极小化完工时间和的有界批调度问题

考虑m台并行批加工同型机上n个带有释放时间的工件的调度问题,目标是极小化完工时间和.给出了一个多项时间近似方案.     

应用于图形处理的一个混合流水作业排序问题的多项式时间近似策略

由于早期的图形处理器浮点运算能力不强,所以在处理图形问题时一般由中央处理器处理数据运算环节,然后再由图形处理器进行图像处理.但是最近几年图形处理器的浮点运算能力得到很大提高,相信很快就能胜任原先只有中央处理器才能完成的图形问题中的数据运算任务,为此前瞻性的研究在这样一种新情况下如何合理调度中央处理器和图形处理器来更快的处理图形问题是很有必要的.事实上该问题其实相当于一个两阶段两台处理器的混合流水作业问题:有两台处理器和一批需要加工的工件,每个工件都包含两个任务,前一个任务是为第二个任务做准备的.第一个任务可以选择在任何一台处理器上处理,而第二个任务则必须当第一个任务完成后,在第二台处理器上处理,目标是尽可能早的处理完所有工件.对于该问题,设计了一个多项式时间近似策略(PTAS)来给出最优调度方案.     

极小化加权完工时间和的Flowshop问题的算法

本文讨论了极小化加权完工时间和的Flowshop问题.我们给出了一个最坏情况误差界为m的启发式算法,对于m=2的情况,如果工件具有一致权因子,即pi相似文献   

一类具有资源约束和优先加工顺序约束极小化加权总完工时间调度优化问题研究

本文针对工件间具有链状优先约束和relocation资源约束的极小化加权总完工时间调度优化问题展开研究.针对这一NP难问题,利用relocation约束的性质和贪婪算法的思想,设计了一个多项式近似算法,并证明了当链不可中断,每个链具有相同工件数和工件间具有相同加工时间时,2为该算法的紧界.     

关于机器随机故障完工时间方差最小化单机调度问题

讨论了机器随机故障时,工件完工时间方差的期望最小化单机调度问题,其中描述机器故障的计数过程为广义泊松过程.推导出了目标函数等价的确定形式,而后进一步给出了工件加工时间相同时问题的最优解.     

单可变资源最小化加权完工时间和排序问题的强NP-困难性

Baker和Nuttle提出了下述单可变资源排序问题：扎个工件利用某个单资源进行加工使得工件的完工时间的某个函数达到最小,而资源的可利用率是随着时间而变化的．当最小化的目标函数是工件的加权完工时间和时,Baker和Nuttle猜测该问题是NP-困难的．最近,Yuan、Cheng和Ng证明该问题在一般意义下是NP-困难的,但是问题的精确复杂性仍然是悬而未决的．本文我们证明了该问题是强NP-困难的．     

单可变资源最小化加权完工时间和排序问题的强NP-困难性

Baker和Nuttle提出了下述单可变资源排序问题：$n$个工件利用某个单资源进行加工使得工件的完工时间的某个函数达到最小,而资源的可利用率是随着时间而变化的.当最小化的目标函数是工件的加权完工时间和时,Baker和Nuttle猜测该问题是NP-困难的.最近,Yuan、Cheng 和 Ng 证明该问题在一般意义下是NP-困难的,但是问题的精确复杂性仍然是悬而未决的.本文我们证明了该问题是强NP-困难的.     

考虑机器调整次数和产品质量的卷烟批量计划和柔性流水车间调度集成问题

针对卷烟企业生产中的批量计划和柔性流水车间调度集成问题,构建了整数规划模型,目标函数由卷烟生产时间、生产线调整次数、卷烟质量、库存成本四部分组成。鉴于该问题的NP-hard性,设计遗传算法进行求解,通过合理设计遗传算子,避免不可行解出现。应用某卷烟企业数据得到优化排产结果,与该企业之前依照经验排产方案进行对比,发现优化排程结果在减少品牌转换次数,提高生产的连续性方面具有明显优势。该算法已作为某卷烟企业排产人员的排产参考,应用于排产决策中,取得了良好的效果,对卷烟企业制定排产计划具有一定的实际指导意义。     

加权完工时间和的调整时间可分离Flow shop排序问题

讨论了2台机器调整时间可分离的FlowShop排序问题,目标函数为极小化加权完工时间和.给出了对于一种特殊情况,问题存在多项式最优算法的充分条件.接着又给出了求解该问题的一个分枝定界法.     

折扣加权总完工时间问题的半在线排序算法

讨论到达时间任意,加工时间具有上下限约束,目标函数为带折扣的加权总完工时间的单机排序问题1|rj,Pmin≤Pj≤Pmax|∑ωj(1-e-βCj),给出了此问题在任意半在线算法下的竞争比下界,并提出了求解此问题的一种半在线算法D-αWDSPT,通过分析算法竞争比说明该算法是一种近似最优算法.同时指出,算法在问题的三种特殊情况下是最优算法.第一种问题是最小加工时间P→0,第二种问题是折扣因子β→0,第三种问题是工件加工时间相同Pmin=Pmax     

Group Scheduling with Controllable Setup and Processing Times: Minimizing Total Weighted Completion Time

The following single machine scheduling problem is studied. A partition of a set of n jobs into g groups on the basis of group technology is given. The machine processes jobs of the same group contiguously, with a sequence independent setup time preceding the processing of each group. The setup times and the job processing times are controllable through the allocation of a continuously divisible or discrete resource to them. Each job uses the same amount of the resource. Each setup also uses the same amount of resource, which may be different from that for the jobs. Polynomial-time algorithms are constructed for variants of the problem of finding an optimal job sequence and resource values so as to minimize the total weighted job completion time, subject to given restrictions on resource consumption. The algorithms are based on a polynomial enumeration of the candidates for an optimal job sequence and solving the problem with a fixed job sequence by linear programming. This research was supported in part by The Hong Kong Polytechnic University under grant number G-T246 and the Research Grants Council of Hong Kong under grant number PolyU 5191/01E. In addition, the research of M.Y. Kovalyov was supported by INTAS under grant number 00-217.     

极小化总完工时间的同时加工排序

讨论了并行工件同时加工排序问题,即n个同时到达的工件在m台批处理机上排序的问题.批处理机一次最多能加工B个工件.每批的加工时间等于该批中所含工件的加工时间的最大者.主要考虑B n的特殊情况,即每批可包含任意多个工件,目标函数是极小化总完工时间.首先对同型批处理机的情况给出了动态规划算法,算法的运行时间为O(m nm+1),并进一步将结论推广到同类批处理机的情况.     

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))).     

极小化最大完工时间的单机分批加工问题

本文考虑极小化最大完工时间的单机分批加工问题．设有n个工件和一台批加工机器．每个工件有一个释放时间和一个加工时间．批加工机器可以同时加工b(b相似文献