本文關(guān)鍵詞：基于新型學習效應(yīng)的調(diào)度模型及其優(yōu)化算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：調(diào)度問題是一類重要的離散優(yōu)化問題,它是利用一些處理機、機器或資源,最優(yōu)地完成一批給定的任務(wù)或工件。它在大多數(shù)的制造和生產(chǎn)系統(tǒng)以及大多數(shù)的信息處理環(huán)境中扮演著重要的角色。它同樣存在于運輸和配送設(shè)施以及其他類型的服務(wù)業(yè)中。然而經(jīng)典調(diào)度問題往往在理論上假設(shè)任務(wù)或工件的加工時間是固定不變的,相應(yīng)的現(xiàn)實情況是,生產(chǎn)、運輸或配送等過程中,操作人員不同于機器設(shè)備、組織流程等,它是一個具有學習能力的個體,即工件處理時間會因?qū)W習效應(yīng)而縮短(在原本操作人員所占的處理時間上相應(yīng)地縮短)。另一方面,學習能力的提升不僅僅來源于員工自身,更來源于企業(yè)的外部刺激,即鼓勵員工提高其自身學習能力,采取對其進行培訓、資助其再學習等投資性管理手段,從而進一步提高其學習能力的同時,最大化企業(yè)的整體利益。 本文針對上述兩方面現(xiàn)實生產(chǎn)過程中的學習特征,相應(yīng)地選取了兩類新型學習效應(yīng)并分別與經(jīng)典調(diào)度目標相結(jié)合進行調(diào)度新模型研究。相較于目前調(diào)度領(lǐng)域中被廣泛研究的經(jīng)典學習效應(yīng),這兩類新型學習效應(yīng)更加一般化且更加具有現(xiàn)實意義,但是目前鮮少被研究,因此,本文的研究工作主要圍繞這兩類新型學習效應(yīng)展開,第一類為DeJong學習效應(yīng),在此基礎(chǔ)上,我們分別研究了在單臺機和多臺機環(huán)境下的兩個經(jīng)典調(diào)度目標,即極小化制造期和完成時間和。我們證明了單臺機下的這兩個目標和多臺機下的極小化完成時間和目標都是多項式可解的,而多臺機下的極小化制造期被證明是一個一般NP-難問題。對這個NP-難問題,我們對其設(shè)計了一個FPTAS,即多項式時間內(nèi)的近似方案。第二類學習效應(yīng)為同時考慮自發(fā)和引導的學習效應(yīng),在此基礎(chǔ)上,我們同樣考慮了兩種加工環(huán)境即單臺機和多臺機下的不同調(diào)度目標。在單臺機下,我們研究了5個經(jīng)典調(diào)度目標,分別為極小化制造期、完成時間和、完成時間差的絕對值之和、加權(quán)完成時間和,以及最大延遲；在多臺機下,我們研究了極小化完成時間和這個目標。通過分析,我們證明了上述6種情況都是多項式時間內(nèi)可解或者在一定條件下是多項式可解的,另外,我們對每一種情況都給出了相應(yīng)的多項式求解算法,并通過算例對算法做了進一步說明。
【關(guān)鍵詞】：生產(chǎn)調(diào)度 DeJong學習效應(yīng) FPTAS 同時考慮自發(fā)和引導的學習效應(yīng) 投資 最優(yōu)算法
【學位授予單位】：浙江工商大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：C931.1
【目錄】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-9
• 第1章 緒論9-19
• 1.1 研究背景及意義9-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀11-17
• 1.3 研究內(nèi)容及框架17-19
• 第2章 基本理論介紹19-26
• 2.1 組合優(yōu)化問題19-21
• 2.1.1 概述19
• 2.1.2 計算復雜性理論19-20
• 2.1.3 算法及算法應(yīng)用20-21
• 2.2 調(diào)度問題21-26
• 2.2.1 概述21-23
• 2.2.2 調(diào)度問題建模23
• 2.2.3 調(diào)度問題求解23-26
• 第3章 基于DeJong學習效應(yīng)的調(diào)度問題26-37
• 3.1 問題描述26
• 3.2 單臺機環(huán)境下的問題研究26-28
• 3.2.1 極小化制造期27
• 3.2.2 極小化完成時間和27-28
• 3.3 多臺機環(huán)境下的問題研究28-35
• 3.3.1 極小化制造期28-34
• 3.3.2 極小化完成時間和34-35
• 3.4 本章總結(jié)35-37
• 第4章 基于同時考慮自發(fā)和引導學習效應(yīng)的調(diào)度問題37-57
• 4.1 問題描述37-38
• 4.2 問題研究38-51
• 4.2.1 單臺機下極小化制造期38-39
• 4.2.2 單臺機下極小化完成時間和39-40
• 4.2.3 單臺機下極小化完成時間差的絕對值之和40-45
• 4.2.4 多臺機下極小化完成時間和45-46
• 4.2.5 單臺機下極小化加權(quán)完成時間和46-48
• 4.2.6 單臺機下極小化最大延遲48-51
• 4.3 算例分析51-55
• 4.4 本章總結(jié)55-57
• 第5章 總結(jié)與展望57-60
• 5.1 研究工作總結(jié)57-58
• 5.2 研究工作展望58-60
• 參考文獻60-64
• 致謝64-65
• 附錄1 攻讀碩士學位期間完成的論文65-66
• 附錄2 攻讀碩士學位期間參加的項目66-67
• 附錄367-69

