帶先驗知識學習效應和遺忘效應的調度模型與優(yōu)化方法.pdf

1、機器調度是廣泛存在于紡織業(yè)、造紙業(yè)、化工業(yè)和半導體生產(chǎn)等制造業(yè)中的優(yōu)化問題，先驗知識、學習效應、遺忘效應等對加工時間等基本生產(chǎn)參數(shù)產(chǎn)生重要影響。因此，本文研究帶先驗知識學習效應和遺忘效應的調度模型與優(yōu)化方法，具有重要的理論意義和應用價值。
　　分析帶先驗知識的學習效應和學習有限性等因素對單機調度加工時間的影響，基于作業(yè)加工時間和、作業(yè)位置的學習效應模型，提出更符合實際的帶先驗知識的通用學習效應模型;基于該通用學習效應模型，從理論上

2、證明最大完工時間、總完工時間以及在某些特殊情況下的加權總完工時間、最大延遲、總誤工時間的單機調度的最優(yōu)可解性?；趩螜C通用學習效應模型，考慮第二臺機器空閑時間遺忘效應的影響，提出面向最小化最大完工時間兩機流水作業(yè)調度的學習，遺忘效應模型;提出兩階段啟發(fā)式算法，分析該問題的下界，綜合多個下界和啟發(fā)式算法產(chǎn)生的初始解構造相應問題的分支限界算法。
　　為驗證所提出算法的有效性，對分支限界和啟發(fā)式算法進行小實例性能比較、對啟發(fā)式算法在大實