报告题目：Improved approximation algorithms for two-stage flexible flow shop scheduling
报 告 人：刘龙城（厦门大学 副教授）
报告时间：2021年6月21日 上午10:30开始
报告地点：龙赛理科北楼机房202
报告摘要：A two-stage flexible flow shop scheduling is a manufacturing infrastructure designed to process a set of jobs, in which a single machine is available at the first stage and m parallel machines are available at the second stage. At the second stage, each task can be processed by multiple parallel machines. The objective is to minimize the maximum job completion time, i.e., the makespan. We achieved the following results: an O(n log n)-time 2.25-approximation algorithm for F2(1, P2) | line_i | C_max, an O(n log n)-time 7/3-approximation algorithm for F2(1, P3) | line_i | C_max, a linear time optimal algorithm for F2(1, Pm) | size_i | C_max with the assumption min1≤i≤n {p1i} ≥ max1≤i≤n {p2i}.
报告人简介： 刘龙城，博士，厦门大学数学科学PG官方直营网
副教授，2004年本科毕业于浙江大学，2009年6月获得浙江大学运筹学与控制论专业博士学位，同年7月加盟厦门大学数学科学PG官方直营网
，2017-2018年获国家留学基金委支持前往加拿大阿尔伯塔大学计算科学系访问一年。主要从事组合优化问题的算法设计与分析工作，现已在国内外SCI期刊发表30余篇学术论文，主持过国家自然科学基金青年项目1项，福建省自然科学基金面上项目1项，中央高校基本科研业务费1项，厦门大PG官方直营网
长基金2项。
