En este documento, estudiamos el problema de programación de vectores de una sola máquina (SMVS) con penalizaciones generales, en el cual cada trabajo está caracterizado por un vector de -dimensiones y puede ser aceptado y procesado en la máquina o rechazado. El objetivo es minimizar la suma de la carga máxima sobre todas las dimensiones del vector total de todos los trabajos aceptados y la penalización por rechazo de los trabajos rechazados, que está determinada por una función de conjunto. Llevamos a cabo el siguiente trabajo en este documento. Primero, demostramos que el límite inferior para SMVS con penalizaciones generales es , donde es cualquier función polinómica positiva de . Luego, consideramos un caso especial en el que tanto la proporción de rendimiento decreciente de la función de conjunto como la carga mínima sobre todas las dimensiones de cualquier trabajo son mayores que cero, y diseñamos un algoritmo de aproximación basado en el método de subgradiente proyectado. En segundo lugar, consideramos otro caso especial en el que la función de conjunto de penalización es submodular. Proponemos un algoritmo de aproximación no combinatorio -aproximado y un algoritmo de aproximación combinatorio -aproximado, donde es la proporción máxima de la carga máxima a la carga mínima en el vector -dimensional.