优化误工工件个数的单机多目标排序算法

"误工工件个数最少的多目标排序问题 (2009年)，陈小林、任子亭，重庆师范大学数学与计算机科学学院，贺州学院计算机科学与工程系" 在单台机器多目标排序问题中，主要关注的是如何安排工件的加工顺序，以便在满足特定条件的情况下优化某些指标。这篇论文探讨了一个特殊的问题，即在误工工件个数最少的前提下，最小化所有工件的总完工时间。误工工件是指那些未能在预定截止时间前完成的工件，这通常会导致生产效率降低和成本增加。 Moore-Hodgson算法被广泛用于解决此类问题，因为它能提供一个可行的排序方案。该算法的核心思想是，当出现误工工件时，优先将加工时间最长的工件放入误工工件集合，这是因为这样做有助于减少总的完工时间。然而，论文指出，尽管Moore-Hodgson算法有效，但并不保证得到的是全局最优解。通过分析以往文献中的案例，研究者发现存在其他可能的排序策略，这些策略可能会导致更少的误工工件或更小的总完工时间。 鉴于此，论文提出了一个新的分支定界算法来解决这个问题，这是一种用于寻找全局最优解的搜索方法。分支定界算法通过对问题空间进行系统性的分割和限制，逐步排除非最优解，直至找到最优解。通过使用Matlab编程实现这个算法，可以有效地简化计算过程，提高求解效率。 关键词如“排序”、“最优性”和“算法”表明，这篇论文关注的是优化理论在实际工业问题中的应用，特别是如何设计和改进算法来解决复杂的调度问题。中图分类号“O223”和“O157.5”表明它属于运筹学和计算数学的范畴，而文献标识码“A”则表示这是一篇原创性的学术论文。 这篇2009年的研究论文揭示了单台机器多目标排序问题的复杂性，并提出了一种新的优化方法，即分支定界算法，以解决误工工件最少和总完工时间最小的双重目标。这项工作对于提高生产计划的效率和准确性具有重要的理论和实践意义。