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王吉波;馬力;王利巖;王丹;殷那;;具有學習效應(yīng)的兩個單機排序問題(英文)[J];大連理工大學學報;2008年06期

2 蔣志高;董明;;考慮維護且加工時間可變的單機調(diào)度問題研究[J];工業(yè)工程與管理;2011年03期

3 張新功;;時間相關(guān)的單機排序的最壞競爭比分析[J];重慶師范大學學報(自然科學版);2013年05期

4 王吉波;劉璐;;帶準備時間的任務(wù)單機學習效應(yīng)排序問題[J];大連理工大學學報;2013年06期

5 陳東;趙傳立;;帶有交貨期窗口和工件可拒絕的單機排序問題[J];重慶師范大學學報(自然科學版);2013年06期

6 徐海燕;李小平;;基于學習和惡化效應(yīng)模型的單機調(diào)度[J];東南大學學報(自然科學版);2013年06期

7 趙升華;羅成新;;帶有學習及退化效應(yīng)和資源分配的交貨期指派的單機排序問題[J];重慶師范大學學報(自然科學版);2014年01期

8 于秀麗;張畢西;李逸帆;李弘;;考慮員工學習效應(yīng)的MOS指派優(yōu)化研究[J];工業(yè)工程;2014年01期

9 張新功;王慧;柏仕坤;;重加工具有退化與學習現(xiàn)象的單機批排序問題[J];重慶師范大學學報(自然科學版);2014年05期

10 程碩;張畢西;張明珠;;考慮組織學習率-倦怠的SMPEs小組作業(yè)模式生產(chǎn)加工周期優(yōu)化研究[J];工業(yè)工程;2014年05期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 ;Economic dispatching problem with Group and Resource Considerations[A];第24屆中國控制與決策會議論文集[C];2012年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 苗翠霞;分批排序及資源約束排序中若干問題[D];曲阜師范大學;2011年

2 宮華;鋼鐵企業(yè)一類考慮惡化和運輸?shù)男滦蜕a(chǎn)調(diào)度問題的理論研究[D];東北大學;2009年

3 李士生;工件具有不相容性質(zhì)的機器排序問題[D];鄭州大學;2012年

4 王吉波;工件加工時間可變的現(xiàn)代排序問題[D];大連理工大學;2005年

5 季敏;當代工業(yè)中的若干排序問題研究[D];浙江大學;2006年

6 程明寶;工件加工時間非恒定的排序模型研究[D];上海大學;2006年

7 黃敏鎂;具有柔性資源約束的優(yōu)化調(diào)度問題研究[D];武漢理工大學;2007年

8 蔣淑s

本文編號：329101