Rescheduling for Multiple New Orders

跳跃式监视 计算机科学 数学优化 分界 调度(生产过程) 地铁列车时刻表 上下界 概括性 先发制人 算法 数学 心理学 数学分析 人工智能 心理治疗师 操作系统
作者
Nicholas G. Hall,Zhixin Liu,Chris N. Potts
出处
期刊:Informs Journal on Computing 卷期号:19 (4): 633-645 被引量:48
标识
DOI:10.1287/ijoc.1060.0209
摘要

Aset of original jobs has been scheduled on a single machine, but not processed, when a set of new jobs arrives. The decision maker needs to insert the new jobs into the existing schedule without excessively changing it. The objective is minimization of the maximum lateness of the jobs, subject to a customer service requirement modeled by a limit on the maximum time change of the original jobs. Because the schedule of the original jobs can be arbitrary, this problem models multiple disruptions from repeated new job arrivals. We show that this scheduling problem is intractable, even if no new jobs arrive. We describe several approximation algorithms and analyze their worst-case performance. Next, we develop a branch and bound algorithm that uses a variable neighborhood descent algorithm to obtain an initial upper bound, several dominance properties that we establish, and a lower bounding scheme based on a preemptive relaxation of the problem. The branch and bound algorithm solves 99.9% of randomly generated instances with up to 1,000 jobs within 60 CPU seconds. Our work demonstrates for the first time that optimization of large scale, intractable rescheduling problems is possible. More generally, it refocuses the literature on scheduling problems towards rescheduling issues.
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