具有二维装箱约束的准时批量调度问题
数据结构与算法
2017-07-28 v2
摘要
本文引入并近似求解了一个多组件问题，其中小的矩形物品通过 Guillotine 切割从大的矩形箱中产出。每个物品由其宽度、高度、交货期以及单位时间的提前和延误惩罚来刻画。每个物品产生的成本与其提前和延误成正比。从同一个箱中切割出的物品形成一个批次，其处理时间和完成时间取决于分配给它的物品。一个批次中的物品具有其所在箱的完成时间。目标是找到一种切割方案，使得提前和延误惩罚的加权和最小。我们通过基于约束规划的启发式算法（CP）和基于智能体的建模启发式算法（AB）来解决这一问题。CP 是一种基于影响的搜索策略，在通用求解器 IBM CP Optimizer 中实现。AB 是构造性的。它通过代表物品的智能体集合与代表箱的智能体集合之间的反复协商来构建解。智能体合作以最小化加权的提前-延误惩罚。计算研究表明，CP 在小规模实例上优于 AB，而在较大规模实例上则相反。
引用
@article{arxiv.1703.07290,
title = {Just-in-Time Batch Scheduling Problem with Two-dimensional Bin Packing Constraints},
author = {S. Polyakovskiy and A. Makarowsky and R. M'Hallah},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.07290},
year = {2017}
}