供应链排序是排序理论在物流与供应链管理中的应用,它主要研究产品的生产排序、分批与运输.机器带有安装时间、具有学习效应以及可拒绝的供应链排序都是新型的供应链排序问题,因此吸引了业界众多学者的广泛关注.本文对这几类问题分别进行了详细的研究,主要做了如下工作.　　第一章主要介绍了排序问题的有关基础知识,并概述了本文的主要研究成果.　　第二章综合研究了机器带有安装时间和具有学习效应的多客户供应链排序模型.机器环境为单机且同一时刻至多加工一个工件,机器加工不同客户的工件之前需要一个相应的安装时间,且加工同一客户的工件时具有与位置有关的学习效应,即工件被放在后面的位置加工比被放在前面的位置加工的实际加工时间要短.完工的工件需要被分批运送到相应的客户处,每批都有相应的运输时间和费用.目标是极小化客户服务满意度与总运输费用之和,这里,客户服务满意度分别用最大配送时间、总加权配送时间、最大延迟时间来度量.在多项式时间内给出了解决这些问题的最优算法,并分析了算法的复杂性.　　第三章对第二章中的3个模型进行推广,将机器带有安装时间和具有学习效应的单机供应链排序与可拒绝排序结合起来进行研究.每个工件既可以被接受并安排加工,也可以被拒绝,若被拒绝将支付相应的拒绝费用.目标是当总拒绝费用不超过一给定的上界时,分别极小化接受工件的最大完工时间、总配送时间、最大延迟时间与总运输费用的和.证明了这些问题是NP-hard的,给出了伪多项式时间算法,并且分析了算法的复杂性.　　第四章考虑了带有安装时间的多制造商和多客户供应链排序模型.研究了加工费用为总加权配送时间的情形,目标是极小化加工费用与总运输费用之和,给出了动态规划算法.　　第五章，对本篇论文进行总结,并对今后研究进行展望.