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Minimizing Total Weighted Completion Time on Single Machine with Past-Sequence-Dependent Setup Times and Exponential Time-Dependent and Position-Dependent Learning Effects

机译:最小化单机上的总加权完成时间,具有过去序列依赖的设置次数和指数时间相关和位置依赖的学习效果

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摘要

This paper addresses a single-machine problem in which the past-sequence-dependent (p-s-d) setup times and exponential time-dependent and position-dependent learning effects are considered. By the exponential time-dependent learning effect, it means that the processing time of a job is defined by an exponent function of the total actual processing time of the already processed jobs. The setup times are proportional to the length of the already processed jobs. The aim is to minimize the total weighted completion time, this is an NP-hard problem. Under certain conditions, it is shown that the classical WSPT rule is optimal for the problem.
机译:本文讨论了单机问题,其中依赖于序列依赖(P-S-D)设置次数和指数时间相关的和位置依赖的学习效果。通过指数时间相关的学习效果,意味着作业的处理时间由已经处理作业的总实际处理时间的指数函数定义。设置时间与已处理作业的长度成比例。目的是最大限度地减少总加权完成时间,这是一个NP难题。在某些条件下,表明经典的WSPT规则是最佳的问题。

著录项

  • 作者

    Kaibiao Sun; Hongxing Li;

  • 作者单位
  • 年度 2009
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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