具有非线性恶化函数和安装时间的 单机排序问题

研究了具有非线性恶化函数的加工时间,同时工件的安装时间与已加工完工件的实际加工时间有关（即p-s-d）的单机排序问题.证明了极小化最大完工时间,极小化完工时间和是多项式时间可解的.另外极小化加权完工时间和,极小化总延误以及极小化最大延误在一定的条件下是多项式时间可解的.     

有安装时间的单机排序问题

工件具有安装时间的排序问题最近几年受到越来越多的关注,主要讨论了一类有安装时间且与加工位置有关的单机排序模型。在该模型中,所有工件在机器上加工时,一次只能加工一个工件,工件的相邻加工工序之间不允许出现空闲,工件的实际加工时间不是一成不变的,它不仅与工件的基本加工时间有关,同时还与工件所处的加工位置有关,工件的安装时间是依赖于已加工工件的实际加工时间的简单函数,即p-s-d形式。对目标函数为极小化最大完工时间,极小化完工时间和以及极小化总完工时间差等问题进行讨论,分别给出了多项式算法和算法复杂性。还证明了对于目标函数为完工时间,提前完工时间以及误工时间的加权和最小化问题是多项式可解的。     

带有维修区间与退化效应的单机排序问题

讨论带有安装时间、维修区间和退化效应的单机排序问题。在排序中,工件是成组加工的,且在组内工件加工是不可中断的。在每组间需要维修活动与安装时间,其中安装时间是之前工件实际加工时间之和的线性函数。假设维修活动使机器恢复到最初的状态,维修活动的长度是前一组工件实际加工时间的线性函数。工件的实际加工时间与工件所在的组、工件在组内的位置有关,工件在加工过程中会产生退化效应,退化率为非减函数。考虑了工件的实际加工时间与组和位置有关、只与位置有关2个问题,分别给出了2个问题的多项式算法,并给出了数值例子。目标是找到工件的最优排序与维修活动的数量、极小化最大完工时间,并证明了该问题在多项式时间内是可解的。     

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．     

线性加工时间单机成组排序问题

讨论一类线性加工时间成组排序问题．在这一模型中，工件的加工时间是其开工时间的线性函数，全部工件分成若干组．工件的加工必须满足成组技术限制，同组工件间没有安装时间，各组间有与顺序无关的安装时间．目标函数为极小化最大完工时间．基于对问题的分析，给出了多项式算法。     

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。     

一类安装时间和加工时间受资源约束的成组排序问题

讨论了安装时间和加工时间同时受资源约束的单机成组排序问题．目标函数为在满足最大完工时间限制条件下极小化安装时间消耗资源量与工件消耗资源量的总和．在讨论了问题若干性质基础上，给出了一个最优多项式算法，并用数值例子作了说明．     

带有学习效应的加工时间可控退化工件单机排序问题

讨论了带有学习效应、加工时间可控的退化工件的单机排序问题。工件的实际加工时间是一个关于所排位置、开始加工时间和所分配资源的函数。加工时间可控是指工件的实际加工时间是一个依赖资源分配量的函数。目标是确定工件的最优排序、最优加工时间和最优资源分配量、极小化最大完工时间、总完工时间、完工时间差和资源消耗的总费用。考虑了2种情形:学习因子与工件有关的线性资源函数;将学习效应与工件的实际加工时间、依赖开始时间结合在一起的凸资源函数。通过分析最优解的一些重要性质,将这2个问题分别转化为指派问题,给出了2个计算复杂性为O(n3)的最优算法,证明了该问题是多项式时间可解的。     

同时具有学习和恶化效应的单机成组排序问题

讨论了一类工件的加工时间具有学习效应且安装时间带有恶化的成组排序问题,目标函数分别为极小化最大完工时间和极小化总完工时间,1｜pij=aij-bijt,S=δit,GT｜Cmax,1｜pij=aij-bijt,S=δit,GT｜∑Cij,并分别给出了求最优解的多项式时间算法,其中极小化总完工时间问题是在bij=b,δi=δ的特殊情况下给出的。     

带有交货期窗口和加工时间可控的排序问题

讨论了带有交货期窗口和加工时间可控的单机排序问题。工件的加工时间是关于分配资源量的凸函数模型。工件若在交货期窗口前完工,则产生提前费用;若在交货期窗口后完工,则产生延误费用。分别研究了多窗口问题和单窗口问题。目标是在关于提前、延误、交货期窗口开始时间、交货期窗口大小和最大完工时间的函数约束条件下,确定工件的最优加工顺序、最优加工时间、极小化资源费用函数。通过将2个问题分别转化为指派问题,证明了2个问题是多项式时间可解的,问题的计算复杂性是O(n3)。     

恶化工件具有p-s-d安装时间的非同类机排序

主要讨论了恶化工件具有p-s-d安装时间的非同类机排序问题.工件的实际加工时间与开工时间有关,安装时间是依赖于所在机器上已加工完的工件的加工时间的简单函数,即p-s-d形式.本文所考虑的问题是如何确定工件在非同类机上的加工顺序使得所有工件的总完工时间最小.在每台机器上加工的工件数确定的情况下,将该排序问题转化为一个指派...     

