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一种有效的基于模型的分支和价格算法,用于解决未更新的并行机批处理和调度问题。 (英语) Zbl 1501.90033号

摘要:本文提出了在未更新并行机上批处理和调度属于不兼容作业族的作业的问题。更具体地说,我们研究了解决批量和调度问题的成本效益方法,这些问题涉及批量大小的期望下限(LB_b),它间接地对生产成本有相当大的影响。批量调度是传统的成组调度方法的一种更现实的扩展,在这种方法中,属于一个作业族的作业可以作为多个批次进行处理。目标是根据机器和顺序相关的设置时间、动态机器可用性和作业释放时间、客户群体和作业优先级以及不同的机器能力和处理资格标准,将加权总作业完成时间和拖期最小化。由于排序分配和分批组合都带来了很高的计算复杂性,解决这类批调度问题是一个很大的挑战。使用机器学习随机森林分类算法来确定(LB_b)。然后,基于机器上作业的流量守恒约束,提出了一种有效的混合整数线性规划模型(MILP),以降低计算复杂度。通过将MILP模型映射到网络公式,为分支与价格优化算法开发了一个等价的整数集划分类型公式。在不同的实例集上进行的计算实验表明,与线性松弛和松弛MILP模型相比,该优化算法的效率和有效性。关于文献中唯一可用的基准,优化算法在可承受的计算时间内获得最优解。

MSC公司:

90B35型 运筹学中的确定性调度理论
90立方厘米 混合整数编程
90C05(二氧化碳) 线性规划

软件:

CPLEX公司
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全文: 内政部

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