Semi-Online Algorithms for Scheduling with Machine Cost

In this paper, we consider the following semi-online List Model problem with known total size. We are given a sequence of independent jobs with positive sizes, which must be assigned to be processed on machines. No machines are initially provided, and when a job is revealed the algorithm has the option to purchase new machines. By normalizing all job sizes and machine cost, we assume that the cost of purchasing one machine is 1. We further know the total size of all jobs in advance. The objective is to minimize the sum of the makespan and the number of machines to be purchased. Both non-preemptive and preemptive versions are considered. For the non-preemptive version, we present a new lower bound 6/5 which improves the known lower bound 1.161. For the preemptive version, we present an optimal semi-online algorithm with a competitive ratio of 1 in the case that the total size is not greater than 4, and an algorithm with a competitive ratio of 5/4 otherwise, while a lower bound 1.0957 is also presented for general case.     

智能交通动态调度优化模型与评价方法

为了降低大城市市民出行成本,缓解公交企业运力压力,提出一种智能交通出行OD(Origin Destination,出行地和目的地)的公交调度优化算法,以公交出行OD客流预测和计划排班发车时间间隔为出发点,运用公交出行OD客流推导理论,构建智能交通出行OD的公交调度优化模型。通过获取个人OD数据,利用单条线路公交OD方法,实现全市公交OD矩阵推算。根据全市公交出行OD推算结果,求解公交调度模型,解决智能交通调度多目标规划和公交线网优化问题。通过仿真模拟试验,分析智能公交排班计划评价指标,计算车辆营运效率占比:自动排班仿真数据为79%,实际运营数据为73%;统计车辆高峰时段与全天营运车次占比:自动排班仿真数据为36.75%,实际运营数据为37.37%,满足智能公交计划排班评价指标的要求,实例证明模型和算法具有实用性和可靠性。     

New Single Machine and Job-Shop Scheduling Problems with Availability Constraints

In this paper we deal with variants of traditional cases of unavailability constraints in scheduling problems. In the literature, two main approaches are usually found. In the first one, operations can be interrupted by unavailability periods and in the second one, operations cannot be interrupted. The context we consider is more general; some operations can be interrupted, the others cannot. Moreover, we assume that information can be related to operations as well as to unavailability periods. Consequently an unavailability period can make possible or not the interruption of an operation. As an application to this new problem, the single machine problem with heads and tails and the job-shop scheduling problem are tackled. All combinations of possible cases are studied and after a review of the state-of-the-art, branch-and-bound algorithms are proposed to solve these problems. Finally, computational experiments are conducted and discussed.     

设备带有恶化特性的作业车间调度模型与算法

考虑到现实作业车间调度中设备具有恶化特性,针对作业的处理时间是开始时间的线性递增函数的作业车间调度问题, 建立了以最小化最迟完成时间为目标的优化模型,进而设计了嵌套分割算法进行求解.该算法在抽样阶段嵌入单亲遗传算法以提高抽样的多样性和质量. 实例结果表明,所提出的算法在解决该问题上可以获得较高质量的解,并且具有很好的鲁棒性.     

具有同一交工期和指数加工时间的单机随机调度

本文研究具有同一交工期和指数加工时间,目标函数是期望的未完工费用的单机随机调度问题,即ｌ１Ｘｊ－ｅｘｐ（λｊ）ｄ１Ｅ（ΣＩＣｊ）工件的最优排序是按ＩＣｊλｉ非升的排序,得到了排序可交换及未完工费用的等价性附加结果。     

交通信息物理系统中的车辆协同运行优化调度

运输成本及温室气体的排放是衡量智能交通系统的重要指标,有效的运输调度可以降低运输成本和环境损害.针对路网中集成环保型货车的运输问题,本文提出一种基于交通信息物理系统（Transportation cyber physical system,TCPS）的大规模车辆协同调度及合并方案,以最大限度地降低运输成本和碳排放量.首先,采用局部调度策略,结合领队车辆选择算法及聚类分析,构建可合并车辆集合;然后,通过数学规划方法,实现每个车队集合中车辆路径与速度的改进优化处理;最后,通过突发情况的简易处理说明本文调度策略的可扩展性.仿真实验表明,用本文方法将车辆编组合并成车队行驶,较固定路径合并策略可显著降低路网中货运车辆的整体油耗.     

