匹配算法在带链优先约束的分批排序中的应用

本文首次就带有链优先序的分批排序问题进行了讨论.优先约束是:包含有n个工件的一条链,另外有m个孤立点工件(即工件之间无任何优先约束).根据B与m的大小关系,分别讨论了它们的最优算法.优先约束为:工件之间有m条链T1,…,Tm,并且每条链是满足一致的.则对于B=2的情形,我们把这一问题多项式转化成了组合最优化中求解非二部图赋权匹配问题,并相应地提出了一个运算次数为O(n4)的多项式算法.     

“合成链”算法与一类链优先约束的单机分批排序问题

讨论问题1| chains,B|Cmax具体可描述为:有m条链,其中一条链上有n个工件,其余的m-1条链上的工件数之和为常数k,且工件的加工时间不限制,目标函数为最大完工时间.我们对该问题B=2的情况进行了深入的探讨,在研究过程中首次提出“合成链“算法,给出了时间复杂性为O(nk)的多项式时间算法.     

具有学习效应且交货期可指派的单机排序问题

探讨了工件具有CON/SLK交货期指派且机器具有与位置有关的学习效应目标为极小化交货期指派费用、无误工工件的提前费用以及误工工件的惩罚费用之和排序问题.所探讨的问题在无误工工件数确定的情况下可以转化为指派问题,由于误工工件数最多有n种可能且指派问题能在O(n3)时间内解决,故排序问题是多项式时间可解的,并给出最优算法;在恶化工件具有CON/SLK交货期指派的基础上同时考虑了机器具有学习效应的排序,并给出了两种问题的多项式时间最优算法.     

加工时间依赖工件位置的树约束单机排序问题

讨论了工件的加工时间依赖于工件位置的树约束单机排序问题,给出了目标函数为最大完工时间的多项式算法.结果表明,最大家庭树中的工件优先于其它家庭树中的工件加工,并且其工件要连续加工所得到的排序为最优排序.     

JIT方式下的单机分批调度问题的一种算法

在现代生产管理中,合理安排工件的加工顺序使所有的工件准时完工极为重要．文中研究工件不允许拖期的单机分批调度问题,目标是使加工．总成本最小,目标函数不仅考虑了工件提前完工有提前惩罚成本,还考虑了批加工成本费用．提出了一种多项式时间的最优算法．     

工件可拒绝的单机无界平行批排序

首次考虑了目标函数为极小化最大延误与被拒绝工件的惩罚费用之和的单机无界平行批排序问题.证明了问题1｜B≥n,rej｜ Tmax+ TCP为NP-困难的,针对该问题给出了基于动态规划的伪多项式时间算法.     

带学习效应的单机成组排序问题

考虑了在工件具有学习效应的条件下,目标函数为最大完工时间和总完工时间的单机成组排序问题.对这两个问题分别给出了多项式时问算法并证明了其算法的最优性.     

单机主次指标排序问题1||T_(max)|∑U_j的P子问题

研究了单机主次指标排序问题1||Tmax|∑Uj。在工件LPT序与EDD序一致的情形下,给出了该问题的一个多项式时间可解的子问题。     

滚动机的换向机构

主要分析滚齿机四条运动链中有换向机构的三条链,当滚刀、工件旋向、铣削方式改变时,三条链中哪条链的换向机构换向以及各链换向机构之间的联系和相互影响。     

一种改进的排序问题

本文研究的排序问题:有两族同型机,工件在每族机器上各有一个加工时间,考虑的目标函数是在模型中极小化两族机器上最大完工时间的最大者.     

关于简单线性恶化问题的平行机排序的一个全多项式逼近算法

In this paper, a parallel machine scheduling problem was considered , where the processing time of a job is a simple linear function of its starting time. The objective is to minimize makespan. A fully polynomial time approximation scheme for the problem of scheduling n deteriorating jobs on two identical machines was worked out. Furthermore, the result was generalized to the case of a fixed number of machines.     

工件加工时间退化且可拒的带优势关系流水作业问题的动态规划算法

The permutation flow shop scheduling problems with deteriorating jobs and rejection on dominant machines were studied. The objectives are to minimize the makespan of scheduled jobs plus the total rejection penalty and the total completion time of scheduled jobs plus the total rejection penalty. For each objective, polynomial time algorithms based on dynamic programming were presented.     

