Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân

31 37 0

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

1 / 31 trang

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang	31
Dung lượng	505,88 KB

Nội dung

Trong phạm vi nghiên cứu, luận án tập trung chủ yếu vào bài toán lập lịch công việc của một cá nhân, xem xét các phương pháp tiếp cận như là những nghiên cứu cơ bản để có thể làm nền tảng cho các bài toán lập lịch công việc đặc thù khác và cho bài toán lập lịch công việc trong một tập thể hoặc một nhóm người có quan hệ xã hội.

Ngày đăng: 22/11/2021, 14:35

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Bảng 1.1: Một số ràng buộc về công việc được đề cập trong các tài liệu về lập lịch - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **Bảng 1.1** Một số ràng buộc về công việc được đề cập trong các tài liệu về lập lịch (Trang 5)

Hình 2.1: Các hướng nghiên cứu và các ràng buộc liên quan - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **Hình 2.1** Các hướng nghiên cứu và các ràng buộc liên quan (Trang 8)

Hình 2.3: Mối quan hệ giữa các hàm mục tiêu - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **Hình 2.3** Mối quan hệ giữa các hàm mục tiêu (Trang 9)

Hình 2.2: Sơ đồ Gantt theo hướng máy (a) và hướng công việc (b) (Brucker, 2007) Một bài toán lập lịch công việc có ba yếu tố đặc trưng, đó là: môi trường máy thực thi (machine environment), các đặc điểm công việc (job characteristics) và tiêu chí tối ưu ( - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **Hình 2.2** Sơ đồ Gantt theo hướng máy (a) và hướng công việc (b) (Brucker, 2007) Một bài toán lập lịch công việc có ba yếu tố đặc trưng, đó là: môi trường máy thực thi (machine environment), các đặc điểm công việc (job characteristics) và tiêu chí tối ưu ( (Trang 9)

2.2.2 Độ khó bài toán - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **2.2.2** Độ khó bài toán (Trang 10)

Hình 2.6: P vs. NP vs. NP-complete vs. NP-hard Một nhận xét khác cũng được (Leung, 2004) đưa ra tại mục 2.4: - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **Hình 2.6** P vs. NP vs. NP-complete vs. NP-hard Một nhận xét khác cũng được (Leung, 2004) đưa ra tại mục 2.4: (Trang 11)

Hình 2.7: Các phương pháp được sử dụng trong metaheuristic 1 - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **Hình 2.7** Các phương pháp được sử dụng trong metaheuristic 1 (Trang 13)

Hình 3.1: Các khung cửa sổ thời gian sau khi được thu giảm - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **Hình 3.1** Các khung cửa sổ thời gian sau khi được thu giảm (Trang 15)

Bảng 3.1: Dữ liệu đầu vào cho bài toán PSP - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **Bảng 3.1** Dữ liệu đầu vào cho bài toán PSP (Trang 16)

Hình 3.2: Các khung cửa sổ thời gian của bài toán PSP - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **Hình 3.2** Các khung cửa sổ thời gian của bài toán PSP (Trang 16)

Hình 3.6: Một lời giải tối ưu khác với Cmax ∗= 37 Qua ví dụ minh hoạ trên chúng ta có ba nhận xét sau: - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **Hình 3.6** Một lời giải tối ưu khác với Cmax ∗= 37 Qua ví dụ minh hoạ trên chúng ta có ba nhận xét sau: (Trang 17)

Hình 3.7: Sơ đồ các bước tiếp cận cho các bài toán lập lịch đang nghiên cứu - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **Hình 3.7** Sơ đồ các bước tiếp cận cho các bài toán lập lịch đang nghiên cứu (Trang 17)

Đối với mô hình MILP 1, chúng ta sẽ biết được một job có được gán vào một window hay không và kích cỡ của job này là bao nhiêu nếu được gán vào window đó - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — i với mô hình MILP 1, chúng ta sẽ biết được một job có được gán vào một window hay không và kích cỡ của job này là bao nhiêu nếu được gán vào window đó (Trang 20)