考虑能耗与工时恶化作用下的并行机调度优化

在热处理加工环境中,工件温度随着其开工时刻的延误不断下降,为了能够正常加工不得不保温或重新加热.针对这一现象,本文考虑了能耗与工时恶化作用下的并行机调度问题,以最小化总拖期和能耗为目标构建了混合整数规划模型.由于问题的复杂性,提出了一种遗传变搜索算法,其通过遗传操作获得变邻域搜索操作的解集,而后使用变邻域结构进行寻优操作.算例测试表明：较之传统遗传算法以及数学规划器Gurobi的计算结果,所提出的算法可以有效减少综合能耗和拖期成本.     

考虑运输能力限制的跨单元调度方法

工件在生产单元之间频繁转移产生了跨单元调度问题.本文结合我国装备制造业的生产实际,提出考虑运输能力的跨单元调度方法,设计了一种基于离散蜂群与决策块结构的超启发式算法.针对传统超启发式算法的局限性提出动态决策块策略, 同时改进传统蜂群算法的侦查蜂策略,使之具有更好的优化性能.实验表明,动态决策块具有比静态决策块更好的性能,算法在优化能力和计算效率的综合性能上优势显著,并且问题的规模越大,优势越明显.     

随机中断环境下的库存控制研究

考虑一需求为复合Poisson分布、提前期为指数分布和短缺损失的连续检查库存系统. 在假设供应商和零售商工作和中断的持续时间服从独立指数分布条件下, 利用水平穿越法, 确定零售商库存水平的平稳分布函数, 在此基础上, 构建长程平均费用率模型, 并利用交叉熵法得到最优库存控制策略. 最后, 通过仿真实验, a分析了中断强度和系统参数对最优库存策略和平均费用率的影响.     

基于大数据的智慧云公交调度管理系统

公交调度管理具有专业性强、数据量大、实时性高的特点,介绍基于大数据的智慧云公交调度管理系统,将每辆车的实时定位数据、报警数据、站点数据、班次车次数据、视频数据通过建立数据仓库,实施大数据管理、快速存取;通过云技术,实现网内各调度终端高速实时同步,满足公交车辆、线路、业务不断拓展的需要,也为智慧城市建设提供了一个可借鉴的平台。     

多核平台下XEN虚拟机动态调度算法研究

虚拟机调度算法对并行任务的执行效率考虑不够充分。现代处理器平台具备了多个可用的计算核心,使多个虚拟机并发执行成为了现实。针对多核平台下的并行虚拟机调度优化问题,提出一种基于任务特征虚拟机CON-Credit调度算法。该算法在调度并行任务时,使用动态方式对计算机核心进行分配,采用传统的虚拟机调度算法为执行普通任务的虚拟机进行分配;采用定制的同步算法给执行并行任务的虚拟机分进分配。相关实验显示,CON-Credit调度算法能显著提高并行任务的执行效率。     

机器学习在智能车间调度系统中的应用

基于规则和仿真的车间调度系统与专家系统的结合,使智能调度系统得到了广泛的应用。但是知识的缺乏制约了应用效果。经过开发一个具有机器学习能力的车间调度系统证明:机器学习是解决知识贫乏的一个有效途径,且在众多的机器学习算法中,Quinlian的ID3算法成为适用于智能调度系统的机器学习算法。     

