带交货期的工件族生产与配送的排序问题

本文考虑了多个客户订购不同种类的工件,工件生产完后需要运输到客户的单机供应链排序问题.由于工件属于不同的种类,在加工不同种类工件前要有一个准备时间.每个客户分布在不同位置,客户的每个工件都有一个交货期,工件是分批配送的,每一批配送需要花费一定的时间及费用.考虑了两个与交货期有关的目标函数,分别给出了它们的最优算法.     

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.     

具有可变配送费用和固定配送时刻的单机排序问题

研究了单机环境下生产与配送的协同排序问题.有多个工件需要在一台机器上进行加工,加工完的工件需要分批配送到一个客户.每批工件只能在固定的几个配送时刻出发,不同的配送时刻对应着不同的配送费用.我们的目标是找到生产与配送的协同排序,极小化排序的时间费用与配送费用的加权和.研究了排序理论中主要的四个目标函数,构建了单机情况下的具体模型,分析了问题的复杂性,对于配送费用单调非增的情况给出了它们的最优算法.     

两代理具有可拒绝的单机分批配送排序问题

本文研究具有可拒绝的两代理分批配送排序问题,两个代理竞争一台机器的使用,每个代理有自己的工件集合.工件生产完后需要分批配送到代理处,每一批需要花费一定的时间和费用.我们的目标是在保证一个代理的目标函数不超过给定值的前提下,极小化另一个代理的目标函数.对于排序理论中主要的目标函数,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.     

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.     

具有多个制造商和分批配送的同类机排序问题

考虑了同类机环境下多个工件加工和配送的排序问题.有多个制造商分布在不同位置,每个制造商处有一台机器可以加工工件.不同的机器对应着不同的加工速度和加工费用.工件生产完后需要运输到客户处,每一批配送需要花费一定的时间和费用.研究了排序理论中主要的3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.     

具有两个不相容工件族单位工件的有界分批在线排序问题

研究具有两个不相容工件族单位工件单机有界平行分批的在线排序问题.工件按时在线到达,目标是最小化最大完工时间.在有界平行分批排序中,容量有限制机器最多可将b个工件形成一批同时加工,每个工件及每一批的加工时间为1.不相容工件族是指来自不同工件组的工件不能放在同一批加工.对该问题提供了一个竞争比为■的最好可能的在线算法.     

具有两个不相容工件族单位工件的有界分批在线排序问题

研究具有两个不相容工件族单位工件单机有界平行分批的在线排序问题.工件按时在线到达,目标是最小化最大完工时间.在有界平行分批排序中,容量有限制机器最多可将b个工件形成一批同时加工,每个工件及每一批的加工时间为1.不相容工件族是指来自不同工件组的工件不能放在同一批加工.对该问题提供了一个竞争比为√17+3/4的最好可能的在线算法.     

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。     

两台单机的合作排序问题

本文研究下面情形的排序问题,两个代理商联合加工来自客户的一个工件集,每个代理商仅有一台单机用于加工工件,每个工件仅需被其中的一台单机无中断地加工一次.在完成分配工件的加工任务后,每个代理商将获得一定的收益并付出一定的加工费用.需要找出工件集的一个最优划分,使得两个代理商的净收益乘积最大.本文研究三个不同经典排序目标作为加工费用的两机合作排序模型,证明模型复杂性,分析最优解结构并设计动态规划算法.     

两台单机的合作排序问题北大核心CSCD

本文研究下面情形的排序问题,两个代理商联合加工来自客户的一个工件集,每个代理商仅有一台单机用于加工工件,每个工件仅需被其中的一台单机无中断地加工一次.在完成分配工件的加工任务后,每个代理商将获得一定的收益并付出一定的加工费用.需要找出工件集的一个最优划分,使得两个代理商的净收益乘积最大.本文研究三个不同经典排序目标作为加工费用的两机合作排序模型,证明模型复杂性,分析最优解结构并设计动态规划算法.     

