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Modelle mit zeitindizierten Variablen

  • Thomas Latz

Zusammenfassung

Beim Scheduling sind die Parameter j, m sowie t wesentlich: ein Job j wird einer Maschine m für eine oder mehrere Perioden t zugewiesen. In diesem Kapitel werden Modelle betrachtet, die hauptsächlich Binärvariablen y jmt enthalten, deren Indizierung also diesen Parametern entspricht.

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Literatur

  1. 1.
    vgl. S. 28Google Scholar
  2. 2.
    vgl. die Beschreibung von p jm auf S.15Google Scholar
  3. 3.
    vgl. Daub [41, S.108]Google Scholar
  4. 4.
    Bowman [23, S.624]Google Scholar
  5. 5.
    “Time windows” ist ein gebräuchlicher Begriff. Andere Autoren, so Dewess, Knobloch und Helbig [46, S.329], verwenden den Begriff “time frames”. 6 vgl. S. 67 7 vgl. die Ausführungen über Selektionen im Anhang A ab Seite 103.Google Scholar
  6. 8.
    vgl. Bowman [23]Google Scholar
  7. 9.
    vgl. auch das Beispiel in Abschnitt 5.1.2 auf S. 82ff.Google Scholar
  8. 10.
    vgl. Daub [41, S.107]Google Scholar
  9. 11.
    vgl Seelbach [140, S.59f.]Google Scholar
  10. 12.
    vgl. Seelbach [141, Sp.18] 13 vgl. Seelbach [141, Sp.19]Google Scholar
  11. 14.
    vgl. u.a. Domschke und Drexl [54, S.66], Drexl [58, S.1592], Sprecher [149, S.8, S.12ff.], Alvarez-Valdes Olaguibel und Tamarit Goerlich [6, S.204]Google Scholar
  12. 15.
    vgl. Seelbach [140, S.59] [141, Sp.18]Google Scholar
  13. 16.
    vgl. Daub [41, S.108]Google Scholar
  14. 17.
    vgl. S. 80Google Scholar
  15. 18.
    Im Beispiel wird der obere Index B der Variablen weggelassen.Google Scholar
  16. 19.
    vgl. S. 16.Google Scholar
  17. 20.
    vgl. Morton und Pentico [109, S.315]Google Scholar
  18. 21.
    vgl. Morton und Pentico [109, S.315f., S.368f.]Google Scholar
  19. 22.
    vgl. Drexl [57, S.55], Domschke und Drexl [54, S.66], Sousa und Wolsey [148, S.354], Van Den Akker [3, S.24], Queyranne und Schulz [124, S.19]Google Scholar
  20. 23.
    Der obere Index A der Variablen wird im Beispiel weggelassen.Google Scholar
  21. 24.
    vgl. Queyranne und Schulz [124, S.30], Schulz [139, S.45]Google Scholar
  22. 25.
    vgl. Thompson und Zawack [157, S.330]. (Der zweite Laufindex wurde korrigiert).Google Scholar
  23. 26.
    vgl. (D 5.5) auf S. 86Google Scholar
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    vgl. Pritsker, Watters und Wolfe [122, S.96ff.], Blažewicz, Cellary, SlowiŃski und wĘglarz [19, S.101], Drexl [57, S.55] sowie Domschke und Drexl [54, S.66]Google Scholar
  25. 28.
    vgl. auch Rinnooy Kan [127, S.37], Baker [9, S.277f.]Google Scholar
  26. 29.
    vgl. Pritsker, Watters und Wolfe [122, S.97ff.], Daub [41, S.110f.]Google Scholar
  27. 30.
    Daub [41, S.111]Google Scholar
  28. 31.
    vgl. Daub [41, S.111]Google Scholar
  29. 32.
    vgl. Domschke und Drexl [54, S.66]Google Scholar
  30. 33.
    vgl. Martin und Shmoys [106]Google Scholar
  31. 34.
    Zur Definition eines Packungsproblems siehe Nemhauser und Wolsey [113, S.6].Google Scholar
  32. 35.
    vgl. Dantzig [40]Google Scholar
  33. 36.
    vgl. Plotkin, Shmoys und Tardos [121]Google Scholar
  34. 37.
    vgl. Martin und Shmoys [106]Google Scholar
  35. 38.
    vgl. Martin und Shmoys [106]Google Scholar
  36. 39.
    vgl. auch die Modellierung von Frieze und Yadegar [66] zum Flow-Shop-SchedulingGoogle Scholar

Copyright information

© Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler GmbH, Wiesbaden 1997

Authors and Affiliations

  • Thomas Latz

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