《複雜Job Shop調度問題基於結構性質的最佳化算法研究》是依託南昌大學，由張瑞擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：複雜Job Shop調度問題基於結構性質的最佳化算法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：張瑞
- 依託單位：南昌大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
Job Shop生產模式已廣泛套用於離散型製造企業，但現有調度算法大多是在簡化的標準模型基礎上提出的，很少考慮實際生產和管理的複雜性。為使理論研究更加貼近實際需求，本項目將研究帶有阻塞、無等待約束或隨機因素的複雜Job Shop調度問題的求解方法。鑒於該問題的複雜程度，本項目擬採用智慧型最佳化算法與結構性質相結合的研究思路。結構性質是調度問題內在特徵的表現形式，它描述了最優解的分布規律或反映了解的性能與結構的關係，因此，將結構性質套用於智慧型最佳化算法的搜尋過程可顯著提高其最佳化效率。一方面，項目將從數學模型、析取圖等角度入手，探索各類複雜Job Shop調度問題的結構性質（特別是鄰域性質）。另一方面，項目將研究結構性質與智慧型最佳化算法的結合機制，通過對不同搜尋方式的協調，有效提升算法的綜合最佳化性能。本項目研究成果將以機械製造車間的實際生產數據進行套用驗證，並可為今後同類調度算法的研究提供思路。
結題摘要
本項目以複雜Job Shop調度問題（JSSP）為研究對象，注重調度問題結構性質的挖掘和利用，遵循“智慧型最佳化算法與結構性質相結合”的方法論原則，研究並提出了多種有效的調度最佳化算法，在主流國際期刊發表了一系列論文。代表性工作包含以下方面：（1）JSSP中瓶頸機器信息的提取與利用；（2）JSSP的鄰域性質及其與智慧型最佳化算法的結合方式；（3）求解JSSP的基於分派規則的分布估計算法；（4）針對汽車製造過程的多目標調度算法；（5）基於仿真最佳化的隨機JSSP及並行機調度問題求解算法；（6）基於約束傳播的JSSP混合調度算法。通過本項目的實施，對JSSP的內部性質以及智慧型算法設計的關鍵環節有了新的發現，不僅豐富了生產調度的理論和方法，而且為今後更加複雜調度問題的高效求解提供了新的思路。
