在经典排序中，人们考虑如何将在被安排前已经知道信息的工件进行排序.随着研究的深入，我们又得到了另一种称之为在线排序的问题，在这个问题中工件的信息在到达之前是不知道的.先前的文章中总是关心像最小化最大完工时间或是总完工时间这类目标函数，本文中我们主要研究在线和关于工件流程时间的排序问题.我们考虑一工件J,用 C和r来分别表示其完工时间和到达时间.于是，工件J的流程时间可以被定义为F=C-r.因为工件J带有一个运输时间q,所以我们引进一个新的目标函数记为DF,对工件J来说，DF=F+q.这里工件可以成批加工，在一个批中的工件有共同的开工时间和完工时间.　　在这篇文章中，应用三参数表示法，我们可以将研究的问题如下表示：　　(1)Pm∣online,p-batch,b,pj=1,qj|DFmax.　　(2)Pm∣online,p-batch,b≥n,f families,pj=1∣Fmax.　　(3)1∣online, p-batch,b≥n,lookahead,0≤L≤1,pj=1∣Fmax.　　第一个问题中，我们考虑m台恒同机上的在线排序，工件都是单位长度.这个问题的目的是最小化DFmax.在第二章里，我们得到了不同情况下的结果.我们用b表示每批的容量.当b≥n时，我们给出了一个竞争比为1+αm的最好可能的在线算法，αm满足方程;X2+mx=1.当1＜b＜n时,我们给出了一个竞争比为1.618的最好可能的在线算法.当b=1,m=1时，给出竞争比为1.414的最好可能的在线算法.　　第二个问题中，考虑的是批容量无界情形和单位长度工件的不相容工件族.工件属于不同族时不能在同一批加工，目标是最小化工件的最大流程时间.我们用f去表示工件族的个数.在第三章，我们主要研究了两个特殊的模型.当m=1,f=2时，我们给出了一个竞争比为1.618的最好可能的在线算法.当m=af时，我们给出了一个竞争比为1+αa的最好可能的在线算法，这里αa满足方程X2+(a+1)x=1.　　第三个问题中，我们考虑单机上批容量无界并带有前瞻区间单位长度工件的在线排序问题.前瞻意味着我们可以预见未来一个时间区间里的工件信息，并且我们用L来表示这个区间的长度.目标仍是最小化工件的最大流程时间.我们给出一个最好可能的在线算此处为公式这里α满足方程X2+(2+L)X+L-1=0.