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分级指标排序与折衷指标排序研究

批准号:
12071442
项目类别:
面上项目
资助金额:
52.0 万元
负责人:
原晋江
依托单位:
学科分类:
离散优化
结题年份:
2024
批准年份:
2020
项目状态:
已结题
项目参与者:
原晋江

项目摘要

结项摘要

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中文摘要
多指标排序是排序领域的重要研究方向,其中的分级指标排序与折衷指标排序是富有理论意义和应用价值的研究选题。分级指标排序问题要求找到一个排序首先使得主指标达到最优再使得次指标达到最优,并依次类推;而折衷指标排序问题则需要找到一些合理的排序使得代表多方利益的多个指标达到数值上的均衡。在经典的双指标排序模型中,有十多个问题的计算复杂性尚未解决;现代排序模型中又涌现出大量的具有很强的应用背景的多指标排序问题。本项目针对分级指标排序与折衷指标排序在经典机器环境下对单代理排序模型和多代理排序模型进行研究。本项目的目标是在分级指标排序与折衷指标排序的计算复杂性分类、算法设计和算法分析方面建立系统有效的研究方法,解决三至五个多指标排序中的历史遗留问题,并在其它多指标问题的研究中得到一系列富有创新性的研究成果。
英文摘要
Multi-criteria scheduling is an important research direction in the scheduling field, in which hierarchical criteria scheduling and tradeoff criteria scheduling are two research topics with theoretical significance and application value. A hierarchical criteria scheduling problem requires to find a schedule that first optimizes the primary criterion and then optimizes the secondary criterion, and so on; but a tradeoff criteria scheduling problem wants to obtain some reasonable schedules so that multi-criteria, which represent multiple interests, achieve numerical equilibrium. In the classical bi-criteria scheduling model, the computational complexity of more than ten problems has been open; and in the modern scheduling models, a large number of multi-criteria scheduling problems with strong application background emerge. For hierarchical criteria scheduling and tradeoff criteria scheduling, this project will take research under the classical machine environment for the single-agent scheduling model and the multi-agent scheduling model. The goal of this project is to establish systematic and effective research methods in the aspects of computational complexity classification, algorithm design, and algorithm analysis of hierarchical criteria scheduling and tradeoff criteria scheduling, solve three to five open problems in the field of multi-criteria scheduling, and obtain a series of innovative research results in the research for other multi-criteria scheduling problems.
分级指标排序和折衷指标排序是多指标排序中两类重要模型并广泛应用于生产与管理之中。本项目针对这两类模型进行了深入研究,确定了相应问题的计算复杂性分类和与之匹配的算法设计,解决了文献中多个历史遗留问题,得到了较为系统的研究进展。在项目执行期间,受本项目资助的论文共发表学术论文26篇。 .一方面,本项目致力于分级指标排序与折衷指标排序在经典机器加工环境下的多个重要的问题进行研究,攻克了文献中若干遗留问题。比如,(1)研究了工件具有到达时间并可中断的单机分级指标排序问题,其中主指标是最小化总完工时间,而次指标是最小化任一正则函数。结合文献中结果可知,在工件具有到达时间并且可中断的单机排序环境下,此类问题是单机双指标排序问题中计算复杂性分类唯一没有被确定的问题。我们给出了相应的多项式时间算法。(2) 研究了总误工作为主指标的单机分级指标排序问题,其中次指标包含最大延迟、(加权)误工工件数目和总加权误工。我们证明了这些问题均是伪多项式时间可解的,从而解决了文献中1993年提出的四个遗留问题。另一方面,本项目特别对工件误工量指标与其它排序指标的分级优化与折衷进行研究。误工量指标是对客户利益的维护, 而一般排序指标则考虑制造商或营运商的成本控制,两者的均衡是商业运营持续性的基础。本项目的研究得到一系列富有原创性的科研成果。比如,(1) 研究了工件允许或不允许中断假设下工件具有双重权重最小化加权误工工件数与总加权误工量的单机折衷指标排序问题。我们对该问题及其众多子问题给出了NP-困难性证明及(伪)多项式时间算法。(2)研究了等长工件假设下与总加权误工量指标相关的单机折衷指标排序问题。我们证明了12个基本问题的NP-困难性,并通过引入DDD-技巧,进一步改进了文献中相关算法的时间复杂性结果。此外,我们的研究推广到了等长或者部分等长工件假设下一个代理的指标是总加权误工量的竞争双代理模型,并改进了文献中相关算法的时间复杂性结果。
多指标排序研究
  • 批准号:
    11671368
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    48.0万元
  • 批准年份:
    2016
  • 负责人:
    原晋江
  • 依托单位:
在线和离线折衷排序研究
  • 批准号:
    11271338
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万元
  • 批准年份:
    2012
  • 负责人:
    原晋江
  • 依托单位:
平行机分组工件排序的多面体方法
  • 批准号:
    10971201
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    24.0万元
  • 批准年份:
    2009
  • 负责人:
    原晋江
  • 依托单位:
多代理多工序排序理论:计算复杂性与可近似性
  • 批准号:
    10671183
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    23.0万元
  • 批准年份:
    2006
  • 负责人:
    原晋江
  • 依托单位:
国内基金
海外基金