流水作业由二台柔性机器组成时的极小完工时间之和问题

该文考虑下述由2台机器组成的流水作业问题:n个相同工件需依相同次序在机器1、2上共进行3次加工.工件j的第一次加工在机器1上进行,所需时间为p1;其第二次加工或单独在机器1上或单独在机器2上进行,当工件j的第二次加工在机器1上进行时,所需时间为p12,当工件j的第二次加工在机器2上进行时,所需时间为p21;其第三次加工需在机器2上进行,所需时间为p2.要求适当安排这n个工件的加工方式以使它们的完工时间之和达到极小.对该问题作者对应不同情况给出了不同的最优解法.     

退化工件2台机器异序车间作业排序问题

：文章讨论退化工件2台机器异序车间作业排序问题。在异序车间作业环境中,每个工件由一些工序组成,工序的个数未必与机器数相同。此外,每个工件有各自的工序加工顺序。工件可能多次在某些机器上加工,也可能根本不在某些机器上加工。假设工件的实际加工时间是其开始时间的比例函数,目标函数是极小化最大完工时间。首先证明了具有任意工序的问题是强意义下NP-难的;然后对每个工件最多只有2个工序的问题给出了多项式算法;最后证明了只有2个工序具有准备时间或截止工期的问题是普通意义NP-难的。     

考虑多种时间因素的作业车间调度优化

为了简化模型和研究的需要,在大部分作业车间调度研究中,加工时间是主要考虑对象,但是统计表明非加工过程时间在生产制造过程中的占比超过90%。车间生产过程的调整时间、运输时间和故障时间等辅助时间在调度中有着重要作用,时间因素的忽略导致很多调度结果不能在实践中得到良好的应用。针对这个问题,根据作业车间生产实际过程,从调度的应用出发,综合分析了运输时间、调整时间、等待时间、故障时间、加工时间等多种作业车间时间,研究了多种辅助时间条件下的作业车间调度问题,建立其调度模型并设计了改进遗传算法进行求解。最后验证和比较了作业车间经典调度用例,结果显示,考虑时间因素对作业车间调度优化性有较好的改进。     

带有单服务器的并行机调度问题

研究了一类具有准备时间和移出时间约束的单服务器并行机调度问题.这个问题概括了工件仅需要准备操作的经典单服务器并行机调度问题.在该问题中,服务器不仅需要在每个工件加工之前将其装载到一台机器上,而且在工件加工结束后,将其从机器上卸载下来,装载和卸载操作需要一定的时间.目标函数为最小化最大完工时间.主要研究指定机器加工的情况,针对这种情况,构建了多项式时间内可解的启发式算法.该启发式的值与最优值的比值为2,且证明了该界为紧界.     

带单服务器的平行机排序问题的复杂性

研究带单服务器的两台平行机的排序问题的复杂性,每个工件在机器加工之前,必须由服务器先进行安装,在同一时刺每一个服务器只能安装一个工件,目标是使最大完工时间达到最小.在工件具有准备时间且所有加工时间等于1的条件下,证明该问题是强NP-困难的.     

一类具有学习效果的单机排序问题

讨论一类具有学习效果的单机排序问题.在这类问题中,由于学习效果的作用,工件加工时间将逐渐减少.学习效果通过工件正常加工时间的分段线性函数来描述.基于对问题的分析,把目标函数为极小化总惩罚的工期确定问题转化成指派问题,从而得到问题的多项式算法.对于极小化完工时间和与完工时间偏差的双目标问题,其一般情况同样可以转化成指派问题.此外,对于某些特殊情况,给出了极小化最大完工时间问题与完工时间和问题的简便算法.     

工件带到达时间和服务器的平行机排序问题复杂性和启发式算法

研究带到达时间和单服务器的平行机排序问题，工件在加工之前均有一定的安装时间，且所有安装时间均由单服务器来完成．证明在只有两台平行机的情况下，带到达时间和单服务器的平行机排序问题是强NP-困难的，对于有m台平行机的情况，给出一种改进的启发式算法，并证明该算法的紧界为2．