有到达时间的可控的分批排序问题

把分批排序和可控排序问题相结合,讨论了加工时间可控的分批排序问题．目标函数是使最大完工时间和加工时间可控所需费用的总和最小．对工件具有动态的到达时间,设计多项式时间的动态规划算法。     

单机有界分批排序

本文研究了当所有工件同时到达且工期相同时的单机有界分批排序问题,给出了求解加权总误工数∑WJUJ问题的多项式时间算法．     

最小化完工时间和为第一目标的的多目标不相容分批排序

研究以工件总完工时间为第1目标的多目标不相容分批排序问题,对于加权总完工时间和最大延误为第2目标的排序问题给出了多项式时间的算法。对于误工工件个数和工件总延误为第2目标的排序问题的不同情况进行了讨论,给出了多项式时间算法或证明了其复杂性。     

单机等长区间的在线排序问题研究

在单机区间排序环境中定义了一种新的半在线排序模型:区间是随着时间依次到达的,区间的一切信息,如到达时间、区间长度、权重等在区间的到达时刻才可获知;已知区间实例集中区间的最大权重与最小权重之比为Δ;目标是确定一个工件允许被终端抢先的排序最大化接收区间的总权重。用对手法给出了该问题的一个下界为2,接着用组合分析法设计了该问题的一个在线算法H,并用最小反例法证明其竞争比分别为(1+(4Δ+1)1/2)/2(1≤Δ≤12时)和4(Δ>12时)。表明当Δ=2时,算法H是一个最好可能的在线算法.     

机器容量无限的同型机分批排序问题

分别研究了最小化不同目标函数的工件有相同就绪时间和不同就绪时间的同型机分批排序问题,对于所研究的问题设计了伪多项式时间的动态规划算法或者完全多项式时间框架。     

生产和运输时间具有一致性的单机在线最优算法

探讨工件带运输时间实时在线排序问题,目标是极小化所有工件被运达目的地的时间.在工件的加工时间和运输时间具备一致性的情况下,即若工件Ji和Jj的加工时间满足pi≥pj,则它们的运输时间有qi≥qj,给出了竞争比为2的最优在线算法.     

一类串行工件同时加工排序问题的研究

研究目标为带权总完工时间的串行工件同时加工排序问题,证明该问题在分批数固定时的NP困难性,并基于数学规划提出随机化算法。最后,对特殊分批进行了讨论。     

机器有等待的工件具有区间限制两台同构并行机上批在线调度

研究两台同构并行机上的批在线调度问题,工件以批方式到达且每个批中有m个工件,每个工件的处理时间限定在一个区间上,只有当前批中工件全部加工完成后才可以加工其后面的工件,目标函数是使最大完成时间最小。针对这一问题,给出了1个批在线启发式调度算法,在同一批中的工件按LPT规则调度。对算法的最坏情况进行了分析并给出了算法的最坏情况比与批中工件数有关,并由计算机程序进行了验证。     

考虑运输的退化工件在线排序问题研究

本文研究了单台机器上工件具有退化效应并且需要考虑工件运输的在线排序问题.目标函数是最小化最大运输完工时间.对于这个在线排序问题,主要是设计一个有效的在线算法.首先采用对手法找到问题的下界,即设计一个坏实例,使得算法得到的目标值与离线最优目标值的比尽可能的大,之后依据下界设计给出一个在线算法.通过对手法的应用,给出问题的下界,并设计了一个竞争比为2的在线算法.     

机器无等待工件具有区间限制的两台同构并行机上批在线调度

针对两台同构并行机上的在线批调度问题,提出了使工件加工的最大完成时间最小的一个批在线列表调度算法。即工件组成不同的批,每个批中有m个工件,当每批到达等待加工时,其内部的工件加工时间才已知,且每个工件加工时间限定在某个实区间[a,b]上。在对当前批后批中工件的信息不了解的情况下,立即将其中的工件按LPT规则调度进行调度,调度过程中不允许中断。解决了算法的可使用性的度量问题,对其最坏情况进行了分析,给出了算法的最坏情况比。     

期望按期完工工件数最大化算法研究

该文讨论工件加工时间为随机变量的单台机排序极大化期望按期完工工件数问题。在确定性排序问题中，Moore算法给出问题的最优解，但事实上Moore算法的期望值版本不能给出期望按期完工工件数最大化问题的最优解。文章从研究排序中工件的按期完工置信系数人手，结合Moore算法，提出了一个启发式算法，有效地解决了该随机排序问题的实际计算。     