复杂并行机调度问题基于分解的优化算法

针对纺织生产过程中广泛存在的带特殊工艺约束的大规模并行机调度问题，提出了一种基于分解的优化算法。首先将原调度问题分解为机台选择和工件排序两个子问题，然后针对机台选择子问题提出一种进化规划算法，并采用一种具有多项式时间复杂度的最优算法求解工件排序子问题，以得到问题特征信息（即每台机器对应拖期工件数的最小值），该问题特征信息用以指导进化规划算法的迭代过程。不同规模并行机调度问题的数值计算结果及实际制造企业应用效果表明，本文提出的算法是有效的。     

具有约束条件的单机JIT调度问题

具有约束条件的单机ＪＩＴ调度问题齐向彤陈秋双涂生（南开大学计算机与系统科学系天津３０００７１）关键词Ｅ／Ｔ调度,优化,分支定界法．１）国家“八六三”ＣＩＭＳ主题和国家自然科学基金资助课题．收稿日期１９９５－０９－１８１引言近年来,随着Ｊｕｓｔ－ｉｎ...     

两种不同前提下的多电压调度对比

高层次综合中的多电压调度问题一般基于2个不同的前提：功能单元电压的静态配置和动态配置．这2个前提对操作的调度和电压分配有不同的影响,导致最终能工作在低电压的操作个数不同．对于这2个多电压调度问题分别提出了整数线性规划描述,并结合线性松弛的方法对这2种情况下工作在低电压的最大操作个数进行了测试和对比．最后,基于实验数据分析总结了两者的比值随时间约束和资源约束的变化情况．     

一种透析机自动排台优化算法的实现与应用

针对目前血液透析排台模式复杂化、排台程序固定化等问题,设计了一种透析机自动排台优化算法,以固定时间间隔为单位自动更新患者治疗排台信息,并在此基础上设计了排台管理功能,将排台算法和管理功能相结合,建立血液透析自动排台管理系统.该系统的建立降低了排台的复杂性,提高了透析中心的工作效率,同时也进一步提高了血液透析中心的信息化建设水平.     

求解考虑机器调整时间的并行机分批优化调度问题

基于目前车间调度问题是以单个或整批进行生产加工的并行机调度模型已不再符合实际工况下的车间生产。提出以最小化最大完工时间为优化目标,对遗传差分进化混合算法,灰狼差分进化混合算法进行了比较。为提高加工工件进行分批及分批之后子批的分配与排序效率,该问题是对不同规模的经典并行机调度问题进行求解并展示两种算法的求解,证明了灰狼差分进化混合算法在寻优性能上优于遗传差分进化混合算法,不仅具有更好的解的稳定性,而且具有更高的寻优精度。     

带特殊工艺约束的并行机器生产线调度问题的一种遗传算法

研究带特殊工艺约束的并行机器生产线的调度方法.以完工时间、拖期时间和超库存时间的惩罚量之和最小为调度目标,对该优化调度问题提出了一种遗传算法,并在问题建模、遗传算法编码、初始种群的产生办法、交叉及变异方法等方面作了研究.数值计算结果表明所提出的遗传算法是有效的.     

Pre-Emptive Scheduling Problems with Controllable Processing Times

We consider a range of single machine and identical parallel machine pre-emptive scheduling models with controllable processing times. For each model we study a single criterion problem to minimize the compression cost of the processing times subject to the constraint that all due dates should be met. We demonstrate that each single criterion problem can be formulated in terms of minimizing a linear function over a polymatroid, and this justifies the greedy approach to its solution. A unified technique allows us to develop fast algorithms for solving both single criterion problems and bicriteria counterparts.     

基于多级队列算法的ITS资源调度策略

资源调度是公交智能交通系统(ITS)建设中亟待解决的一类重要问题。文章抽象了公交资源调度问题的一般特征和要求，以多级队列算法为基础并将其加以改进，给出了一种适用于ITS的资源调度策略，并成功地应用于北京市公交抢修调度系统中。还对该策略应用中的具体的资源子集划分、多级队列建立、优先级动态调整机制及自动分配等关键技术进行了阐述。