导读:本文包含了机器准备时间论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:在线,时间,算法,机器,运筹学,竞争,近似。
机器准备时间论文文献综述
邵晶晶[1]（2017）在《两个带机器准备时间的半在线排序》一文中研究指出研究两个带机器准备时间的半在线排序算法,一个是当总加工时间已知时,工件在有准备时间的同类机上加工的半在线排序,证明了其竞争比的上下界分别为2ν和ν+1/2ν+1,都与机器加工速度有关;另一个是当最大加工时间已知时,工件在有准备时间的同型机上加工的半在线排序,证明了其竞争比为2/3.(本文来源于《广西科技师范学院学报》期刊2017年06期）
马英,杨善林,汤大为[2]（2012）在《带机器准备时间的同类机调度问题的启发式算法》一文中研究指出研究了带机器准备时间的同类机最大完工时间调度问题,首先证明了工件互换的四个性质.进而提出了一种启发式算法,此算法以LPT算法得到的序列作为初始解,利用互换性质重复对最大完工时间最大和最大完工时间最小的两台机器上的工件进行交换,以提高解的质量.实验结果证明了此算法的有效性.(本文来源于《系统工程理论与实践》期刊2012年09期）
李海霞,朱路宁,赵晟珂[3]（2011）在《机器带准备时间的同类机分批排序算法》一文中研究指出讨论了两类机器带准备时间的同类机分批排序问题.对工件无到达时间及有常数个到达时间,目标函数为极小化加权总完工时间这两类问题进行研究,给出了两个最优算法,并对算法及其计算复杂性给予了分析与证明.(本文来源于《大学数学》期刊2011年04期）
侯丽英,康丽英[4]（2010）在《带有机器准备时间且允许重排的在线排序(英文)》一文中研究指出本文中,我们考虑了带有机器准备时间且允许重排的两台平行机在线排序问题.其目标为极小化最大完工时间.我们研究了两种不同的模型,并分别给出了最好可能的算法.(本文来源于《运筹学学报》期刊2010年03期）
李伟东,李建波,李建平,张同全[5]（2010）在《带机器准备时间的平行机排序问题》一文中研究指出研究了带机器准备时间的m台平行机排序问题,设计出了一个多项式时间近似方案(PTAS),并给出了一个机器数m为固定常数的情形下的全多项式时间近似方案(FPTAS).(本文来源于《系统科学与数学》期刊2010年04期）
罗润梓,孙世杰,何龙敏[6]（2010）在《带机器准备时间的已知工件总加工时间半在线问题》一文中研究指出考虑带机器准备时间的已知工件总加工时间半在线问题。首先考虑P2,ri|sum|Cmin问题,给出Prsum算法并证明此算法的竞争比为23,且是最优算法;然后考虑Q2,ri|sum|Cmax问题,给出Qrsum算法并证明此算法的竞争比为2,同时给出此问题的一个下界1+3～(1/2)/2。显然Qrsum算法的竞争比与最优算法的竞争比之差小于0.048 2。(本文来源于《南昌大学学报(理科版)》期刊2010年01期）
谭金芝[7]（2009）在《带机器准备时间的两台同型机复合半在线排序问题(英文)》一文中研究指出本文研究了预知两种信息,带机器准备时间的两台同型平行机复合半在线排序问题,即已知所有工件加工时间总和和工件按加工时间非增顺序到达,目标为极小化最大机器完工时间的半在线排序模型.我们分析了它的下界,并给出了竞争比为7/6的最优算法.(本文来源于《运筹学学报》期刊2009年04期）
谭金芝[8]（2008）在《带机器准备时间的m台平行机在线和半在线排序》一文中研究指出本文研究了目标为极大化机器最早完工时间的带机器准备时间的m台平行机在线和半在线排序问题.对于在线排序问题,本文证明了LS算法的竞争比为m.对于已知所有工件加工时间总和(sum)和最大工件加工时间(max)的两个半在线模型,本文分析了它们的下界,并给出了竞争比均为m-1的最优算法.(本文来源于《应用数学》期刊2008年03期）