工件带就绪时间的单机供应链排序问题

研究工件带就绪时间的单机供应链排序问题,即工件到达后按何种顺序在机器上加工,并将完工工件如何由运输工具发送给客户,使得生产费用与发送费用总和最少.这里,每个工件的生产费用为工件的发送时刻,多个工件可组成一批一次发送给客户,发送费用与发送次数成正比.对于工件允许中断加工的问题,基于SRPT规则给出多项式时间的动态规划算法求解最优序；对于工件不允许中断加工的问题,证明问题是强NP难的,并提出了性能比为2的近似算法.     

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.     

交货期可以指派的供应链排序问题

考虑了由一个制造商和多个客户组成的供应链系统.每个客户有多个订单交给制造商加工,且每个客户有一个可以接受的完工订单到达时间.制造商可以与客户进行协商来选定合适的交货期.完工的订单是采用直接运输方式分批配送的,每一批配送需要花费一定的时间和费用.目标是对每个订单指派合适的交货期,并且进行生产和配送的排序,以极小化总的交货期指派费用,订单误工费用与配送费用的和.考虑了多种情况,分别给出了相应的算法.     

具有线性恶化效应的在线分批排序问题

本文研究一类具有线性恶化效应的单机在线分批排序问题,工件$J_j$的加工时间为$p_j=b_j+\alpha t$, 其中$b_j$为基本加工时间, $\alpha>0$为恶化率, $t$是开工时间. 工件的到达时间是未知的, 工件的基本加工时间只有在工件到达之后才能知道.多个工件可以作为一批被机器同时加工, 批的加工时间为该批中工件最大加工时间.本文对于目标为极小化makespan的批容量无限的单机问题给出一个在线算法$\beta H^\infty$,并证明其竞争比和问题的下界相同, 进而算法是最优的.     

提前预知信息的在线分批排序问题

研究工件可提前预知信息的在线分批排序问题, 工件的预知信息时间依时间到达, 目标为极小化最大完工时间. 已知从工件的信息可预知到该工件可加工需要时间~$a$, 所有工件的最大加工时间为~$p_{{\rm max}}$, 多个工件可以作为一批被机器同时加工, 批的加工时间为该批工件中最长加工时间. 对于批容量无限的单机问题给出一个在线算法~$\gamma H^\infty$, 并证明其竞争比和问题的下界都为~$1+\gamma$, 其中~$\gamma=\left(-1+\sqrt{1+\frac{4p_{{\rm max}}}{p_{{\rm max}}+a}}\right)/2$, 进而算法是最优的.     

具有前瞻区间的两个工件组单机在线排序问题

研究具有前瞻区间的两个不相容工件组单位工件单机无界平行分批在线排序问题.工件按时在线到达, 目标是最小化最大完工时间. 在无界平行分批排序中, 一台容量无限制机器可将多个工件形成一批同时加工, 每一批的加工时间等于该批中最长工件的加工时间. 具有前瞻区间是指在时刻t, 在线算法能预见到时间区间(t,t+\beta]内到达的所有工件的信息.不可相容的工件组是指属于不同组的工件不能安排在同一批中加工.对该问题提供了一个竞争比为\ 1+\alpha 的最好可能的在线算法,其中\ \alpha 是方程2\alpha^{2}+(\beta +1)\alpha +\beta -2=0的一个正根, 这里0\leq \beta <1.     

并行分批排序综述

并行分批排序起源于半导体芯片制造过程。在并行分批排序中,工件可成批加工,批加工机器最多可同时加工B个工件,批的加工时间为批中所有工件的最大工时。首先根据传统的机器环境和目标函数对并行分批排序已有成果进行分类介绍,主要为单机和平行机的机器环境,以及极小化最大完工时间、极小化总完工时间、极小化最大延迟、极小化误工工件数、极小化总延误和极小化最大延误的目标函数;然后梳理了由基本问题所衍生出来的具有新特点的16类新型并行分批排序,包括差异尺寸工件、多目标、工件加工时间或顺序存在限制、考虑费用和具有特殊机制等情况;最后展望未来的研究方向。     

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.     

最小化总完工时间与分批费用之和的有界分批排序问题

考虑了当每分一批均产生固定费用、批容量有界且为固定值b、加工不允许中断抢先.所有工件在零时刻到达时的单机平行分批排序问题.目标是最小化总完工时间与分批费用之和.利用动态规划方法给出了多项式时间算法,时间界为O(n~(b(b-1))).