重加工具有退化与学习现象的单机批排序问题

本文对同一台机器下次品工件可重加工生产的问题进行研究。工件要求成批加工,每批包括连续加工的两个子批。第一子批的工件加工后,一部分工件是按照要求得到的优良品,另一部分工件是次品。次品的工件接着在第二子批重加工,而次品工件在等待重加工时会产生退化与学习现象,加工完成后得到的工件是优良品。同一子批的工件同时完工,工件的完工时间是该子批中最后一个工件的完工时间。假设每批生产的工件次品率是相同的。每一批工件开始加工和重加工时都有安装时间。目标函数是使总安装时间,重加工和库存持续费用最小,并且优良品工件的需求得到满足。对于该问题的一般情形给出了动态规划算法。接着当批工件的完工时间和批的规模满足一致关系,给出多项时间算法。     

带有学习效应和退化效应的加工时间与资源有关的单机排序问题

研究了同时带有学习效应和退化效应的加工时间与资源有关的多窗口单机排序问题。工件实际的加工时间是关于分配资源量的凸函数,并且是关于开始加工时间的线性递增函数。每个工件都有一个交货期的窗口。若工件在此窗口中完工,则不会产生惩罚费用;否则工件在此窗口之前或之后完工,则会产生相应的提前或延误费用。目标是确定工件最优的加工顺序和最优的资源分配量,从而极小化总费用函数。考虑两个问题,第一个问题的目标函数是与提前、延误工件数、窗口的开始时间、窗口的大小、资源分配量以及最大完工时间有关的函数;第二个问题的目标函数是关于提前、延误、窗口的开始时间、窗口的大小、资源分配量以及最大完工时间的函数。针对这两个问题也分别给出了两个多项式时间算法。
     

在退化维修活动下具有多窗口及退化效应的单机排序问题

【目的】对多窗口和具有退化效应与退化维护活动的单机排序问题进行求解。【方法】假设任务的实际加工时间是关于该任务加工位置的函数,一个窗口不能包含另一个窗口。由于机器存在退化效应,适时地对机器进行维护能提高机器的生产效率。一旦维护活动结束,机器恢复到最初状态,并且任务的退化效应更新,机器维护活动持续的时间取决于维护活动的开始时间。将所有任务分成若干个任务集,任务集个数已知,每一个任务集共用一个窗口。目标是得到每个任务集最优窗口的位置、大小和最优维护活动的位置及任务的最优加工顺序使得任务的提前惩罚费用、延误惩罚费用、窗口开始时间及宽度费用之和最小。【结果】证明了此问题可以通过转化为指派问题求得最优解。【结论】并给出一个多项式时间算法来解该问题。
     

带有多个工期窗口及退化维护的单机排序问题

【目的】讨论带有多个工期窗口及退化维护的单机排序问题。【方法】工件的加工时间是一个和资源分配、工件在排序中的位置以及退化效应有关的凸函数。目标是确定多个最优工期窗口的位置和大小、指派给每个工期窗口的工件集合、分配给每个工件的资源、最优的维修位置和最优的工件排序,最小化提前、误工、工期窗口的开始时间、工期窗口的大小、资源分配、时间表长的总费用。【结果】证明了带有多个工期窗口及退化维护的单机排序问题仍然是多项式可解的。【结论】最优算法是可以在 O ( n4 )时间内求出最优解。
     

带有学习及退化效应和资源分配的交货期指派的单机排序问题

本文讨论带有学习及退化效应和资源分配的交货期指派的单机排序问题。所有工件有一个公共的交货期,如果工件在交货期内完工将不产生任何费用,但是在交货期之前或之后完工将产生相应的提前或延误费用。工件的实际加工时间是与开工时间、在排序中位置和资源分配有关的函数。目标是确定最优交货期的位置、交货期的大小、工件的最优排序和最优资源分配,最小化包括提前、延误、交货期大小、交货期位置和资源消耗的总费用。证明了带有学习及退化效应和资源分配的交货期指派问题仍然是多项式可解的,并且最优算法是可以在O(n3)时间内求出最优解。
     

带凸资源依赖的一类单机排序问题

就工件的实际加工时间是之前已加工工件的正常加工时间和的指数学习效应且具有凸资源依赖的单机排序问题展开讨论。在所有工件的正常加工时间均相同的假设下,对最小化加工全程和资源消耗总费用的和、最小化完工时间和资源消耗总费用的和,最小化总提前、总延误、总共同交货期和资源消耗总费用的函数以及最小化总提前、总延误、总松弛交货期和资源消耗总费用的函数四个目标函数分别给出了多项式时间可求解的算法。
     

资源分配下工件具有可控加工时间和准备时间的单机排序问题

为考察资源分配和退化效应对工件排序的影响，在连续可分但不可再生的资源分配下，工件具有可控准备时间和加工时间的单机排序问题。工件的加工时间是关于退化效应和资源分配的函数，并且在每个工件加工之前，都有一个准备时间，它是有关资源分配的凸函数。本文给出一个最优算法来求解最小化最大完工时间问题。
     