范静[9]（2008）在《机器带准备时间的平行机排序问题的并行阈值算法》一文中研究指出针对带准备时间的最小机器完工时间最大化排序问题,结合原始阈值算法、对偶阈值算法并加以修正,提出并行层次阈值算法,证明了叁台机器情况下当参数ε=1/4时,此线性时间算法的最坏情况界为3/4。这是到目前为止最坏情况界最小且时间复杂性为线性时间的算法。进一步通过计算实验,表明并行阈值算法对于3台至50台机器、5至50 000个工件数量的规模下,具备很高效率。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2008年07期）
侯丽英[10]（2008）在《机器有准备时间的平行机半在线排序》一文中研究指出排序问题是运筹学与组合优化领域中的一类重要问题.对排序理论的研究具有重要的理论意义和广阔的实际应用前景.数十年来,人们对此专题进行了深入地研究,并提出了大量的模型和优秀的算法.在排序论的大部分文献中,排序问题分为离线和在线排序两种.所谓“离线”是指所有工件的信息都事先已知.而“在线”是指事先不知道工件的信息,工件的信息是逐个释放的.工件只有在到达后才知道它的信息.在决定当前工件的加工时,对其后面到达的工件的信息是一无所知的,并且工件一旦分给某台机器加工就不允许改变.随着排序理论和应用的发展,上面的分类已不足以包含所有的排序问题.大量问题的情况往往介于两者之间.从而“半在线”模型由于其在实践中的广泛应用引起了大家的重视.所谓“半在线”即所知道的工件信息介于离线和在线之间.或者说在半在线模型中人们知道未来工件的部分信息,但仍然要求工件一旦分给某台机器加工就不允许改变.人们试图利用某些部分信息设计出比已有最好在线算法更好的算法.本文研究的模型是带有机器准备时间的两台恒同平行机半在线排序问题.用叁参数表示为,P2,r_i|sum&decr|C_(max).也就是说,有两台恒同机且机器具有准备时间.已知所有工件的加工时间总和(sum)并且工件按加工时间递减顺序(decr)在线到达.目标为极小化最大完工时间(makespan).在第一章中,我们主要向大家介绍了排序问题的一些基础知识和相关的文献.在第二章中,我们研究了P2,r_i|sum&decr|C_(max)(M)和P2,r_i|sum&decr|C_(max)(J).对上述两个问题,我们给出了竞争比为7/6的半在线算法,并进行了严格的证明.(本文来源于《郑州大学》期刊2008-04-01）
机器准备时间论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
研究了带机器准备时间的同类机最大完工时间调度问题,首先证明了工件互换的四个性质.进而提出了一种启发式算法,此算法以LPT算法得到的序列作为初始解,利用互换性质重复对最大完工时间最大和最大完工时间最小的两台机器上的工件进行交换,以提高解的质量.实验结果证明了此算法的有效性.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
机器准备时间论文参考文献
[1].邵晶晶.两个带机器准备时间的半在线排序[J].广西科技师范学院学报.2017
[2].马英,杨善林,汤大为.带机器准备时间的同类机调度问题的启发式算法[J].系统工程理论与实践.2012
[3].李海霞,朱路宁,赵晟珂.机器带准备时间的同类机分批排序算法[J].大学数学.2011
[4].侯丽英,康丽英.带有机器准备时间且允许重排的在线排序(英文)[J].运筹学学报.2010
[5].李伟东,李建波,李建平,张同全.带机器准备时间的平行机排序问题[J].系统科学与数学.2010
[6].罗润梓,孙世杰,何龙敏.带机器准备时间的已知工件总加工时间半在线问题[J].南昌大学学报(理科版).2010
[7].谭金芝.带机器准备时间的两台同型机复合半在线排序问题(英文)[J].运筹学学报.2009
[8].谭金芝.带机器准备时间的m台平行机在线和半在线排序[J].应用数学.2008
[9].范静.机器带准备时间的平行机排序问题的并行阈值算法[J].科学技术与工程.2008
[10].侯丽英.机器有准备时间的平行机半在线排序[D].郑州大学.2008
论文知识图
