基于杂交模型及逻辑分解算法的JSSP研究

作业车间调度,是指为具体的任务(工序)安排生产资源(机器)并确定合理的加工顺序,是一个典型的NP-Hard问题,有着广泛的研究。首先介绍混合整数规划MIP和约束编程CP的互补优势。然后建立JobShop调度问题的MIP/CP杂交模型,并针对杂交模型的特点提出一种基于逻辑的分解算法。最后用几个实例证明了该模型及算法的求解速度。

MIP/CP综合考虑的车间作业调度问题研究

作业车间(JobShop)调度问题是指为具体的任务(工序)安排生产资源(机器)并确定合理的加工顺序,是一个典型的NP-Hard问题,有着广泛的研究.首先简单介绍约束编程(CP)思想及ILOGSOLVER系统并建立JobShop调度问题的约束编程模型,并对模型的求解进行分析.然后分析混合整数规划(MIP)和约束编程(CP)模型求解的互补优势,建立JobShop调度问题MIP/CP综合模型,并与CP模型进行比较,证明MIP/CP综合模型求解的效率.

作业车间调度问题的几种模型之比较

作业车间调度问题(Job Shop Schedule Problem)是指为具体的任务(工序)安排生产资源(机器)并确定合理的加工顺序,是一个典型的NP-Hard问题,有着广泛的研究。本文首先引入Job Shop调度问题混合整数规划模型,然后简单介绍约束编程思想及ILOG SOLVER系统并建立Job Shop调度问题的约束编程模型。最后根据混合整数规划(MIP)和约束编程(CP)的互补优势,建立Job Shop调度问题MIP/CP综合模型。最后用几个实例证明并分析各模型的求解效率。