分布式生产调度的协同群智能优化理论与方法

Aiming at the sub-problems of the distributed production scheduling problems, including job allocating, machine assigning and job sequencing, this project will study effective intelligent optimization and scheduling theory and algorithms based on collaborative mechanisms and swarm intelligence, considering the combination of ecomony and energy or environment objectives, the randomness of processing data or situations, specific operational process and linkage of multiple manufacturing lines. It will focus on the research of the encoding and decoding schemes for the distributed production scheduling, analysis of the problem-specific characteristics, knowledge extraction and utilization, design of search operators, fast evaluation of objective indexes, collaborative optimization strategies of sub-problems, guidance for parameter setting, convergence theory, and complexity analysis. Moreover, performance evaluation and algorithm comparisons will be carried out based on the combination of computer simulation and mathematics analysis. It will also investigate the application to multiple flexible hybrid flow lines of electroacoustical products in the real factory. Via this project, it aims to achieve some disciplinary, applicable and guidable results in terms of theory and algorithms. The results are able to drive the research of intelligent optimization in the field of the distributed production scheduling and to promote the development of the distributed production scheduling theory and techniques as well as the fuse of the related subjects.

围绕分布式生产调度问题，针对工件分配、机器指派、工件排序等耦合子问题，考虑经济指标与能源或环境指标的结合、加工数据或工况的不确定性、特殊加工工艺与多生产线联动等复杂情况，基于协同机制和群体智能研究有效的智能优化调度理论与算法，包括分布式生产调度的编码与解码策略、问题特征的分析、知识提取与利用、搜索操作的设计、性能指标的快速评价、子问题的协同优化策略、参数设置的指导性原则、算法收敛理论与复杂性分析等内容，结合计算机仿真与数学分析开展算法的性能测试与比较，并探讨在电声产品柔性混流多生产线的应用。通过本项目的研究，在理论和算法层面取得一系列规律性、实用性、有指导性的成果，推动智能优化在分布式生产调度领域的研究，促进分布式生产调度理论与技术的发展以及相关学科的融合。

分布式制造是先进制造的新模式，生产调度则制造系统的重要环节，因此分布式生产调度的研究具有重要学术意义和应用价值。本项目主要研究典型分布式生产调度、复杂工况分布式调度、多目标分布式生产调度、不确定与动态分布式生产调度的协同群智能优化理论与方法以及相关推广与应用。依托本项目，剖析了分布式生产调度的诸多规律性特性，凝炼了有助于优化算子设计的诸多指导性知识，创建了协同群智能优化的多种新颖性机制，提出了多类分布式调度问题的多种高效算法，同时理论分析了所提算法的收敛性和计算复杂性，通过大量分布式调度测试算例验证了有效性，并在即时配送和多产品混流生产领域得以应用。. 项目负责人获教育部自然科学二等奖、湖北省自然科学二等奖、中国仿真学会自然科学一等奖、中国仿真学会创新技术一等奖、美团最佳科研合作奖、CSMS和TST期刊最佳论文奖、IEEE TEVC杰出AE，培养研究生获清华大学优秀博士论文、优秀硕士论文，并多次受邀在重要学术会议上作大会报告。依托本项目，完成博士论文4篇、硕士论文2篇，授权国家发明专利6项、发表和录用学术论文100篇，其中国际期刊论文79篇（包括IEEE汇刊长文29篇），已被SCI检索78篇。本项目在理论和算法层面取得一系列规律性、实用性、有指导性的成果，有助于推动智能优化在分布式生产调度领域的研究，促进分布式生产调度理论与技术的发展以及相关学科的融合。