扰动发生了, 在这种情形下, 原来的排序已经不是最优排序甚至是不可行排序了. 因此就需要对未完成的工件找一个新的排序. 作者采用的方法与大多数重新排序问题所不同的是: 模型里包含了原始排序与新排序之间的偏差所造成的损失. 作者主要研究了在原始排序中加权最短加工时间规则(WSPT)是最优排序的情形. 根据扰动的类型, 应急管理策略的类型以及目标函数, 研究了几个问题. 对于每个问题, 作者找到了最优排序或者得出了一些重要结果.     

同时具有学习效应和退化效应的单机排序问题

本文给出了一种同时具有一般化学习效应和退化效应的单机排序模型。在此模型中,工件的实际加工时间既与工件所在位置又与其开工时间有关,且工件在加工之后具有一个配送时间。其中学习效应是工件所在位置的函数,退化效应是工件开工时间的函数。证明了极小化最大完工时间和极小化总完工时间问题是多项式可解的,在满足一定的条件下,极小化加权总完工时间和极小化最大延误问题也是多项式可解的。推广了一些已有文献中的结论。     

具有截断学习效应和工件带准备时间的单机排序问题

研究工件加工时间具有截断学习效应且带有准备时间的单机排序问题。截断学习效应指的是工件的加工时间是它所排位置和一个控制参数的函数,其中,“截断”是一个控制参数。由于在现实生活中,与工件的排列位置有关的“学习”不可能无止境的进行下去,所以给定了一个参数来进行控制,使得工件的学习效应随着排列位置的靠后而逐渐趋于稳定。目标函数为最小化总完工时间,这个问题是NP-难的,进而结合几个优势性质和下界给出了分支定界算法来求此问题的最优解。     

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.     

一类具有资源限制的调度问题

研究了具有线性退化及学习效应作用下的单台机器调度问题,对于工件的到达时间是其资源消耗量的正的严格单调递减函数时,考虑了总资源消耗量限定情形下求最大完工时间最小化问题给出了最优算法.     

在成组技术下带恶化和学习效应的单机排序问题

本文研究了带依靠时间的恶化效应和依靠位置的学习效应的成组排序问题。模型中,组安装时间是开始安装时间的线性函数,工件的加工时间带恶化和学习效应,目标函数分别为最小化时间表长问题和最小化总完工时间问题。基于对问题的分析,给出了多项式算法。     

机器带不可用时间限制的简单线性恶化供应链排序问题

研究的单机供应链排序问题中, 机器有一个不可用时间限制, 工件的加工时间与恶化率及其开工时间有关, 且工件的加工不可恢复. 一个或多个完工工件可组成一个发送批由车辆发送给客户, 且在机器不可用时间限制之前完工的工件必须在限制开始之时或之前完成发送. 问题的目标是最小化总发送时间与总发送费用之和. 证明问题是NP-难的, 提出了伪多项式时间的动态规划算法. 进一步, 在确定问题目标函数值的上界及下界之后, 设计了一个完全多项式时间近似方案(FPTAS).     

具有不可用区间且工件可拒绝下的单机重新排序问题的近似方案

本文考虑了机器具有不可用区间且工件可拒绝下的单机重新排序问题,在该问题中,给定一个工件集需在一台机器上加工,每个工件有自己的加工时间和权重,且对该工件集目标函数为极小化总加权完工时间的排序计划已给定,根据该排序计划中每个工件的完工时间已确定每个工件的承诺交付时间。然而,在工件正式开始加工前,原计划用于加工的某段时间区间因临时用于检修机器而导致机器在该时间区间不再可用,需要对工件重新排序。为了确保在新的重新排序中,工件的延误成本不致太大,决策者可以选择拒绝部分工件,但需支付相应的拒绝费用。任务是确定接受工件集和拒绝工件集,并将接受的工件在考虑机器具有不可用区间的条件下重新排序使得接受工件集的总加权完工时间,总拒绝费用及赋权最大延误之和最小。该问题是NP-困难的,对此给出了伪多项式时间动态规划精确算法,利用稀疏技术设计了完全多项式时间近似方案。