加工时间依赖于开工时间的单机排序问题

讨论了加工时间依赖于开工时间的单机排序问题．在这一模型中每个工件具有一个基本加工时间，当工件的开工时间超过某个共同的工期后，工件会有一个时间惩罚．本文就目标函数为极小化最大完工时间和总完工时间的问题进行了讨论，对某些特殊情况给出了多项式算法.     

一类单机排序问题的算法研究

本文讨论了加工时间依赖于开工时间的单机排序问题。在这一模型中每个工件具有一个基本加工时间。本文就目标函数为极小化最大完工时间和总完工时间的问题进行了讨论,对某些特殊情况给出了多项式算法。     

加工时间离散可控的分批排序问题

分批排序和可控排序是两类重要的现代排序模型,该文中把这两类排序模型相结合,讨论加工时间离散可控的单机分批排序问题:对于所有工件具有相同的可控加工时间和控制费用这一情形,分别考虑机器容量有限及无限两种情况下,分别使最大完工时间和总完工时间加上加工时间可控所需费用的总和为最小作为优化的目标,讨论了这四个问题的最优解的性质,并在此基础上提出了相应的多项式时间最优算法.     

加工时间具有学习效应的链约束单机排序问题

研究了工件的加工时间具有学习效应的链约束单机排序问题,在链可中断和不可中断两种情况下,均给出了目标函数为极小化最大完工时间的多项式算法。     

加工时间为线性增函数有上界的排序问题

本文讨论工件的加工时间是其开工时间的一类线性增加函数有上界的单机排序问题1|pj(t)(t0,T1,T2)|Cmax:设工件集J=J1,J2,…,Jn中的每个工件需要在一台机器上得到加工;工件集J被划分成两组J=Ω1+Ω2;机器上第一个被加工的工件在时刻t00开始加工;Ω1中工件的加工时间为pj(t)=ajt(当tT1)或pj(t)=ajT1(当t≥T1),Ω2中工件的加工时间为pj(t)=ajt(当tT2)或pj(t)=ajT2(当t≥T2),其中T2T1t0均是给定的常数,t表示对应工件的开工时刻;排序的目的是极小化时间表长(最大完工时间)Cm ax。在所得的引理2和引理3的基础上,本文给出一个复杂度为nlogn的多项式时间算法,从而也证明了所讨论的问题是多项式时间可解得的。     

平行批排序最小化最大完工时间在线算法的一个注记

讨论单机、平行批、批容量无界、最小化最大完工时间的在线排序问题.对该排序问题,Zhang等人(G.Zhang,X.Cai and C.K.Wong,On-line algorithms for minimizing makespan on batch processing machines,NavalResearch Logistics,48(2001),241-258.)和Deng等人(X.Deng,C.K.Poon and Y.Z.Zhang,Approximation algo-rithms in batch processing,Journal of Combinatorial Optimization,7(2003),247-257.)两组作者分别独立地给出了同一个竞争比为(5 1)/2的在线算法,并证明该在线算法是最佳可能的.在他们的算法中,在每一批中的加工时间最大的工件,不妨设其准备时间为r而加工时间为p,将被滞后到(1 α)r αp时刻以后加工,其中α=(5-1)/2.对同一问题设计了一个修订的在线算法,其中加工时间为p的工件只需要滞后到αp时刻.该在线算法仍然是最佳可能的,并且在一定意义下,该在线算法是渐近最优的.     

一类P／Sij／Cmax问题的LS算法分析

提出一类有准备时间的排序问题；分析了ＬＳ算法解此问题的最坏情况；个性了ＬＰＴ算法，使最差性能指标由４－２／ｍ改进到８／３－２／３ｍ。     

工件加工时间为非线性分段函数的单机排序问题

讨论工件加工时间是开工时间非线性分段函数的单机排序问题，目标函数为极小化最大完工时间，总完工时间和加权总完工时间．对于目标函数为极小化最大完工时间和总完工时间的问题，给出了求解最优排序的多项式算法，对于目标函数为加权总完工时间的问题，给出了工件间的一致关系。     

