带固定工件的单机排序问题1｜FB, rj,pmtn｜∑j Uj的多项式算法

研究具有若干固定工件和自由工件,其中固定工件必须在指定时间窗内加工,而自由工件具有不同交工的时间,并且其加工可以中断的单机排序问题,其目标是极小化工件的误工数.该问题可以表示为1|FB,rj,pmtn|∑j Uj.首先讨论了问题的几个重要性质,以此为基础建立了求解该问题的动态规划算法,其时间复杂度为O(n4+m log m),其中m和n分别是固定工件数和自由工件数.     

单机排序问题1|rj,prmp|∑wj(1-e-acj)的动态在线调度

本文首先一般化了可中断的概念,并建立了相应的中断-安装重复模型,然后研究了单机排序问题1 |rj,prmp|∑wj(1-c-acj)在中断-重复和中断-安装重复模型下的动态在线排序问题,给出了只考虑当前可用信息而不是考虑全部任务信息的在线调度规则.     

加工时间和工期一致的单机主次指标排序问题1｜｜∑U｜Tmax

本研究了单机主次指标排序问题1||∑U|Tmax。在加工时间和工期具有一致性的情形下，给出了该问题的多项式时间算法。     

加工时间和工期一致的单机主次指标排序问题1‖∑U︱Tmax

本文研究了单机主次指标排序问题1‖∑U︱Tmax.在加工时间和工期具有一致性的情形下,给出了该问题的多项式时间算法.     

单机主次指标排序问题(英文)

本文研究了单机主次指标排序问题1|rj,pmtn|∑Uj|Tmax.在同工期且准备时间和工期具有一致性的情形下,给出了该问题的允许中断抢先的多项式时间算法.     

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.     

处理机具有准备时间的Qm,aj｜pj=1｜Cmax排序问题

讨论了处理机具有准备时间的Qm,aj|pj=1|Cmax排序问题,通过这一问题的一个下界,给出了一个最优算法,算法的复杂性为O（m^2）。     

单机排序问题1｜rj,prmp｜∑ωj（1-e^-acj）的动态在线调度

本首先一般化了可中断的概念，并建立了相应的中断一安装重复模型，然后研究了单机排序问题1|rj,prmp|∑ωj(1-e^-acj)在中断-重复和中断-安装重复模型下的动态在线排序问题，给出了只考虑当前可用信息而不是考虑全部任务信息的在线调度规则。     

带有公共交货期窗口问询和退化工件的单机排序问题

为了研究考虑公共交货期窗口问询的退化工件排序问题,构建了极小化因提前时间、延误时间以及交货期窗口问询产生的总成本的单机排序调度决策模型。模型假定所有工件的交货期窗口一致,且窗口的开始时间、窗口大小为决策变量;工件具有差异化的退化因子;工件的实际加工时间与其开始加工时间、退化因子呈线性关系。分析了交货期窗口决策和工件排序具有的最优性质,以及最优的工件排序与工件退化因子之间的关系,并提出了最优算法。研究表明:可基于工件的退化因子确定最优工件加工顺序,最优交货期窗口的开始时间和结束时间分别对应于最优序中某个工件的完工时间,研究问题可在多项式时间内进行求解。     

双目标优化排序问题1／rj，UET／Lmax∩Cmax

本文首先证明排序问题1/rj/Cmax的“随手加工”法则，然后在此基础上对1/rj,UET/Lmax∩Cmax给出一个多项式最优化算法。     

一致条件下具学习因子的几个单机排序问题

n个工件需在同台机器上依次加工，工件j,j=1，2，…，n所需的正常加工时间为pj,如在某序中工件j第r个加工，则机器对其实际加工的时间为pjr^α，其中α≤0为一学习因子．要求适当排列这n个工件的加工顺序，使某目标函数达最小．本文对加权完工时间之和，最大迟后，延误工件数这三个目标函数，给出了在相应的一致条件下，对应的WSPT规则，EDD规则，修正Moore-Hodgson算法可获最优序，并估计了在一般情况下由该三规则所获序的误差．     

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。     

带有延迟时间下界的k-(n1,1,…,1)-排序问题的拟多项式时间算法

讨论Wikum的关于带有延迟时间下界的k-(n1,1,…,1)-链形结构排序问题的拟多项式时间算法,其中当n1=2的情况已由Yin等人(1999)解决,这里主要以n1=3的情形为例作更加细致的分析,然后给出较Yin等人(1999)的算法更加有效的拟多项式时间算法.为了保持文章的连续性,也将列出Yin等人(1999)的n1=2的算法加以比较.     

复合并行机F''''2|m1≥2,m2=1|Cmax排序问题的归并算法研究

在文献[1]中,已经证明了排序问题F2|m1≥2,m2=1|Cmax是NP完全问题,没有好算法.本文提出了复合并行机F'2|m1≥2,m2=1|Cmax排序问题的一个启发式算法--归并算法,并证明了该算法在最坏情况下的性能比(Performance Ratio)是2m-1/m,且优于文献[2]中算法.