![](/images/graphics-bg.png)
Due-Window Assignment and Resource Allocation Scheduling with Truncated Learning Effect and Position-Dependent Weights
المؤلف
المصدر
Discrete Dynamics in Nature and Society
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-08
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper studies single-machine due-window assignment scheduling problems with truncated learning effect and resource allocation simultaneously.
Linear and convex resource allocation functions under common due-window (CONW) assignment are considered.
The goal is to find the optimal due-window starting (finishing) time, resource allocations and job sequence that minimize a weighted sum function of earliness and tardiness, due window starting time, due window size, and total resource consumption cost, where the weight is position-dependent weight.
Optimality properties and polynomial time algorithms are proposed to solve these problems.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lin, Shan-Shan. 2020. Due-Window Assignment and Resource Allocation Scheduling with Truncated Learning Effect and Position-Dependent Weights. Discrete Dynamics in Nature and Society،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1153611
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lin, Shan-Shan. Due-Window Assignment and Resource Allocation Scheduling with Truncated Learning Effect and Position-Dependent Weights. Discrete Dynamics in Nature and Society No. 2020 (2020), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1153611
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lin, Shan-Shan. Due-Window Assignment and Resource Allocation Scheduling with Truncated Learning Effect and Position-Dependent Weights. Discrete Dynamics in Nature and Society. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1153611
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1153611
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)