【摘 要】
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分批排序问题和加工时间可压缩的排序问题有着深刻的根源。在分批排序问题中,机器一次最多可加工B个工件,工件在加工过程中不允许被打断、移出或加入新工件;在加工时间可压缩的排序问题中,工件的加工时间参数是不固定的,因此我们可以压缩工件原始的加工时间,产生压缩费用。本文将以上两种现代排序模型结合起来,讨论了加工时间可控的分批排序问题。论文共分为三章,主要结构安排如下:第一章是绪论部分,简述了排序问题的应用
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分批排序问题和加工时间可压缩的排序问题有着深刻的根源。在分批排序问题中,机器一次最多可加工B个工件,工件在加工过程中不允许被打断、移出或加入新工件;在加工时间可压缩的排序问题中,工件的加工时间参数是不固定的,因此我们可以压缩工件原始的加工时间,产生压缩费用。本文将以上两种现代排序模型结合起来,讨论了加工时间可控的分批排序问题。论文共分为三章,主要结构安排如下:第一章是绪论部分,简述了排序问题的应用背景及问题描述,给出了必要的预备知识,并且介绍了本文的主要研究结论。第二章讨论了工件具有动态的到达时间时加工时间可控的分批排序问题,目标是使最大完工时间和加工时间可控所需费用的总和最小。对工件具有常数个动态的到达时间,设计动态规划算法,其计算复杂性为O(mn(BhPhPsum)m-1)。其中,m是工件的到达时间的个数,n是工件的个数,每一批最多含有B个工件,每个工件最多有h个可以选择的加工时间,ph为工件的最大加工时间,Psum为所有工件的最大加工时间之和。对更一般的情况进一步分析得到FPTAS算法.第三章研究了工件具有动态的到达时间,工件在加工过程中可以被打断,使总完工时间最小的同类机排序问题。此问题是NP-难的,我们对一些特殊情况进行分析,即在下一个时间区间两台机器均空闲或者均忙碌时,MSPT算法产生的是最优排序,此算法最多产生2N次中断,在O (Nn log n)时间内可解,其中N为工件的到达时间的个数。
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