不误工工件加工时间之和最小的最优解

误工排序问题是经典排序论中最基本的问题之一。1968年Moore提出解决这个问题的算法,可以在时间O（nlogn）内得到最优解。误工问题推广到以下情况：或者某些工件必须不误工;或者工件的加工时间与工件的权有反向一致性;或者工件的加工时间与工件的权具有反向一致性,并且某些工件必须不误工等等。对于这些误工问题及其推广问题提出了多项式时间算法,证明了算法的最优性,并且证明了算法得到的最优解是所有最优解中不误工工件加工时间之和是最小的。     

加工时间可控的同时加工排序问题

同时加工排序和可控排序是两类很重要的现代排序模型,有着深刻的实际背景和广阔的应用前景,已经取得许多有意义的成果,然而,还没有看到把两者结合起来的研究。把这两类排序模型相结合,讨论加工时间可控的同时加工排序问题:工件可以有不同的加工时间,每个加工时间对应一个控制费用,所有工件在单台机器上平行同时加工,即同时加工的一批工件的加工时间等于这批工件中所有工件加工时间的最大者;分别使误工工件个数和最大延迟加上加工时间可控所需费用的总和为最小作为优化的目标。讨论了这两个问题的最优解的性质,并以此为基础提出了相应的动态规划算法。     

单机分族分批排序的最小误工个数问题

文章研究了同一族内,给出并证明了其最优排序的性质。对工件到达时间和工期相一致时的情形,得出了一个时间复杂性为O（mb（n/m）^2m）的动态规划算法。     

一类三阶段供应链排序问题的近似算法

主要研究一类三阶段供应链排序问题。储存工件的仓库和工厂在不同的地点,工件加工前需要从仓库运到工厂,加工完后再运回仓库。文中分别考虑了两个模型,第一个是两辆有容量限制的同类型车和单台机;第二个是一辆车和两台平行机。目标函数是极小化最后一个工件运回仓库的时间。针对两个模型,提出了相应的近似算法并证明其最坏情况界分别为2和2＋2λ-1^-1（其中λ〉1）。     

Moore-Hodgson算法的最优性

经典排序论中使误工工件的个数为最少的单台机器排序问题,简称为误工问题,是排序论中最基本的问题之一。著名的Moore—Hodgson算法可以在时间O（n log n）内得到误工问题的最优解。Pinedo在1995年对于Moore—Hodgson算法的最优性给出一个证明。虽然这个证明不严格,许多关键的地方交待不清,但是Pinedo证明的过程表明Moore—Hodgson算法得到解是所有最优解中不误工工件的总的加工时间最短的。这是一个很本质的性质,是其他所有的证明中没有提及的。本文补充和完善了Pinedo的证明。此外,对于推广的误工问题,例如,某些工件必须不误工的排序问题,或者工件的就绪时间不相同、但是与交货期有“一致性”关系的排序问题,或者工件的加工时间与工件的权有反向“一致性”关系的排序问题等,是否也有类似的性质？这是非常有意义的进一步研究方向。     

JIT方式下的单机分批调度问题研究

准时生产意义下的调度问题，是当前调度领域研究的一个主要方面，针对单机分批作业准时生产方式，研究了不允许出现拖期的批调度问题，目标是使得加工总成本最小，目标函数不仅考虑了提高惩罚，还考虑了机器的加工费用，为了确定最优分批与各批次的开始时间，给出了两个推理的三个规则，并根据推理规则给出了一个有效的启发式算法，使得目标函数最小，应用实例说明了该算法的正确性与有效性。     

工件带链约束和尺寸的并行批排序

主要对带链优先约束和尺寸的工件并行批排序问题进行了研究,当工件的加工时间一致时对目标函数是极小化所有工件加工时间之和的情形,借助于拆分的技巧,给出了一个最差性能比为2的近似算法.     

最大完工时间排序的两人合作博弈

在现实世界中,往往存在一方无法承担一个项目中全部工件加工任务的情况。这就要考虑由两方合作共同完成任务,每一方都有一台机器用于加工工件的情形。双方通过协商,确定这批工件的一个划分,把工件分配给这两台机器,使得相应的合作(加工)收益分配合理,能够被双方接受。研究了加工工件都相同的情况下,由最小的最大完工时间作为加工成本的两人合作博弈问题。     

已知工件总加工时间的两台同类机半在线问题

研究了已知总加工时间的两台同类机半在线问题.假设工件是分别独立地到达加工机器,并且工件的总加工时间是已知的,目标函数为极大化最小机器负载.将总加工时间标准化后,给出近似算法及其竞争比,并证明此竞争比是紧的.给出此问题竞争比的一个下界1.6180,并由此推出当两台机器的速度比为1.618 0时,算法是最优的,算法的竞争比与最优算法的竞争比之差小于0.089.