Minimizing maintenance cost involving flow-time and tardiness penalty with unequal release dates
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes important and useful results relating to the minimization of the sum of the flow time and the tardiness of tasks or jobs with unequal release dates (occurrence date), with application to maintenance planning and scheduling. First, the policy of real-time maintenance is defined for minimizing the cost of tardiness and critical states. The required local optimality rule (flow time and tardiness rule) is proved, in order to minimize the sum or the linear combination of the tasks' flow time and tardiness costs. This rule has served to design a scheduling algorithm, with O( n 3 ) complexity when it is applied to schedule a set of n tasks on one processor. To evaluate its performance, the results are compared with a lower bound that is provided in a numerical case study. Using this algorithm in combination with the tasks' urgency criterion, a real-time algorithm is developed to schedule the tasks on a parallel processors. This latter algorithm is finally applied to schedule and assign preventive maintenance tasks to processors in the case of a distributed system. Its efficiency enables, as shown in the numerical example, the cost of preventive maintenance tasks expressed as the sum of the tasks' tardiness and flow time to be minimized. This corresponds to the costs of critical states and of tardiness of preventive maintenance.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle