李小襯
(武漢生物工程學院計算機與信息工程系,湖北 武漢430415)
2個代理在同一臺機器上加工,每個代理都有各自的目標,即顧客的任務不同,就會有不同的目標,總目標是盡可能使每個顧客滿意。
平行分批不相容排序是指把任務分成幾個子集,每個子集作為一批,不相容的任務不能放在同一批中加工,每批的完工時間就是這批中最后一個任務的完工時間,并且該批中每個任務的完工時間是相同的。常用“p-batch”表示平行分批處理機。
目前關于多目標多代理排序的文獻不斷涌現(xiàn)。文獻[1]討論的是為了實現(xiàn)顧客的目標要求,如何通過有效的方法找到相應的非支配序;文獻[2]討論的是2個客戶類的雙目標排序問題:第1類客戶的目標函數(shù)是在假設其他客戶的目標函數(shù)有界的情況下尋找最優(yōu)排序;文獻[3]討論的是一個多代理排序問題,3個共同的目標函數(shù)是:極小化任務的完工時間、極小化最大延遲、極小化加權總完工時間,并且以最大延遲和加權總完工時間為目標函數(shù)的排序模型是NP-完全的。
設有m個無關的工件X1,X2,…,Xm,并假設處理機的容量是無限的,設工件Xj的加工時間為pj(j=1,2,…,m)。一個批序列記為σ=(A1,A2,…,Ar),其中,Ak(k=1,2,…,r)是一個工件集合。記批Ak的完工時間,易知,在一個序σ中,對每一個工件
用∑Cj表示所有工件的加工總完工時間,Cmax為所有工件的時間表長。用三參數(shù)法:
表示以F為目標函數(shù)的雙代理單機無界平行分批不相容排序問題。其中,b≥m表示每批的容量是無限的,IG表示任務集的不相容,mul-cuts表示雙代理。
在一臺無界平行分批處理機上,要加工2個任務集C1和C2,其中任務集C1的目標函數(shù)為R1,任務集C2的目標函數(shù)為R2,這2個任務集是不相容的。用:
Y=R1+θR2(θ>0,θ代表R1和R2這2個不同目標函數(shù)之間的權因子)代表這個模型總的目標函數(shù)。筆者研究的目標是極小化組合函數(shù)Y。
該模型可描述為:在一臺無界平行分批處理機上,加工2類不相容的任務集,目標是極小化Cmax和∑Cj的組合函數(shù):________
用三參數(shù)法表示為:
式中,F(xiàn)就是組合函數(shù)Y=R1+θR2(θ>0),F(xiàn)關于分量R1和R2是正則的。下面設m1為C1中工件數(shù),m2為C2中工件數(shù),m1+m2=m。
下面給出在最優(yōu)化Y的過程中要用到的幾個性質。
性質1[4]模型(2)的所有批排序中,C1中的任務一定是放在同一批是最優(yōu)的。
性質2[4]1|p-batch b≥m|∑Cj的最優(yōu)批排序一定是按SPT-分批序排列。
性質3[4]1|p-batch b≥m|∑Cj的最優(yōu)序為(A1,A2,…,Ar)的充要條件是:
下面利用DP算法(動態(tài)規(guī)劃算法)找到1|p-batch b≥m|∑Cj中任務C2的最優(yōu)批排序。假設C2中任務已按SPT標號,即p1≤p2≤…≤pm2。假設C2中包含最后m2-j+1個任務Xj,Xj+1,…,Xm2的SPT-分批序的最小總完工時間為Gj,并且第一批是從0時刻開始加工。求任務C2最優(yōu)序的DP算法如下:
步驟1 在當前序的前面放入新的一批。不妨設在當前序{Xk,…,Xm2}的前面放入新的一批{Xj,…,Xk-1}(其中pk-1是{Xj,…,Xk-1}的加工時間),則∑Cj增加了pk-1(m2-j)。
步驟2 求出這個算法的遞歸方程。設Gm2+1=0為遞歸的初始條件,對j=m2,m2-1,…,1,則遞歸方程為:
G1就是最后的最優(yōu)值。
為了求得模型(2)的最優(yōu)序σ*,由性質1知,只須在任務集C2的批之間找到放批Atotal的最好位置即可。用r個大任務X1,X2,…,Xr代表C2中的r個批,其中P(Xi)=P(Ai);把Atotal當作任務X0,其中P(X0)=P。在求∑Cj時,X0的權重為W0=1,Xi的權重是Wi=|Ai|(1≤i≤r)。則極化目標函數(shù):
等價于極小化r+1個任務X0,X1,X2,…,Xr的加權總完工時間:
式中,序σ*中任務Xi的完工時間為C(Xi),X0的權為1,Xi的權轉化為θ|Ai|(1≤i≤r)。
由性質3及 WSPT規(guī)則[5]有:如果就在C2的批Ak與Ak+1之間安插批是模型(2)的最優(yōu)序,并且:
其中,在最優(yōu)批排序σ=(A1,A2,…,Ar)中,批Ai的完工時間為C(Ai)。
由上面的求解過程可以得到下面2個定理:
[1]Agnetis A,Mirchandani P B,Pacciarelli D,et al.Nondominated schedules for a job-shop with t wo competing users[J].Computational &Mathematical Organization Theory,2000,6(2):191-217.
[2]Agnetis A,Mirchandani P B,Pacciarelli D.Scheduling pr oblems wit h t wo co mpeting agents[J].Oper Res,2004,52(2):229-242.
[3]Lee C Y,Uzsoy R.Mini mizing makespan on a single batch processing machine wit h dynamic job arrivals[J].Inter national Jour nal of Production Research,1999,37:219-236.
[4]Baker K R,Smit h J C.A multiple-criterion model f or machine scheduling[J].Jour nal of scheduling,2003,6:7-16.
[5]Yaalzdani Sabouni M T,Jola i F.Opti mal methods for batch processing problem with makespan and maxi mum lateness objectives[J].Applied Mathematical Modelling,2010,34:314-324.