当前位置:主页 > 科技论文 > 数学论文 >

考虑机器使用成本的同类机调度问题

发布时间:2018-03-07 23:33

  本文选题:生产调度 切入点:云制造 出处:《合肥工业大学》2017年硕士论文 论文类型:学位论文


【摘要】:本文基于云制造的背景,研究了考虑机器使用成本的同类机调度问题。制造业作为我国的支柱产业,自从改革开放以来,持续快速发展,与制造强国的差距很大。云制造是新兴信息技术与制造业相结合所产生的一种新型制造模式。实体制造资源通过云制造平台线上使用权交易,线下生产制造,能够实现分散异址制造资源的有效整合,从而实现制造资源与服务的开放协作、高度共享,以降低制造资源的浪费,对我国制造业具有至关重要的意义。云制造的实质是通过互联网实现制造资源的共享,因此在云制造环境下,生产调度必须考虑到机器使用成本。本文假定生产周期内机器的使用成本是固定的,研究了一类考虑机器使用成本的同类机调度问题,调度目标是在总成本预算范围内,最小化最大完工时间,以期达到生产成本与生产效率的平衡。首先我们假定了所有作业都是标准作业,即作业的加工时间相同,同时考虑了不可中断和可中断两种情形,我们通过对问题进行分析可知该问题是NP-hard的,针对不可中断情形,我们在ECT规则基础上提出了启发式算法H1算法,并证明了其最大误差界为2[1+1/(h-1)];针对可中断情形,我们提出了启发式算法H2算法,并证明了其最大误差界为1+1/(h-1),其中,h是在选机器中第一次跳过的机器。最后通过大量的编程数据实验表明了这两个算法的有效性。接着,本文研究了作业为普通作业(即作业的加工时间不同)时的考虑机器使用成本的同类机调度问题。我们的目标函数同样是在总成本预算范围内,最小化makespan。通过对问题进行分析可知该问题是NP-hard的。我们同时考虑了不可中断情形和可中断情形,针对不可中断情形,基于对经典的LPT算法的改进,提出了一个MLPT算法。理论证明了该算法的最大误差界是2[1+1/(h-1)],其中,h是在选机器中第一次跳过的机器。最后也通过大量的编程数据实验表明了该算法的有效性。针对可中断情形,我们在Level算法的基础上提出了启发式算法H3算法来解决它。
[Abstract]:Based on the background of cloud manufacturing, this paper studies the scheduling problem of similar machines considering the cost of machine use. As a pillar industry of our country, manufacturing industry has been developing continuously and rapidly since the reform and opening up. Cloud manufacturing is a new manufacturing model produced by the combination of emerging information technology and manufacturing. Physical manufacturing resources are traded online through cloud manufacturing platforms for offline manufacturing. It can realize the effective integration of decentralized manufacturing resources, realize the open cooperation between manufacturing resources and services, and share highly, so as to reduce the waste of manufacturing resources. The essence of cloud manufacturing is to share manufacturing resources through the Internet, so in the cloud manufacturing environment, In this paper, the machine cost is assumed to be fixed in the production cycle. This paper studies a class of machine scheduling problems considering the machine usage cost. The scheduling goal is within the total cost budget. Minimize the maximum completion time in order to achieve a balance between production costs and production efficiency. First, we assume that all jobs are standard, that is, the same processing time, taking into account both non-interruptible and interruptible situations. By analyzing the problem, we know that the problem is NP-hard. For the non-interruptible case, we propose a heuristic algorithm H1 based on the ECT rule, and prove that its maximum error bound is 2 [1.1 / h-1]. We propose a heuristic H _ 2 algorithm, and prove that the maximum error bound of H _ 2 algorithm is 1 / 1 / h ~ (-1), where h is the machine that is skipped in the selection machine for the first time. Finally, the validity of these two algorithms is proved by a large number of programming data experiments. In this paper, we study the scheduling problem of the same kind of machine considering the cost of machine use when the job is a common job (that is, the processing time of a job is different). Our objective function is also within the total cost budget. Minimization makespan.Through analyzing the problem, we know that the problem is NP-hard. We also consider the non-interruptible case and the interruptible case. For the non-interruptible case, we based on the improvement of the classical LPT algorithm. A MLPT algorithm is proposed. It is theoretically proved that the maximum error bound of the algorithm is 2 [1 / 1 / h], in which h is the machine that is skipped for the first time in the selection machine. Finally, the validity of the algorithm is proved by a large number of programming data experiments. On the basis of Level algorithm, we propose a heuristic algorithm H 3 algorithm to solve it.
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:O223

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 郭艳东;黄敏;王庆;;锁定初始调度的紧急工作单机重调度问题[J];东北大学学报(自然科学版);2013年05期

