不确定条件下的flow shop问题的免疫调度算法

生产调度是企业生产过程中一个重要部分，而且实际的生产过程中会存在各种各样的不确定性，针对不确定条件下的flow shop（流水车间作业）调度问题，采用模糊数学的方法来处理数据的不确定性，在基于模糊规划理论的基础上建立了相应的调度模型，并结合免疫算法的特点，提出了解决此类问题的模糊免疫调度算法．通过仿真试验，证明了模型和算法的可行性和有效性．     

不确定条件下的含存储时间有限的FlwoShop生产调度

针对企业中的不确定性因素 ,研究了不确定条件下的 Flow Shop生产调度问题 ,建立了基于模糊规划理论的模糊处理时间下的含存储时间有限型中间储罐的 Flow Shop的调度模型 ,将“中间值最大隶属度”算法从线性推广到非线性的调度模型中来 ,将模糊的优化问题转换为普通的优化问题 ,最后结合模拟退火算法 ( SA)进行优化求解 ,仿真结果证明了采用该算法的可行性     

不确定条件下不同交货期窗口的Flow Shop调度

研究了具有不同交货期窗口的Flow Shop的提前／拖期调度问题，并考虑了处理时间的不确定性。采用三角模糊数表示不确定性信息，引入两种模糊运算，建立了问题的模糊规划模型，并采用“中间值最大隶属度”的算法将模糊规划模型转化为清晰的非线性规划模型。针对清晰的数学模型提出了基于遗传算法的优化方法，最小化对所有工件提前／拖期惩罚。最后，大量仿真实验验证了算法的有效性。     

具有零等待的不确定性flow shop调度问题

针对实际的生产环境中存在的数据模糊、不确定的情况,采用模糊数学的方法来处理数据的不确定性,在模糊规划理论的基础上,建立了处于时间不确定条件下的具体零等待的flow shop模糊调度问题的模型,通过模糊截集的方法将其进行了转化.并在模糊运算的基础上,借鉴自然界生物免疫系统的概念和机理,提出了解决此类调度问题的模糊免疫调度算法.通过仿真试验,表明了该模型所有效性和算法的较好的收敛效率.     

模糊生产系统中的Flexible Job-Shop调度模型

引入柔性生产系统下的调度过程中存在的不确定性问题，接着对存在模糊处理时间和模糊操作间隔的柔性工作车间调度问题进行描述，并给出基于模糊逻辑和遗传优化的调度模型，最后通过实例验证模型的有效性。     

不确定条件下卫星鲁棒性调度问题

在对地观测卫星调度过程中，存在着很多不确定性因素，其中云层覆盖变化是主要的不确定性来源。本文针对考虑云层覆盖不确定性的卫星调度问题，借鉴了连续函数的鲁棒性优化思想，提出了一种基于邻域的鲁棒性指标，用于衡量卫星调度方案的鲁棒性。在此基础上，建立了卫星鲁棒性调度的CSP模型，设计了基于分级优化策略的随机变邻域禁忌搜索算法。实例研究表明，本文提出的模型和求解算法能够在保证调度方案性能的基础上，获得鲁棒性强的调度方案。     

卫星地面站测控资源调度CSP模型

研究了测控系统资源调度问题的描述与建模问题.在系统阐述综合航天测控网资源调度中涉及的资源、任务、事件、约束基础上,使用变结构半环CSP模型,描述测控调度中涉及的事件窗、时间约束、状态约束、周期性任务、抢先式任务、变长任务等硬、软约束,提出处理任务优先级和不确定性因素的途径.提出的模型对测控系统效能评价及资源调度算法研究也有一定的参考价值.     

