TY -的A2 -切,艾达盟——沈,嘉PY - 2020 DA - 2020/05/07 TI -不确定单机调度恶化和学习效应SP - 7176548六世- 2020 AB -单机调度问题恶化和学习效果是本文研究。由于缺乏历史数据，处理时间和到期日被认为是不确定的变量。目标是在不确定环境下最小化最大完工时间、总完工时间、总权重完工时间和最大延迟。为了解决不确定环境下的问题，分别建立了期望值模型和悲观值模型。利用逆分布方法可以将这些模型转换为等效模型。结果表明，在不同的目标条件下，相应的调度规则能够最优地解决问题。最后，通过灵敏度分析验证了规则的有效性。SN - 2314-4629 UR - https://doi.org/10.1155/2020/7176548 DO - 10.1155/2020/7176548 JF -数学杂志PB - Hindawi KW - ER -