加工时间依赖工件位置的链约束单机排序问题

讨论了工件加工时间依赖工件位置的链约束单机排序问题．对于链可中断和不可中断两种情形．证明了目标函数为最大完工时间和总完工时间时该问题仍然多项式时间可解．     

一类调整时间可分离的Flow Shop 排序问题F3│S│Cmax的最优算法

讨论调整时间可分离的Flow Shop排序问题F3│S│Cmax，对其一类特殊情况给出了最优算法。     

单件车间排序问题的一个启发式算法

本文提出了一个启发式算法,经计算表明,这个方法对于以加工周期为目标函数的单件车间排序问题,效果是比较好的。     

并行流程式生产线调度问题的概率分析求解算法

并行生产线调度问题兼有并行机器和流程车间调度问题的特点 ,是一类新型的调度问题·针对工件在各工序具有任意加工时间的一般并行生产线调度问题 ,构造了整数规划模型 ,设计了基于概率分析的求解算法·对随机生成的测试问题进行求解的实验结果表明了算法的有效性     

求解流水车间调度问题的一种混合式遗传算法

讨论了如何将邻域搜索与遗传算法相结合求解流水车间调度问题,提出了一种邻域结构,使之更适合求解流水车间问题,设计了一种基于扩展采样空间的混合式遗传算法的框架,并通过计算机模拟验证其有效性。     

一种新的非满载车辆调度的遗传算法

针对物流配送中的单车场非满载车辆调度问题,提出了一种基于Grefenstette编码的自适应遗传算法.该方法采用Grefenstette编码方式,使得交叉和变异运算后的任意基因型个体都能对应于一条具有实际意义的行驶路线;并在交叉和变异运算过程中,引进自适应调整策略,避免陷入早熟和染色体的破坏.通过与简单遗传算法的仿真结果对比,验证了本算法的有效性.     

差分进化算法求解自动堆垛起重机调度问题

[目的]研究了自动化码头双自动堆垛起重机(Automatic stacking crane,ASC)调度问题,为了提高堆场的作业效率,考虑ASC作业过程中的干扰和冲突,以极小化所有作业的总完工时间为目标,建立自动化码头双ASC调度问题的混合整数规划模型.[方法]通过CPLEX求解器对模型进行求解.为了解决中等规模问题,设计了基于任务编码的离散差分进化算法进行求解,并把求解结果与遗传算法求解结果进行对比分析.[结果]所设计的离散差分进化算法能够在要求的时间内解决自动化码头双ASC调度问题;[结论]相较于遗传算法,本文提出的算法寻优能力更强.     

一种求3机Flow—shop调度问题的遗传算法

提出一种遗传分枝定界算法求解3机Flow-shop调度问题，该算法似于常用的遗传局部算法和遗传动态规划算法，用随杨方法生成测试例子，通过与著名的Taillard的禁忌搜索算法和Reeves的遗传算法进行比较，实验结果证实了遗传分枝定界算法的有效性。     

布局调度问题的聚合算法

在分析布局调度问题的基础上，建立了布局调度问题的数学模型，利用重复匹配算法，聚合算法等启发式方法，提出了布局调度操作的启发式规则及相应的启发式算法，算例表明该算法能较好地解决布局调度问题，所得布局结果是令人满意的。     

有顺序约束的单件车间调度问题的逆序算法

研究了部分工件在加工顺序上存在逻辑优选顺序约束的单件车间调度问题 .针对工件之间存在的加工顺序关系 ,构造了以交货期为基准 ,以寻求最长加工路径加工时间最短为目标的逆序算法 ,求解问题 .通过实例分析 ,说明了这一算法在工程中的可行性     

有顺序约束的单件车间调度问题的逆序算法

研究了部分工件在加工顺序上存在逻辑优选顺序约束的单件车间调度问题.针对工件之间存在的加工顺序关系,构造了以交货期为基准,以寻求最长加工路径加工时间最短为目标的逆序算法,求解问题.通过实例分析,说明了这一算法在工程中的可行性.     

带有学习效应的多目标置换流水车间调度问题研究

在综合考虑经济指标和环境因素的基础上,提出了以最小化最大完工时间和总能耗为优化目标的置换流水车间调度问题,并着重考虑学习效应对该问题的影响。针对该问题的特点,构建了带有学习效应的多目标置换流水车间调度模型,并设计了一种嵌有批量处理和扰动算子操作的混合蛙跳算法对模型进行求解。利用扩展的标准测试问题验证了该算法的性能,并与非支配排序遗传算法、强帕累托进化算法进行了对比分析,实验结果表明改进的混合蛙跳算法具有较好的寻优能力。利用此算法得到了不同学习率下的优化目标值,并运用敏感性分析探讨了学习效应对优化目标的影响程度,从而为企业制定合理的生产调度方案提供参考。