带有交货期窗口模糊加工时间的Flow-shop调度问题

研究了处理时间不确定且具有不同交货期窗口F low-shop的提前/拖期调度问题。采用三角模糊数表示不确定性信息,运用模糊数的加法和取大运算建立了问题的模糊规划模型。通过“Lee-L i”法转化为精确的目标,采用遗传算法寻优。仿真实验验证了算法的有效性。     

面向定单的连续生产过程动态调度方法

用模糊数描述生产调度问题中定单完成期、处理率、处理时间等因素的不确定性，建立连续生产过程中定单变化引起的动态调度问题的模糊优化数学模型，通过求解这个模型，能够实现在生产线的生产能力，存储设备的存储能力和定单的完成范围等约束条件下的动态调度。仿真结果表明模型的有效性和合理性，不仅能满足客户的需求，而且使企业获得最大的利润。     

基于机会约束的手术计划随机模型与算法

本文研究多服务台手术计划调度问题,考虑手术时间的不确定性,提出手术室加班时间的机会约束,以一定的概率保证病人的手术时间不超过手术室的开放时间,建立随机优化机会约束手术计划调度模型,确定手术室的开放和分配决策.基于手术时间离散的概率情景,引入0-1变量转化机会约束,得到了0-1整数线性规划的等价模型.为了提高模型的求解效率,提出两类有效不等式,并设计最长路径算法分离第二类有效不等式,利用分支切割方法进行模型求解.算例分析,基于北京某医院的实际数据,验证算法的有效性,确定最优的手术计划调度方案,有效地优化配置手术室资源.     

考虑区间工时的多目标柔性作业车间节能调度

在综合考虑经济指标和环境因素基础上，研究了工件加工时间不确定的多目标柔性作业车间节能调度问题。将工件不确定加工时间描述为区间数，并以最小化最大区间完工时间、区间总能耗为目标构建区间柔性作业车间调度节能问题优化模型。同时，依据区间可能度的支配关系，设计了一种有效求解该问题的区间多目标进化算法。通过15组测试问题，分别对区间多目标进化算法、SPEA-II及NSGA-II进行仿真实验，并采用反转世代距离(inverse generation distance, IGD)和覆盖集测度(C测度)两种性能指标验证了所提算法的可行性和有效性。     

不确定加工时间下同型并行机的鲁棒排程

在现实作业排程中,工件加工时间常常是不确定的。考虑到同型并行机的现实和理论意义,本文研究了加工时间不确定情况下以工期(最大完工时间)为目标的同型并行机排程问题。为了确定最优鲁棒排程,采用最小最大遗憾准则。其中,加工时间没有给出概率信息,而是用区间表示。经证明,该问题是一个NP-难问题且求解困难。为简化问题便于求解,本文给出了最大遗憾的计算公式,还证明出最坏情景出现在端点值,即各工件加工时间不是取区间上界就是下界。然后,提出了一种可以求出该问题最优解的迭代松弛算法并分析了其计算量。最后总结了本文的主要研究工作以及未来的研究方向。     

不确定处理时间批处理过程的鲁棒调度新策略

针对化工批处理调度过程中处理时间不确定的问题,建立了具有分解结构的调度模型,提出了一种新的鲁棒调度策略.策略由基本调度策略和在线调整两部分组成,分别与模型的主问题和子问题相对应.提出了基于遗传算法的分解算法求解模型,以获取具有鲁棒性和最优性的基本调度策略.通过对子问题的分析,提出了运用简单的推理进行在线调整的方法,无需复杂计算,并运用动态规划的原理说明了该方法的可行性和最优性.最后用实例说明了该鲁棒调度策略的有效性.     

基于仿真的双目标并行机开放车间自适应动态调度

针对工件到达时间与加工时间不确定，且存在紧急工件的并行机开放车间调度问题，以TWC(total weighted completion time)与TWT(total weighted tardiness)为优化目标，设计了一种集成FlexSim仿真模型与NSGA-Ⅱ算法的自适应动态调度方法。该方法以FlexSim模型仿真工件的生成和加工为基础，根据车间实时负荷确定动态调度周期，对紧急工件进行右移重调度，利用NSGA-Ⅱ算法生成双目标优化的调度方案。某晶粒拣选车间生产数据的实验结果表明，相较于利用规则的实时动态调度与固定周期重调度，提出的方法能够在最小化调度偏离度的同时获得满意解。     

