本文選題：排序 + 速率修改活動��； 參考：《寧波大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：組合優(yōu)化是運籌學(xué)和理論計算機科學(xué)的一個重要分支,其中,人們熱衷于討論的一個方向便是排序問題.一般排序模型是在一定的工件特征和機器環(huán)境下考慮的.近年來,隨著實際生產(chǎn)需求的不斷提高和改變,逐漸衍生出一些新的排序問題.針對工件特征,人們研究工件加工時間可控或者不可控的問題.針對機器環(huán)境,人們研究機器需要速率修改活動情形下的排序問題.速率修改活動有兩個關(guān)鍵的參數(shù),進行活動的開始時間和活動持續(xù)的時長.不同要求下的參數(shù)對應(yīng)著不同的排序問題.圍繞上述兩點進行展開,本文主要討論了下面兩類新型排序問題:帶速率修改活動且工件加工時間離散可控下的單機排序問題和帶速率修改活動且工件加工時間離散可控下的平行機排序問題.全文共分為四章:第一章的緒論中主要介紹了組合優(yōu)化問題,排序問題及計算復(fù)雜性的基本概念和相關(guān)知識,系統(tǒng)的總結(jié)了國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢.第二章研究了帶速率修改活動且工件加工時間離散可控下的單機排序問題,其中速率修改活動的時長是其開始時刻的非降函數(shù).將給定的n個獨立工件J= {J1,J2,…,Jn}安排在一臺機器上進行加工,每個工件有多個加工時間可選,當工件的加工時間不同時,其對應(yīng)的加工成本也不相同.此外,我們對機器是否進行速率修改活動分情況進行討論,目標是找到所有工件的最優(yōu)排序,確定每個工件的加工時間,加工成本及速率修改活動的開始時間,使得目標函數(shù)的值最小.當極小化目標函數(shù)是最大完工時間加總加工成本時,給出多項式時間的精確算法.當極小化目標函數(shù)分別是完工時間和加總加工成本,提前延遲與截止時間懲罰和加總加工成本時,也分別設(shè)計了計算復(fù)雜度均為O(n4m)的多項式時間精確算法.第三章對第二章的內(nèi)容進行了拓展,考慮的是帶速率修改活動且工件加工時間離散可控的平行機排序問題,將給定的有n個獨立工件的工件集J = {J1, J2,..., Jn}安排在m (m n)臺機器(Mi,i= 1,2,…,m)上加工,所有工件在0時刻同時到達.每個工件在每臺機器上都有多個加工時間可選擇.目標仍是給出所有工件的最優(yōu)排序,確定每個工件的加工時間,加工成本及速率修改活動的開始時間,使得目標函數(shù)的值最小.當極小化目標函數(shù)是最大完工時間加總加工成本時,給出計算復(fù)雜度是O(mkn)的算法.當極小化目標函數(shù)是機器總負載加總加工成本時,給出計算復(fù)雜度是O(nm|+4)的算法,當極小化目標函數(shù)提前與延誤的懲罰和加總加工成本時,給出計算復(fù)雜度是O(mkn2 + nm+4)的算法.第四章對全文進行了總結(jié),并給出了今后仍需繼續(xù)探索的方向和內(nèi)容。
[Abstract]:Combinatorial optimization is an important branch of Computer Science in operational research and theory. One of the directions that people are keen on is the sort problem. The general ordering model is considered under certain job features and machine environment. In recent years, with the continuous improvement and change of actual production demand, some new sorts are gradually derived. Problem. In view of the feature of the workpiece, people study the problem of controllable or uncontrollable processing time of the workpiece. In the machine environment, people study the sorting problem under the condition of rate modification. Rate modification activities have two key parameters, starting time of activity and duration of activity. The corresponding parameters are corresponding to different requirements. In this paper, the following two kinds of new sorting problems are discussed in this paper: single machine scheduling with rate modification activities, single machine scheduling with discrete processing time of the workpiece and parallel machine scheduling with rate modification activities and discrete processing time of work pieces. The full text is divided into four chapters: first In the introduction of the chapter, the basic concepts and related knowledge of combinatorial optimization, sorting and computing complexity are introduced, and the research status and development trend at home and abroad are summarized systematically. The second chapter studies the single machine sorting problem with rate modification activities and the discrete-time controllable processing time of the workpiece, in which the rate modification activity is long The non decreasing function of its starting time. The given n independent jobs J= {J1, J2,... Jn} is arranged on a machine. Each workpiece has multiple processing times. When the working time of the workpiece is different, the corresponding processing cost is different. In addition, we discuss the rate modification activities of the machine. The goal is to find the optimal order of all the workpieces and determine the processing of each workpiece. When the minimum target function is the maximum completion time and the total processing cost, the exact algorithm of polynomial time is given. When the minimization target function is the completion time and the total processing cost, the advance delay and the deadline penalty and the sum of the total processing cost are respectively. At the cost of processing, a polynomial time precise algorithm for calculating the complexity of O (n4m) is also designed. The third chapter extends the content of the second chapter, considering the parallel machine sorting problem with the rate modification activity and the discrete processing time of the workpiece. The set of artifacts with a given n independent workpiece is J = {J1, J2,..., Jn} arrangement. On the M (m n) machine (Mi, i= 1,2,... M) is processed, all work pieces arrive at the same time at the same time at 0 time. Each workpiece has multiple processing times on each machine. The target still gives the optimal order of all the workpieces, determines the processing time of each workpiece, the processing cost and rate changes the start time of the activity, making the target function minimum. When minimizing the target function, When the maximum completion time is added to the total processing cost, the calculation complexity is an algorithm of O (MKN). When the minimization objective function is the total machine load plus the total processing cost, the calculation complexity is an algorithm of O (nm|+4). When the penalty and total processing cost of the target function are minimized and the total processing cost is minimized, the computational complexity is O (mkn2 + nm+4). The fourth chapter summarizes the full text and gives directions and contents to be explored in the future.
【學(xué)位授予單位】：寧波大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：O223

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本文編號：2090983