一个单机排序模型的多项式时间近似方案

对有限个固定工件,n个自由工件的单机排序问题1｜FB（F）｜max wjCj进行了研究,证明该问题在F≥2的情况下不存在最坏性能比为2n的多项式时间近似算法;对只有一个固定工件,（maxwi1≤i≤n）/（minwi1≤i≤n）=c与输入无关的情形,设计了时间界为O（2c/εn＋nlogn）的多项式时间近似方案.     

Online scheduling of two type parallel jobs on identical machines

In this paper we consider an online scheduling of parallel jobs with preemption on identical machines, where jobs arrive over time. The objective is to minimize the makespan. For the problem that jobs have only two possible widths mj = 1 or m, we present an optimal online algorithm by using ＂temporary schedule＂.     

工件有优先约束和尺寸的单机分批排序问题

研究了工件有优先约束和尺寸大小关系的分批排序问题,这里目标函数为工件的极大完工时间,这类问题是NP—完备的.对工件加工时间相同和有特殊到达时间的情况给出了它的近似算法,并证明其最差性能比不超过2.     

Genetic algorithm for scheduling reentrant jobs on parallel machines with a remote server

This paper considers a reentrant scheduling problem on parallel primary machines with a remote server machine, which is required to carry out the setup operation. In this problem, each job has three operations. The first and last operations are performed by the same primary machine, implying the reentrance, and the second operation is processed on the single server machine. The order of jobs is predetermined in our context. The challenge is to assign jobs to the primary machines to minimize the makespan. We develop a genetic algorithm（GA） to solve this problem. Based on a simple strategy of assigning jobs in batches on the parallel primary machines, the standardized random key vector representation is employed to split the jobs into batches. Comparisons among the proposed algorithm, the branch and bound（BB） algorithm and the heuristic algorithm, coordinated scheduling（CS）, which is only one heuristic algorithm to solve this problem in the literature, are made on the benchmark data. The computational experiments show that the proposed genetic algorithm outperforms the heuristic CS and the maximum relative improvement rate in the makespan is 1.66%.     

M台同型机极大化最小机器负载的半在线问题

In this paper, a semi on-line version on m identical machines M1, M2, …,Mm(m≥3) was considered, where the processing time of the largest job is known in advance. Our goal is to maximize the minimum machine load, an NPLS algorithm was presented and its worst-case ratio was proved to be equal to m-1 which is the best possible value. It is concluded that if the total processing time of jobs is also known to be greater than (2m-1)pmax where pmax is the largest job's processing time, then the worst-case ratio is 2-1/m.     

基于任务属性的MapReduce任务调度算法改进

针对MapReduce任务调度中任务属性取默认值的不合理性以及人为指定值的不确定性,对调度算法实现动态调整任务优先级、计算合理的Reduce任务数、明确Reduce任务启动时机等改进,达到提升任务并行度、缩短作业执行时间的目的.Fair与LATE算法改进前后的实验结果表明,基于任务属性的改进能提高调度算法性能与作业整体执行效率.     

预防性周期维护下考虑可中断工件的再制造单机调度(英文)

研究预防性周期维护策略下再制造系统中可中断和不可中断2类工件的单机调度问题.以最小化完工时间为目标,提出了LPT-LS算法,该算法首先按LPT(longest processing time)规则安排不可中断工件,然后按LS(list scheduling)规则安排可中断工件.并根据可中断工件的总加工时间(记为S2)分3种情况证明了该算法的最坏情况比,结论如下:当S2大于按LPT规则安排不可中断工件后机器的空闲时间时,最坏情况比为1;当S2介于分别按LPT规则和OPT(最优排序)规则安排不可中断工件后机器的空闲时间之间时,最坏情况比小于2;当S2小于按OPT规则安排不可中断工件后机器的空闲时间时,最坏情况比小于2.最后通过算例验证了结论的正确性.     

用遗传神经网络混合算法求解可变加工时间Job-shop调度问题

有效地混合了遗传算法和基于约束满足的自适应神经网络算法,对于一类加工时间可变的调度问题进行了研究.遗传算法被用来进行迭代寻优.当前代经交叉和变异后生成的染色体对应非可行解,由自适应神经网络运算后得到可行解,对应的染色体作为新一代染色体.本算例的目标函数是基于任务的提前/拖期惩罚、附加惩罚以及加工时间的偏离量惩罚,目标是确定最优加工时间和最优加工顺序极小化目标函数,并与一般的遗传算法相比较,实验结果说明了遗传/自适应神经网络算法混合算法的有效性.