2 席裕庚,王长军;控制、规划和调度问题中的博弈论应用[J];中国计量学院学报;2005年01期

3 胡扬;桂卫华;;人工代谢算法在多对象调度中的应用[J];系统工程学报;2011年01期

4 刘鹏;周晓晔;衣娜;;带有减少线性恶化效应的双代理调度问题[J];系统工程学报;2011年03期

5 董平;机器调度问题及求解方法[J];物流技术与应用;1997年01期

6 张仁忠;一类串行生产线的最优调度问题的注记[J];黄淮学刊(自然科学版);1998年S3期

7 刘红,张强,杜瑜;全国大学生数学建模竞赛中公交车调度问题的求解[J];成都航空职业技术学院学报;2002年02期

8 黎鹤;孙广中;许胤龙;;未知网络中可分负载的分布式调度[J];中国科学技术大学学报;2009年08期

9 王冰;动态单机调度的一种滚动时域策略及全局性能分析[J];系统工程理论与实践;2004年09期

10 左燕;薛安克;王建中;;单机调度问题对偶集结迭代算法[J];控制理论与应用;2010年12期

相关会议论文 前10条

1 李建更;涂凍生;马海涛;;单机拖后时间总和问题交付期扰动时最优调度不变范围的一种求法[A];第十九届中国控制会议论文集(一)[C];2000年

2 刘海龙;黄小原;;总的未完工费用最小的多机调度问题[A];1995中国控制与决策学术年会论文集[C];1995年

3 沈吟东;曾西洋;;公共交通驾驶员调度的复杂性及解决方法[A];’2004计算机应用技术交流会议论文集[C];2004年

4 李兵;蒋慰孙;;Job shop问题的建模及调度[A];1996中国控制与决策学术年会论文集[C];1996年

5 王海星;申金升;;智能蚁群算法解决公交区域调度问题研究[A];2006年首届ICT大会信息、知识、智能及其转换理论第一次高峰论坛会议论文集[C];2006年

6 王成尧;汪定伟;;模糊加工时间的单机调度问题[A];1996中国控制与决策学术年会论文集[C];1996年

7 齐向彤;涂奉生;;双交付期E/T调度问题[A];1997年中国控制会议论文集[C];1997年

8 吴斌;方叶祥;崔志勇;;基于人工蜂群算法的越库调度问题研究[A];第25届中国控制与决策会议论文集[C];2013年

9 方涛;吴受章;;FMS的自适应调度:结构与算法研究[A];1992年中国控制与决策学术年会论文集[C];1992年

10 刘兴初;赵千川;郑大钟;;具有不同准备时间和交付期的单机E/T调度问题研究[A];1998年中国控制会议论文集[C];1998年

相关重要报纸文章 前2条

1 本报记者 贾科华;火电机组叫苦调度不合理[N];中国能源报;2012年

2 本报记者 高芳;牵住“牛鼻子” 巧解“推进难”[N];湖南经济报;2008年

相关博士学位论文 前10条

1 郭鹏;具有分段恶化效应生产过程的智能优化调度研究[D];西南交通大学;2014年

2 元野;基于图着色模型的零担物流调度优化问题研究[D];哈尔滨工业大学;2015年

3 李雪松;模糊环境下若干单机批加工调度问题的模型及其算法研究[D];哈尔滨工业大学;2015年

4 汤雅连;关联物流运输调度问题研究[D];广东工业大学;2015年

5 周理;高效可重构阵列计算:体系结构,,设计方法与程序映射技术研究[D];国防科学技术大学;2014年

6 冯大光;一类批处理机调度的理论和方法研究[D];东北大学;2011年

7 孟盈;钢铁企业并行批生产决策与调度问题研究[D];东北大学;2011年

8 杨磊;内容网络中内容调度技术研究[D];重庆大学;2015年

9 李亚志;流水制造单元调度智能优化方法[D];东南大学;2015年

10 丁宁;若干调度问题的算法研究[D];大连理工大学;2016年

相关硕士学位论文 前10条

1 张亮;云计算环境下的资源调度技术的研究[D];江南大学;2015年

2 冯卓鹏;重载运输卸车组织优化研究[D];西南交通大学;2015年

3 崔雪源;基于遗传模拟退火算法的航班着陆调度问题[D];华中师范大学;2015年

4 王翠;基于超图模型和相继干扰消除的链路调度问题的研究[D];曲阜师范大学;2015年

5 张勇;带拒绝和释放时间的单机批调度问题[D];山东大学;2015年

6 吴凡;基于粒子群优化算法的风电-火电机组组合调度研究[D];华北电力大学;2015年

7 赵虎;MTO模式下的制造企业稳健型调度问题研究[D];重庆理工大学;2015年

8 吉佳红;基于细菌觅食算法的改进及应用研究[D];江苏科技大学;2015年

9 周超;柔性作业车间批量问题研究[D];宁波大学;2014年

10 赵兴野;工序顺序柔性作业车间描述与调度研究[D];大连理工大学;2015年



本文编号:1581483

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/yysx/1581483.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户67530***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com