报告题目：Parallel-machine scheduling with identical machine resource capacity limits and DeJong’s learning effect
报 告 人：季敏（浙江工商大学 教授）
报告时间：2021年5月29 日 20:00开始
报告地点：龙赛理科楼北楼217
报告摘要：We consider parallel-machine scheduling with identical machine resource capacity limits and DeJong’s learning effect. Each job has a resource consumption requirement and a normal processing time. The actual processing time of a job is a function of its normal processing time, subject to DeJong’s learning effect, while the resource consumption of a job is a function of its actual processing time. Each machine has the same resource capacity limit. The objective is to maximize the minimum machine load. Considering three resource consumption functions, namely linear, concave, and convex, we show that all three scheduling models are NP-hard, and propose two approximation algorithms for the models and analyze their worst-case ratios.
报告人简介：季敏，教授，浙江工商大学管理工程与电子商务学院副院长，2006年获浙江大学运筹学博士，2008-2010年于香港理工大学物流与航运学系从事博士后研究工作。2015年获浙江省杰青，入选浙江省新世纪“151人才”工程和首批“浙江省高校领军人才培养计划”高层次拔尖人才，2017年浙江省优秀硕士学位论文指导教师。主持承担了包括国家自然科学基金、国家社会科学基金、教育部人文社科规划基金、浙江省自然科学基金和浙江省重大科技专项等省部级以上项目10多项；曾获浙江省高校优秀科研成果二等奖1项（排名第一）和浙江省科学技术一等奖2项；以第一或通讯作者在NRL、EJOR、IJPE、IJPR、JOCO、TCS、C&OR以及《系统工程理论与实践》等一级期刊上发表和录用学术论文60余篇，连续入选爱思唯尔（Elsevier）2019、2020年“中国高被引学者榜单”。