3.2.5.2 Mô hình MILP 2 - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **3.2.5.2** Mô hình MILP 2 (Trang 20)

Bảng 3.2: So sánh MILP 1 và MILP 2 - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **Bảng 3.2** So sánh MILP 1 và MILP 2 (Trang 21)

Minh hoạ Giải thuật ASGN với dữ liệu tại Bảng 3.1. - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **inh** hoạ Giải thuật ASGN với dữ liệu tại Bảng 3.1 (Trang 21)

Minh hoạ Giải thuật ALPT với dữ liệu tại Bảng 3.1. - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **inh** hoạ Giải thuật ALPT với dữ liệu tại Bảng 3.1 (Trang 22)

Hình 3.9: Giải thuật ALPT với Cmax = 39 - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **Hình 3.9** Giải thuật ALPT với Cmax = 39 (Trang 22)

Hình 3.11: Đồ thị N - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **Hình 3.11** Đồ thị N (Trang 23)

Minh hoạ Đồ thị N có trọng số được xây dựng với dữ liệu tại Bảng 3.1. sJ5J2J 4 J 1 J 3W1W2W3W4W5d58461379810∞ - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **inh** hoạ Đồ thị N có trọng số được xây dựng với dữ liệu tại Bảng 3.1. sJ5J2J 4 J 1 J 3W1W2W3W4W5d58461379810∞ (Trang 23)

Minh hoạ Giải thuật E4SSJ với dữ liệu tại Bảng 3.1, cho trước fixed-size =3 và áp dụng quy tắc lập lịch ưu tiên FCFS, chia tập jobs ban đầuJ={J 1= 5, J2= 8, J3= 4, J 4= 6, J5= 13}thành 2 subset-jobsSS1={J1= 5, J2= 8, J3= 4}, SS2={J4= 6, J 5= 13}, sau đó s - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **inh** hoạ Giải thuật E4SSJ với dữ liệu tại Bảng 3.1, cho trước fixed-size =3 và áp dụng quy tắc lập lịch ưu tiên FCFS, chia tập jobs ban đầuJ={J 1= 5, J2= 8, J3= 4, J 4= 6, J5= 13}thành 2 subset-jobsSS1={J1= 5, J2= 8, J3= 4}, SS2={J4= 6, J 5= 13}, sau đó s (Trang 25)

Hình 3.16: Giải thuật E4SSJ - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **Hình 3.16** Giải thuật E4SSJ (Trang 25)

Bảng 4.1: Dữ liệu đầu vào cho bài toán TWPSP - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **Bảng 4.1** Dữ liệu đầu vào cho bài toán TWPSP (Trang 26)

Hình 4.1: Các khung cửa sổ thời gian của bài toán TWSP - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **Hình 4.1** Các khung cửa sổ thời gian của bài toán TWSP (Trang 27)

Các lời giải có thể có của bài toán TWSP tương ứng với dữ liệu đầu vào tại Bảng 4.1: - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — c lời giải có thể có của bài toán TWSP tương ứng với dữ liệu đầu vào tại Bảng 4.1: (Trang 27)

Minh hoạ Giải thuật ASGN với dữ liệu tại Bảng 4.1. - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **inh** hoạ Giải thuật ASGN với dữ liệu tại Bảng 4.1 (Trang 29)

Hình 4.4: Giải thuật ASGN với Cmax = 24 - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **Hình 4.4** Giải thuật ASGN với Cmax = 24 (Trang 29)

Minh hoạ Giải thuật ALPT với dữ liệu tại Bảng 4.1. - Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Một số phương pháp tiếp cận cho bài toán lập lịch cá nhân — **inh** hoạ Giải thuật ALPT với dữ liệu tại Bảng 4.1 (Trang 30)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN