张玉莉;沈左军Max;宋世吉 处理时间不确定的分布式（β）鲁棒机器调度的精确算法。 （英语） Zbl 1448.90046号 INFORMS J.计算。 30，第4号，662-676（2018）. 摘要：稳健的机器调度作为一种有效的规避不确定性的方法，受到了越来越多的关注。然而，现有的稳健调度模型依赖于不确定参数的正态性假设，现有的求解方法是基于分枝定界的，无法在3600秒内求解45个工件的问题。本文提出了处理不确定加工时间的分布式鲁棒调度（DRS）模型。DRS模型只需要处理时间的下限、平均值和协方差信息，并且具有处理单机和并行机问题的能力。本文的另一个重要贡献是为DRS模型设计了有效的参数搜索（PS）方法。特别地，我们证明了存在一个参数化指派问题（PAP），使得其最优解对于原问题也是最优的。所提出的方法只需要执行一维PS和求解一系列PAP。我们进一步提出了一种双向PS来减少需要求解的PAP数量，并为这些PAP设计了一种加速最短增加路径算法。对单个和相同并行机问题的实验结果表明，改进的PS方法对45个作业的问题的计算时间比现有算法提高了三个数量级以上，能够在0.5秒内解决500个作业的难题。 引用于9文件 MSC公司： 90B35型 运筹学中的确定性调度理论 关键词：分布稳健;\（β）-稳健调度;参数化搜索;加速最短增加路径算法 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.Zhang}等人，《信息与计算》。30，第4号，662--676（2018；Zbl 1448.90046） 全文： 内政部 参考文献： [1] Alimoradi S，Hematian M，Moslei G（2016）考虑总流动时间的并行机稳健调度。计算。工业。工程师。93（3月）：152-161.Crossref，谷歌学者·doi:10.1016/j.cie.2015.12.024 [2] Ben-Tal A、El Ghaoui L、Nemirovski A（2009）稳健优化（普林斯顿大学出版社，新泽西州普林斯顿）。Crossref，谷歌学者·Zbl 1221.90001号 ·doi:10.1515/9781400831050 [3] Bertsimas D，Popescu I（2005）概率论中的最优不等式：凸优化方法。SIAM 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