平顺移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的多目标流水车间批量调度

对平行顺序移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的多目标流水车间批量调度问题展开研究.构建以加工制造设备总停机次数、批量工件生产周期以及搬运批量工件的总次数为决策目标的基于分层序列法的多目标决策模型,利用该模型可确定批量工件的最优加工排序方案.建立平行顺序移动模式的加工与调整时间模型,该模型是求解生产周期的基础,也是为批量工件的最优调度方案制定生产作业计划的依据.提出并设计平行顺序移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的禁忌搜索算法对问题进行求解.研究结果表明:本研究可为平顺移动模式下考虑加工时间与调整时间可分离的批量生产流水车间选出批量工件的最优调度方案,同时可为批量工件的加工和加工制造设备的调整制定精确的生产作业计划.     

混合Jobshop炼钢-连铸重调度方法及其应用

炼钢-连铸生产过程中加工设备起、停时间经常会出现严重延迟,导致调度计划不可行. 目前人工调整,存在响应速度慢和调整结果不优化的问题. 对炼钢-连铸混合Jobshop重调度问题进行了分析,提出了正在作业炉次已分配设备不变的重调度方法. 并提出了求解策略,将原调度分解为两个子调度问题. 引入炉次操作状态参数β,建立了正在作业炉次的时间修正模型,构造了启发式方法进行求解.对于未作业炉次,建立了多目标非线性0-1 整数规划模型,构造了并行逆推启发式算法进行设备指派,采用线性规划求解各操作的开工时间.基于上述方法开发了动态调度软件应用于国内某大型钢铁企业,在缩短动态调度时间、减少钢水冗余等待时间方面取得了显著成效.     

随机活动工期下基于总不确定成本的项目前摄性调度与反应性调度集成优化

从成本经济角度研究活动工期随机中断下前摄性调度与反应性调度在应对不确定因素干扰中的集成优化问题,目标是最小化项目计划与实施过程的总成本。构建以总成本最优为目标的前摄性与反应性调度集成优化模型;针对模型特征设计混合变邻域随机禁忌搜索启发式算法,并在ProGen生成的算例上进行全因子测试。结果表明：基于随机属性的混合启发式算法在算例规模较大时可以发挥较好的作用;通过合理设置基准进度中缓冲分配方案,可以通过牺牲部分鲁棒性的方式获得项目总成本的最优。     

不确定环境下舰载机保障预反应式动态调度优化

针对舰载机机务勤务保障过程中的不确定性和动态特性,研究舰载机保障预反应式动态调度优化问题。在预调度阶段设计双种群遗传算法,融合左右种群双向对齐迭代技术提高解的全局最优性,结合设定的保障期限求得带有工期保护缓冲的鲁棒性预调度方案。在反应性调度阶段,建立以最小化保障完工时间和最小化调度调整损失成本为目标函数的反应性调度模型,设计针对单一个体的自适应分层双目标变邻域优化算法,对预调度方案进行局部调整,优化反应性调度的效率和稳定性。提出5种不同反应性调度调整策略,对多种扰动类型下的不同保障机组的预调度方案进行局部调整和分析。为不确定环境下舰载机基准预调度计划的制定和反应性调度方案的调整提供了决策支持。     

带有限缓冲区的知识化制造单元无死锁调度

鉴于制造系统无死锁随机调度问题研究的缺乏,在加工时间、工件到达以及产品需求到达均为随机的生产环境下,研究了带有限缓冲区的知识化制造单元无死锁随机调度问题.针对自动机对定量指标描述能力的不足,首先给出了一种费用自动机概念.在同时考虑工件加工、库存以及缺货费用的情况下,采用无限时域折扣准则下马尔可夫链建立了单元的费用目标函数,通过一致化技术对目标函数进行离散化处理,得到目标函数的随机动态规划模型,分析并证明了单元最优目标值函数的性质.为了克服离散状态空间组合所产生的维数灾问题,提出了一种基于仿真和函数逼近的启发式近似动态规划算法对模型进行求解.在上述研究基础上,构建了一种单元无死锁随机调度策略,以保证单元安全高效地运行.最后,通过实例研究对无死锁调度策略进行了验证.