一类复杂约束下的并行机重调度问题研究
本文选题:并行同速机重调度 + 工件释放时间 ; 参考:《系统科学与数学》2016年12期
【摘要】:研究一类从实际指挥和保障系统提炼的考虑机器多发故障、且具有工件释放时间、机器可用时间、以及机器适用限制等约束的并行同速机重调度问题.首先,建立同时考虑效率、安全和稳定性的混合整数规划重调度模型,该模型利用最大完工时间和总完工时间来度量效率,用重调度前后分配不同机器的工件总数来度量安全性和稳定性;其次,考虑到该问题的NP-hard性和实际调度对机器故障快速响应的要求,提出基于优先规则和右移重调度策略混合的重调度算法框架;最后,将所提重调度算法框架应用于实际案例,分析比较不同优先规则和右移重调度策略组合的求解效果.结果表明,与工件释放时间相关的优先准则与右移重调度策略结合具有较好的优化效果.值得一提的是,文章首次研究具有多重约束的并行机重调度问题(Pm|r_j,a_j,M_j,brkdwn|C_(max),TC,ND).
[Abstract]:This paper deals with a class of parallel same speed machine rescheduling problems with constraints such as job release time, machine availability time and machine applicable constraints, which are extracted from actual command and support systems. Firstly, a mixed integer programming rescheduling model considering efficiency, security and stability is established. The model uses maximum completion time and total completion time to measure efficiency. The total number of jobs allocated to different machines before and after rescheduling is used to measure security and stability. Secondly, considering the NP-hard property of the problem and the requirement of real scheduling to respond to machine failures quickly, A framework of rescheduling algorithm based on the combination of priority rules and right-shift rescheduling policies is proposed. Finally, the proposed rescheduling algorithm framework is applied to practical cases to analyze and compare the solutions of different priority rules and right-shift rescheduling policies. The results show that the combination of the priority criterion related to the release time of the workpiece and the right-shift scheduling strategy has a better optimization effect. It is worth mentioning that the parallel machine rescheduling problem with multiple constraints is studied for the first time in this paper.
【作者单位】: 武汉科技大学管理学院;智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室;中国船舶工业系统工程研究院;中国科学院数学与系统科学研究院;
【基金】:国防基础科研计划 国家自然科学基金(71390331,71101139,71390334,11271356) 教育部人文社会科学研究青年基金项目(16YJCZH056) 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室开放基金(2016znss18B) 武汉科技大学青年科技骨干培育计划项目(2016xz017),武汉科技大学博士科研启动基金(500162)资助课题
【分类号】:TP301.6
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,本文编号:1943909
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