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25.03.2019 | Ausgabe 5/2019

Journal of Scheduling 5/2019

A unified view of parallel machine scheduling with interdependent processing rates

Zeitschrift:
Journal of Scheduling > Ausgabe 5/2019
Autoren:
Bahram Alidaee, Haibo Wang, R. Bryan Kethley, Frank Landram

Abstract

In this paper, we are concerned with the problem of scheduling n jobs on m machines. The job processing rate is interdependent and the jobs are non-preemptive. During the last several decades, a number of related models for parallel machine scheduling with interdependent processing rates (PMS-IPR) have appeared in the scheduling literature. Some of these models have been studied independently from one another. The purpose of this paper is to present two general PMS-IPR models that capture the essence of many of these existing PMS-IPR models. Several new complexity results are presented. We discuss improvements on some existing models. Furthermore, for an extension of the two related PMS-IPR models where they include many resource constraint models with controllable processing times, we propose an efficient dynamic programming procedure that solves the problem to optimality.

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