带有维修活动和交货期窗口的单机排序问题

【目的】带有维修活动和交货期窗口的单机排序问题在现实生活中有着广泛的应用。每个工件都有属于自己的交货期窗口,工件在交货期窗口外完工,就会产生相应的提前、延误惩罚。因此,确定交货期窗口位置具有重要意义。【方法】考虑了 2 种维修活动:依赖于时间、资源的维修活动;依赖于位置、资源的维修活动。针对不同的维修位置,将问题转化为指派问题。【结果】给出了计算复杂性是 O ( n4 )的多项式时间算法。【结论】证明了该问题是多项式时间可解的。
     

具有一般截断因子和资源约束的单机工期窗口排序问题

【目的】研究具有一般的与任务有关的截断学习效应的凸资源单机窗口排序问题。【方法】任务的实际加工时间是所获得的资源量、与任务有关的学习效应以及控制参数的函数。在资源总量有限的条件下确定最优资源分配方案、最优公共工期窗口的位置及大小、最优的任务排序,使得由工件的提前惩罚、延误惩罚、窗口的开始时间和宽度、时间表长等构成的总费用最小。【结果】在上述总费用具有上界的前提下,求出最优决策变量使得资源总费用最小。【结论】分别给出了求解相应问题的多项式时间最优算法。
     

具有学习与退化效应的单机排序问题

研究了具有学习效应与退化现象的单机排序问题,给出了目标函数为最大完工时间、总完工时间的多项式时间算法;并证明工件的权重与加工时间一致时加权总完工时间问题、工期与加工时间一致时最大延迟问题均有多项式时间算法.     

带有恶化效应和维修恶化的单机工期指派问题

本文研究了同时带有恶化工件和机器恶化维修的单机工期指派问题。工件的实际加工时间是与工件基本加工时间和工件在排序中的实际加工位置相关的一般函数。机器维修时间与其开始维修时间有关，是其线性恶化函数。研究的目标函数是加权提前、延误和工期之和，目的是确定工件的最优加工顺序、公共工期及维修位置，使目标函数最小。将此问题转化为指派问题，从而证明了该问题在多项式时间内是可解的。对于问题的一种特殊情况进一步给出了一个复杂性为O(n2logn)的最优算法。
     

有公共交货期的单机分批排序问题

【目的】单机分批排序问题有着广泛的应用背景,很多问题是NP-困难的。有公共交货期的单机分批排序问题是一个非常重要的研究方向。【方法】利用组合最优化的方法,研究工件有公共交货期的最小化误工工件个数和总延误的单机分批排序问题。【结果】对于最小化误工工件个数问题提出了一个多项式时间算法,对于最小化总延误提出了一个伪多项式时间的动态规划算法。【结论】对于其他有公共交货期的分批排序问题的研究提供了重要的研究方法。
     

一类带有可控加工时间的单机排序问题 (运筹学与控制论)

讨论了具有学习效应的工期指派和可控加工时间的单机排序问题。工件的实际加工时间同时依赖于所排位置和所分配的资源消耗相关的函数,资源消耗分为线性和凸资源消耗2种。考虑共同工期、松弛工期和没有限制的工期3种工期分派方法。目标是确定工件最优的加工顺序、工期和资源分配量,极小化一个包含提前、延误、工期分派、总完工时间和总资源消耗的总费用函数。对于上述2种不同资源消耗函数与3种不同的工期分派方法的每一种组合,均给出了多项式时间算法。     

具有学习效应的间歇批生产的单机排序问题

本文研究了目标函数为总完工时间,具有Dejong学习效应和遗忘效应的间歇批生产的单机排序问题.考虑了批与批之间没有学习效应的传递、有部分学习效应的传递和有总的学习效应传递3种模型.首先,在批与批之间没有学习效应传递的模型中,给出了复杂性为O(nlog n)的最优算法.其次,在批与批之间有部分学习效应传递的情形下,对批在...     

运筹学与控制论两台平行机环境下加工时间退化的可拒绝排序问题

研究两台平行机环境下加工时间线性退化的可拒绝排序问题，工件的实际加工时间是关于该工件开始加工时间的线性函数，每个工件都有一个独立的截止工期，在截止工期之前或之后完工的任务将分别受到提前和误工工件惩罚。工件允许被拒绝，如果工件被拒绝则需要支付一定的拒绝费用。目标是分别确定接受工件和拒绝工件的任务集合，找到接受任务的最优排序和每个被接受工件的最优任务工期最小化工期、误工工件惩罚、总完工时间以及被拒绝工件的惩罚费用之和。证明了此 NP 难问题可以通过动态规划方法求得最优解，并通过动态规划运用简化执行空间的方法给出了复杂度为o(n5D2/ε2)的全多项式近似策略（FPTAS），其中 n 表示工件的数量，ε 是允许误差界。