【摘 要】
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在实际生产中,工件在机器上依次被加工,每个工件都有一个基本加工时间,工件的实际加工时间可能会随着开始加工时间的延后而增大,即产生了恶化效应.机器在处理不同的工件之前可能会有安装时间,在此期间内不可以加工任何工件.当安装时间是所有已完工工件的加工时间总和的常数倍时,称其为p-s-d安装时间（past sequence dependent setup time）.另外,在生产过程中可以通过增加机器维修
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在实际生产中,工件在机器上依次被加工,每个工件都有一个基本加工时间,工件的实际加工时间可能会随着开始加工时间的延后而增大,即产生了恶化效应.机器在处理不同的工件之前可能会有安装时间,在此期间内不可以加工任何工件.当安装时间是所有已完工工件的加工时间总和的常数倍时,称其为p-s-d安装时间（past sequence dependent setup time）.另外,在生产过程中可以通过增加机器维修活动使机器恢复到一个较好的状态,同时也可以利用资源使工件的实际加工时间减小.再者可以采取外包处理等方法拒绝加工一些收益低或加工时间过长等工件,进而提高生产效益.因此,研究带有恶化效应、p-s-d安装时间、拒绝、资源分配和维修活动的排序问题是有实际意义的.本文研究了几种带有恶化效应的单机排序问题,主要内容概括如下:1.研究了带有p-s-d安装时间,工件加工时间具有恶化效应以及可拒绝的单机排序问题.目的是极小化以下四个目标函数:（1）最大完工时间与总拒绝惩罚之和;（2）总完工时间与总拒绝惩罚之和;（3）总完工时间的绝对差与总拒绝惩罚之和;（4）总等待时间的绝对差与总拒绝惩罚之和.分别将他们转化为指派问题,从而得到接受工件集合以及工件的最优加工顺序.给出了复杂度为O（n~4）的多项式时间算法.2.研究了带有恶化效应、凸资源分配与一次机器维修活动的两个单机排序问题,第一个问题是在资源总量有限的条件下,极小化总惩罚与最大完工时间的加权和,其中总惩罚为提前、延误和松弛工期变量加权和;另一个问题是在总惩罚与最大完工时间的加权和有限的条件下,极小化资源消耗总和.他们都是在松弛工期指派模型下,确定工件的最优加工顺序,维修活动的最优位置,最优松弛工期变量和最优的资源分配量.将这两个问题分别转化为指派问题进行求解,给出了复杂度为O（n~4）的多项式时间算法.3.研究了带有恶化效应,p-s-d安装时间和一次恶化维修活动的单机排序问题,维修活动持续的时间是其等待时间的线性函数.在松弛工期窗口指派模型下,目的是确定恶化维修活动的最优位置,松弛工期窗口的位置和大小以及工件的最优排序,从而极小化工件的提前与延误量,提前与误工数以及工期窗口的位置和大小的加权和.将问题转化为指派问题求解,给出了复杂度为O（n~6）的多项式时间算法.上述问题都用数值例子进行了验证.
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