一种新的制造系统仿真调度规则

针对制造系统的调度问题，提出了一种新的决策规则。它根据系统的当前状态和各任务的进展情况，综合利用最早交货期优先规则（ＥＤＤ） 的减小最大延迟时间的特点和最小松弛优先规则（ＬＳＫ）的减小最大提前完成时间的特点，在不增加平均推迟的情况下使最大延迟时间和最大提前完成时间之间的区间收缩，向平均值附近逼近，适用于以保证交货期为目标的调度问题。通过仿真证明了该方法的有效性     

资源多时间窗约束下的项目调度

资源受多时间窗约束在项目管理实践中时常出现,却在资源受限项目调度的研究中很少涉及。根据资源的多时间窗特点,建立以成本最小化为目标、考虑资源多时间窗约束的项目调度优化问题的数学模型,提出基于优先规则的倒推右移调度方法,开发相应的优先规则。经算例测试,对比分析资源时间窗在不同的配置水平下对项目成本和工期的影响,并对活动网络复杂性和不同的优先规则下的结果进行比较。结果表明,基于优先规则的倒推右移调度方法可以有效地求解问题,项目目标在倒推右移操作后有明显改善,考虑任务资源时间窗匹配和最小后序活动静态成本的混合优先规则求解效果较好。     

基于优先规则的活动成本目标资源受限工程调度

首先给出了该问题的数学模型,问题分析得出该问题也是一类NP完全问题,继而讨论了启发式方法进行问题求解的基本思想,基于此,结合活动成本目标的特性提出了问题求解的串行调度方案和并行调度方案,并设计了相应的几种优先规则,分析了算法的时间复杂性.基于改造PSPLIB中的单模式算例测试,并行调度方案的结果大多优于串行调度方案,而在最大最早完成时间和最大活动先序相关成本等两种优先规则下的调度方法计算效果相对较好.     

交货期服从指数分布的单机随机调度问题

工件完成时间与交货期差的绝对值加权和最小化单机随机调度问题是JIT（just-in-time)生产环境下的典型调度模型，是NP－hard问题，然而，当工件权值与加工时间成正比时，LPT（largest processing time）工件调度是问题的最优解，讨论了该问题加工时间和交货期都为随机变量，其中交货期服从指数分布，且工件权值与加工时间成正比的情形，给出了问题的最优解，并在一定条件下将结果推广到机器随机故障的情形。     

一类单机随机调度问题解的特征

讨论了加工时间随机的单机调度问题，工件的加工时间服从指数分布，目标函数具有一般形式，涉及工件完成时间与交货期偏差的正规和非正规目标函数，如工件关于交货期拖后时间期望和，工件完成时间关于交货期绝对偏差的期望和等，都是其特殊情形．给出了最优解的特征，包括SEPT(shortest expected pro—cessing time)调度，LEPT(largest expected processing time)调度和关于加工时间参数的A形调度,这些特征可用于确定问题的最优解。     

基于深度学习的RCPSP调度优先规则实时动态选择算法

针对资源受限项目调度问题,以最小化项目完成时间为目标,设计基于深度学习的调度优先规则实时动态选择算法,在每个调度阶段实时选择优先规则进行活动安排.通过构建深度神经网络模型,确定已调度项目在各阶段的项目状态与最佳优先规则之间的映射关系,再据此为待调度项目实时动态选择优先规则,结合串行调度机制生成最终调度计划.实验研究表明:实时动态选择优先规则算法表现优于文中所涉及的单一优先规则算法及混合优先规则算法,且具有更好的泛化性;此外,与元启发式算法相比该算法具有更高的求解效率.     

动态加强CPT解job-shop调度约束满足优化问题

带有相同到达期与交货期的job-shop调度问题(JSSP)作为多种实际生产调度问题简化模型,是一类典型强NP-hard问题.对优化目标是最小化最大完工时间的JSSP问题,建立了约束满足优化问题模型(JSSC-SOP).利用弧一致约束传播算法和深度优先启发式构造活动调度,逐步加入新约束,实现活动调度集的部分列举与寻优.提出3种动态加强约束传播技术(CPT),嵌入搜索过程,提高求解效率.最后通过随机生成的实例,验证了各方法可行性与有效性.     

交货期窗口下的并行机调度问题的遗传算法

给出了一种求解不同交货期窗口的并行机调度问题的混合遗传算法，根据问题的特征采用扩展排列编码方式表示工件的分配和排列，利用给出的调度优先级规则和最好适应值规则相结合的启发式算法对每台机器上工件的顺序进行调整，实验表明所给的算法是有效的。     

用遗传算法解决在并行机上带有不同交货期窗口的Job-Shop调度问题

本文讨论了不同交货期窗口下的提前／拖期并行机调度问题，提出了染色体用工件编号进行编码规则，给出了用稳步遗传算法求解上述问题的方法，仿真实验表明了算法及编码规则的可行性和有效性。     

基于优先规则的复杂并行机调度问题研究

研究一类从实际指挥控制系统提炼的具有工件释放时间、机器可用时间和机器适用限制等约束的并行同速机调度问题.首先针对该问题建立混合整数规划模型;其次考虑到该问题的NPhard性以及实时调度的要求,提出基于优先规则的调度算法框架从而可以快速获得可行解;最后将该算法框架应用到实际案例并分析比较不同优先规则的效果,发现与工件释放时间相关的优先规则(如ERD,EFD)效果更好.值得一提的是,本文首次研究具有多重约束的并行机调度问题Pm|r_j,a_i,M_j|C_(max),TC.     

