具有位置相关权重的工期分配排序问题研究

针对具有位置相关权重的工期分配排序问题进行了研究,其目标是在共同工期分配/松弛工期分配两种模式下,找到最优的工件加工序列以极小化工件工期与工件延误的线性加权和,其中权重是与位置相关的权重。通过证明一系列性质得到工期的计算方法,进而将所要研究的两类工期分配问题转换为与工件加工时间有关的函数。根据每个工件对应的系数来给出具体求解算法从而得到最优的工件序列,以及对应的最优共同工期/最优松弛工期。通过具体的算例验证了此算法可在多项式时间内求解。

具有共同松弛时间的恶化型工件排序问题研究

研究工件加工时间具有恶化效应的单机松弛工期排序问题.其中恶化效应指的是工件的实际加工时间是其开工时间的递增函数且所有工件的恶化率相同,工件的松弛工期等于其实际加工时间加上共同的松弛时间.目标是确定工件的一个排序和工件工期的共同松弛时间使得工件的提前时间、延迟时间和工期的共同松弛时间的线性加权和达到最小.用运筹学方法证明了该问题可以转化为两个向量的乘积问题,从而多项式时间可解,并给出了求解的最优算法.

具有退化维护和资源分配的单机排序问题

研究具有退化维护和资源分配的单机松弛交货期指派排序问题。工件的实际加工时间是所获得的资源量和与工件位置、时间有关的退化效应的函数。为了消除机器的退化效应,可以对其进行维护,假设在规划范围内最多只能允许执行一次维护活动,且任何一个工件加工完成之后可以立即进行维护,维护的持续时间依赖于它的开始时间。在资源总量有限的条件下确定最优公共松弛时间、最优维护位置、最优资源分配方案和最优工件排序,使得由工件的提前惩罚、延误惩罚、交货期公共松弛时间、最大完工时间、总完工时间构成的总费用最小。根据凸优化的相关知识,将问题转化为指派问题,证明了该问题在多项式时间内是可解的,给出了多项式时间最优算法。

单机带有不可用区间的松弛工期的排序问题

研究了在单机情形下具有不可用区间的松弛工期问题,不可用区间意味着在此区间不允许工件加工,且工件中断可恢复。松弛工期是工件加工时间加上1个给定的常数,这个常数为决策变量,排序的任务是给所有工件分配工期,同时确定工件的加工次序以使得目标函数值最小。目标函数值包括由于工件误工、提前及工期分配而导致的相关损失。根据不同的损失系数关系讨论了松弛工期的范围,提出动态规划算法。证明了动态规划的时间复杂性为O((P+T-p_(min))nP^(2))。通过算例分析说明了算法的可行性。

考虑多个RMAs的单机调度问题

在处理时间不断恶化的情况下,针对插入多个机器维护阶段(RMAs)和考虑交货期安排的单机调度问题展开研究,目标是最小化提前和拖期惩罚.产品加工过程中,在处理工件之前插入多个RMAs可以降低恶化现象从而恢复机器的生产效率,目的是同时找到最优序列、最优松弛时间和RMAs的最优位置以使提前和拖期惩罚最小.根据问题的特点,提出了相关的性质和定理,通过证明得出了最优的松弛时间.最后,证明了该问题在多项式时间内是可解的.

两个代理商松弛工期指派与位置有关负荷资源约束单机排序问题

【目的】研究两个代理商松弛工期指派资源约束单机排序问题。【方法】代理商通过竞争在同一台处理机上处理各自任务集合,各有一定数量的资源可以分派给任务。任务有待定的松弛工期,处理时间与位置有关且是所获资源量的凸函数。目标是求出任务的处理顺序、工期和资源分配方案,使得乙代理商任务中最大费用不超过给定值,且甲代理商任务最大费用取最小值。将问题转化为凸规划问题,先求出任务资源数量;再通过求解指派问题确定任务的处理顺序,进而求得工期。【结果】给出了多项式时间的最优算法,提供算例说明算法的有效性。【结论】分析表明算法的计算时间复杂度为O(n~3),其中n为两个代理商任务数中较大的一个。

单机下带有松弛工期的最小化总提前损失与误工损失问题

文章研究了具有松弛工期的单机排序问题,决策者需要在确定工件的工期之后确定工件的加工次序.松弛工期是工件的加工时间加上一个给定的常数,这个常数为决策变量,排序的任务是给所有工件分配松弛工期,同时使得目标函数值最小.目标函数值包括工件提前、误工和松弛工期.文章根据不同的损失系数关系,讨论松弛工期的范围,并提出了时间复杂性为O(n3P3logn)的动态规划算法.最后给出了算例分析.