带机器准备时间的机器覆盖问题的在线、半在线算法

研究以极大化最小机器负载为目标的机器带准备时间的同型机排序问题.证明了LS算法是求解该问题的最好的在线算法,它的最坏情况界为1/m.同时给出了求解两台机的预先知道工件最大加工时间,预先知道工件集的总加工时间以及预先知道工件从大到小到达这三种情形下最好的半在线算法,这三个算法的最坏情况界分别为2/3,2/3以及3/4.     

在线约束单机排序问题的启发式算法

由于约束单机排序问题是经典装箱问题的一种推广并且同经典装箱问题有一些相同的特征。本文主要讨论了经典装箱问题的一些启发式算法在在线约束单机排序问题上的推广和最坏界估计。     

极大化提前完工总量平行机排序问题的LPT算法

研究带有共同交货期的三台平行机排序问题。工件在加工过程中不允许中断, 目标是极大化所有工件的提前完工量, 即在交货期前所加工工件(或部分) 的总加工时长。由于该问题是NP-难问题, 本文应用经典LPT算法来解决该问题。我们证明了LPT算法求解该问题的最坏情况界至多为$\frac{15}{13}$, 并给出实例说明最坏情况界的下界为$\frac{27}{25}$。     

极大化提前完工总量平行机排序问题的LPT算法

研究带有共同交货期的三台平行机排序问题。工件在加工过程中不允许中断, 目标是极大化所有工件的提前完工量, 即在交货期前所加工工件(或部分) 的总加工时长。由于该问题是NP-难问题, 本文应用经典LPT算法来解决该问题。我们证明了LPT算法求解该问题的最坏情况界至多为$\frac{15}{13}$, 并给出实例说明最坏情况界的下界为$\frac{27}{25}$。     

带机器准备时间的平行机ordinal排序及近似算法

本文研究带机器准备时间的m台平行机ordinal在线排序问题。讨论了在极小化最大机器完工时间和极小化最大工件完工时间两种目标下的不同下界和相应的在线近似算法。对第一个目标，我们得到了3/2的下界和最坏情况界为2-1/m的近似算法。对第二个目标，我们得到了最坏情况为m的最好近似算法。我们还对一些特殊情况进行了分析。     

带约束的平行机排序的一个近似算法

讨论有资源约束和有机器准备时间的平行机排序问题,资源约束为每个机器至多可加工k个工件,在极小化makespan的上给出了一个匹配算法,证明其最坏情况最紧界是2-m^-1,并进一步给出了它的两个带参数的最坏情况界。     

Pm‖Cmax问题的算法AKK的一个改进的最坏情况性能比

本文考虑的是平行机排序问题Pm‖Cmax.对此问题Knuth和Kleitman给出了一个近似算法AKK,Graham证明了此算法的最坏情况性能比不大于1＋1-1/m/1＋｜k/m｜,而且当k≡0（modm）时这个界是紧的.在本文中我们给出了此算法的一个改进的最坏情况性能比： 1＋max{1-1/m/1＋k1＋1/m,1-1/m-k2/1＋k1},其中k1和k2为非负整数且k1m＋k2=k.本文证明了当k2≠0时,它好于Graham的结果,同时我们给出了两个实例说明这个界是紧的.     

排序的贪婪算法的参数上界

本文研究平行机排序中最著名的贪婪算法─LPT算法的性质．经典排序中机器随时可以开始加工．本文研究机器不都是从开始就可以加工,而是需要一个准备时间,也就是说本文研究各台机器最早可以开工的时间可以不同的同型号平行机（ideaticalParallel）的排序问题,分析LPT算法得到的近似解的参数上界．     

带机器准备时间的平行机在线与半在线排序

本文研究带机器准备时间的m台平行机系统在线和半在线排序问题.对在线排序问题,我们证明了LS算法的最坏情况界为2-1/m.对已知工件加工时间递减,已知总加工时间和已知工件最大加工时间三个半在线模型,我们分析了它们的下界和所给算法的最坏情况界.对其中两台机情形均得到了最好近似算怯。     

有两个服务等级的平行机排序问题

对有两个服务等级的平行机排序问题的m台机情形,证明了修正的MF算法的最坏情况界不超过4/3 (1/2)~k,其中k是算法中预先给定的迭代次数.而已有的算法仅为2-1/(m-1),从而大大改进了已有文献中的结果.     

无线网络中全调度问题的一种随机分布式算法

无线网络中的全调度,要确保网络中每个节点所可能的链路信息和广播信息都能无冲突地进行传输.通过简单的构造方法,证明了多项式时间内,能找到一个长度为$O(\bigtriangleup_{\rm out}^2\bigtriangleup_{\rm in})$的全调度;并且给出了全调度问题的一种随机分布式算法,证明了这种随机分布式算法,对任意的常数$h$,~$0     

两台平行机的实时到达在线排序

本文考虑一的的在线平行机排序模型－－实时到达在线问题,该模型中,工件是陆续到达的,工件的个数及到达时间是事先未知的,而且只有当工件到达,才知其加工时间,所求目标是使所有工件都加工完的时间达到最小,对两台平行机的情形,Ｃｈｅｎ与Ｖｅｓｔｊｅｎｓ给出近似比为３／２的线ＬＰＴ算法,并证明了不存在近似小于（５－√５）／２的算法,我们利用黄金分割数设计了一个 算法,其近似比不超过（１８－√５）／１１。     

带机器准备时间的平行机排序问题

研究了带机器准备时间的m台平行机排序问题,设计出了一个多项式时间近似方案(PTAS),并给出了一个机器数m为固定常数的情形下的全多项式时间近似方案(FPTAS).     

平行机的供应链排序

研究平行机环境下的供应链排序,即研究如何安排工件在平行机上加工,把加工完毕的工件分批发送给下游客户,使得生产排序费用和发送费用总和最少。这里,生产排序费用是用工件送到时间的函数表示;发送费用是由固定费用和与运输路径有关的可变费用两部分组成。研究以工件带权送到时间和作为生产排序费用的供应链排序问题,给出多项式时间近似算法,并分析算法性能比。     

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.     

Randomized On-Line Scheduling Similar Jobs to Minimize Makespan on Two Identical Processors

In this paper we consider an on-line scheduling problem, where jobs with similar processing times within [1, r] arrive one by one to be scheduled in an on-line setting on two identical parallel processors without preemption. The objective is to nlinimize makespan. We devise a randomized on-line algorithm for this problem along with a lower bound.     

可拆分有调整时间的平行机排序问题的一个算法

考虑有独立调整时间的同型号平行机排序问题,极小化最迟完工时间,产品允许拆分,同一产品被拆分后各部分可以在不同机器上同时加工,该问题是ＮＰ－ｈａｒｄ问题。本文首先给出该问题的一个启发式算法ＭＬ,然后证明了其最坏情况估计不超过７／４－１／ｍ（ｍ≥２）。