单机随机调度最优解的∧形特征

讨论具有随机加工时间的单机调度问题，目的是确定n个工件的一个排序使得完成时间与一公共交货期差的绝对值加权和的期望最小，在假定加工时间和交货期都服从负指数分布时，建立了此随机调度问题等价的确定形式，并讨论了最优解的∧形特征，然后，在一定条件下将上述结果推广到机器随机故障的情形。     

基于B-T规则与遗传算法的可重入生产系统调度

可重入生产系统调度问题属于NP难题，将遗传算法方法与调度规则结合起来用于解决可重入生产系统的调度问题。针对可重入生产系统的重入特点，建立了一类可以实现缓冲区与传统规则双重选择的缓冲区-时间(B—T)规则；然后在设备分组与分时段的基础上，提出了基于B—T规则组合的可重入生产系统调度策略，并采用遗传算法与过程仿真相结合的办法对B—T规则组合进行优化，仿真比较验证了该调度策略的有效性。     

基于模糊软集的中药制药车间不确定调度模型和算法求解

为解决加工时间和交货期不确定状态下的中药制药车间调度问题，利用模糊软集的三角形模糊数和梯形模糊数来表征加工时间和交货期信息，并基于模糊数的运算规则定义了可能性测度和必然性测度，用拖期可信度来度量药品生产发生拖期的概率，建立以最小化药品生产平均拖期可信度为目标的混合整数规划模型。针对该模型，提出了一种混合模糊布谷鸟算法的求解方法，并以规模为10(3)×10的经典算例进行仿真测试。实验结果表明，给出的不确定调度模型能反映中药制药调度的真实场景，而且混合模糊布谷鸟算法能很好地对该模型进行求解，相比经典布谷鸟算法，该算法有更好的性能。     

用遗传算法解决一类模糊流水车间调度问题

对同时考虑模糊加工时间和模糊交货期的模糊流水车间调度问题进行了研究 ,模糊加工时间用三角模糊数来表示 ,模糊交货期用梯形模糊数来表示。应用遗传算法搜索最优排序 ,在适应度函数处理中引入模糊数处理方法 ,以平均满意度最大作为优化目标。最后给出了实验结果和结论     

单机随机调度最优解的Λ形特征

讨论具有随机加工时间的单机调度问题，目的是确定ｎ个工件的一个排序使得完成时间与一公共交货期差的绝对值加权和的期望最小．在假定加工时间和交货期都服从负指数分布时，建立了此随机调度问题等价的确定形式，并讨论了最优解的Λ形特征．然后，在一定条件下将上述结果推广到机器随机故障的情形．     

资源约束下多项目调度的拓扑优化方法

为了有效解决带有项目优先权约束和资源约束的多项目调度问题,综合考虑项目调度过程中任务的时序关系和资源限制,以拓扑遍历方法为基础,提出了一种多项目调度问题的拓扑优化算法。该算法利用拓扑序列的特点,能够保证任务间的时序关系,采用关键路径任务优先、向后影响度大以及最小空闲时间等优先规则进行任务调度及资源分配。结合工程实例,验证了该算法的可行性。     

可预知扰动工况下NWT-B与NIT-B调度问题性质研究

针对无等待批量流水线(NWT-B)和零空闲批量流水线(NIT-B)的加工特点，研究了可预知机器扰动工况下调度规则的适用性。面向双机成比例流水线环境，以加工批最大完工时间或完工时间和最小为初始调度目标，以拖期时间和最小为扰动修复目标，考虑加工批权重是否存在两种情况，提出了分别兼顾不同初始调度目标和不同扰动修复目标的5个干扰管理问题；运用反证法和综合法等方法，分别证明了SPT、WSPT及LPT调度规则在求解上述5个问题中的适用性。研究成果对流程加工型企业快速响应可预知扰动工况提供了方法支持。     

混合Flow Shop的调度仿真系统及其算法分析

研究了混合Flow Shop的调度问题，调度目标为最小化工件的最大完成时间。文中给出了调度仿真系统的设计，系统由数据库、算法和控制中心用户接口三个模块组成；在算法模块中，排序算法包括了由Flow Shop扩展到混合Flow Shop的多数算法，设备分配采用最先可用机器优先规则。另外，基于CDS虚拟机和Palmer斜度指标的启发式算法，提出了一种改进的CDS算法用于工件排序。在正在开发的混合Flow Shop调度仿真系统中实现了上述所有算法，仿真分析表明改进的CDS算法优于其他启发式算法。     

加工时间服从指数分布单机随机调度

讨论加工时间服从指数分布的单机随机调度问题，目标是实现工件完成时间与公共交货期偏差的加权和期望最小化。此问题是JIT（Just-In-Time)生产环境下的典型调度模型。结果表明问题的最优解关于权值与加工时间均值的商具有∧形特征。     

半导体制造系统的优化调度模型

在流体网络模型的基础上建立了以减小平均在制品水平目标的半导体制造系统的调度模型，这些模型通常很难求解，但它们是可分解的，即可以把整个调度周期上的调度问题分解为一系列子区间上的调度子问题，在半导体生产环境下，子问题可以进一步简化，把上述结果当作调度规则直接应用于基于仿真的调度方法、可以克服流体网络模型的近似性，同时，由于充分利用了系统全局的状态信息，提高了仿真调度的优化能力。