不确定环境下基于鲁棒调度与干扰管理的生产重调度综合优化方法研究

由于实际环境中存在大量不确定因素，不可避免地会给制造过程带来严重干扰，使得原先安排好的调度计划无法顺利实施，因此必须加以调整，也即需要重调度。通常的解决方法主要集中在两方面：寻找一个高鲁棒性的预先调度或在实际生产过程中对受到干扰的调度进行修复，传统上这两个过程各自进行，往往难以实现整体协调。本项目主要针对不确定生产环境下鲁棒预调度和反应式调度修复的集成优化进行研究，旨在得出一种使二者相容、整体协调的综合重调度方案。总体思路是以两级优化体系为主要架构，以鲁棒预调度为上层优化模型，基于干扰管理的反应式调度修复为下层优化模型，以智能启发式搜索算法为主要优化手段，并通过离散系统仿真技术加以衔接形成闭环结构，从而达到整体优化的效果。本项目针对实际生产环境中的复杂干扰与过程加以建模，拓展了生产重调度的理论与方法体系，不仅具有较高的学术价值，而且具有很大的实用意义。

由于实际环境中存在大量不确定因素，不可避免地会给制造过程带来严重干扰，使得原先安排好的调度计划无法顺利实施，因此必须加以调整，也即需要重调度。本项目围绕鲁棒调度、响应式重调度（调度修复）、以及鲁棒调度与调度修复的协同优化等问题开展了深入研究，得出了一系列优化重调度方案。主要研究成果包括：针对鲁棒调度问题，研究了鲁棒生产调度的基本特征与一般性问题，总结分析了生产调度的鲁棒性指标及其测度方法，研究了各种不确定及干扰环境下的鲁棒调度问题，并建立了相应的鲁棒调度模型，提出了有效的求解算法；针对响应式重调度问题，从右移、部分重调度和全局重调度三种典型的重调度思路入手，提出并实现了三种重调度策略，用以修复初始调度或重新生成新的可行调度，通过仿真实验揭示出不同情景下各策略的适用性及选取建议，此外，着重研究了匹配式重调度策略，考虑了面向分离式空闲时间与连续式空闲时间两种确定重调度时域的方式，提出了时域内求解约简式调度问题的两种启发式算法，进而形成了四种可行重调度实施方案；针对鲁棒调度与调度修复的协同优化问题，同时考虑调度本身的性能（有效性）指标与调度稳定性（鲁棒性）指标构造了几类不同结构的优化模型，包括将调度性能指标作为优化目标、稳定性指标作为约束，将调度性能指标与稳定性指标的线性组合作为优化目标，将调度性能指标与稳定性指标作为独立目标加以多目标优化等，并分别建立了相应的有效算法。通过本项目研究，实现了针对实际生产环境中复杂干扰与过程下生产重调度问题的建模与优化，不仅拓展并丰富了生产调度的理论与方法体系，而且具有重要的应用潜力。