即时顾客化定制下考虑风险规避程度的鲁棒-反应式调度研究

Instant customerization (IC) can quickly meet the personalized needs of customers. Therefore, it is an important production mode to realize the reform of supply front which asks for on-demand production and to improve our manufacturing. The previous research did not consider the dynamic uncertainty,non-repeatability of customization manufacturing and the degree of risk aversion for different decision-makers, so it can’t accurately direct the production practice. From the dynamic perspective, this project will study the production scheduling problem under IC, taking into account the degree of risk aversion, using the robust-reactive scheduling approaches. Firstly, a min-max regret robust optimization method is used to research the parallel-machine and flow-shop scheduling problems in IC for the risk averse decision makers. Secondly, a robust scheduling model with control parameters adjusting the level of conservatism will be put forward for decision makers with different degree of risk aversion. Several efficient algorithms matching the above models will be designed. Moreover, the influences of customization degree and risk aversion degree on the robust scheduling will be analyzed. Finally, when uncertain factors such as the order changes or machine failure appear in the implementation stage, reactive scheduling is needed to constantly adjust the original robust schedule, in order to adapt to environmental changes. The research results are expected to effectively guide the production scheduling of customization-oriented enterprises and to instantly deliver the customized products.

即时顾客化定制能快速满足顾客个性化需求，是实现“供给侧改革”按需生产要求和我国制造业由大做强目标的一种重要生产方式。现有的调度研究忽视了个性化定制生产的动态不确定性、非重复性及不同决策者的风险规避程度，难以科学准确的指导生产实践。本项目从动态角度出发，采用鲁棒-反应式调度方法，研究即时顾客化定制下考虑风险规避程度的生产调度问题。首先，针对风险规避的决策者，基于最小最大遗憾的鲁棒优化方法，研究面向即时顾客化定制的平行机和流水车间调度问题。其次，考虑决策者的风险规避程度，构建保守度可控的鲁棒调度模型，设计多种与模型匹配的高效算法，进行仿真实验，分析定制程度和风险规避程度对调度结果的影响。最后，针对调度执行中订单异动、机器故障等干扰因素，采取反应调度方法，调整原定的鲁棒调度方案，以适应环境变化。研究结果预计为个性化定制企业的生产调度提供有效指导，以实现个性化产品的即时交付。

即时顾客化定制是实现“供给侧改革”按需生产要求和我国制造业由大做强目标的一种重要生产方式。现有的调度研究忽视了定制生产的动态不确定性、非重复性及决策者不同的风险规避程度，难以科学准确地指导生产实践。本项目主要研究内容与成果如下：1）针对风险规避的决策者，基于最小最大遗憾的鲁棒优化方法研究即时顾客化定制下的平行机调度问题，证明任意调度方案带来的最大遗憾值可通过求一个指派问题得到，并提出基于混合整数规划和迭代松弛过程的两种精确算法获取最优解。然而，这两种精确算法只能求解中小规模的调度问题，因此为快速求解大规模问题，进一步提出基于任意点情景最优解的近似算法。2）针对风险规避程度不同的决策者，构建保守度可控的最小最大单机鲁棒调度模型，指出其最优鲁棒调度策略可通过求若干个指派问题在多项式时间内得到，并给出一个改进多项式算法可减少指派问题求解个数。3）研究考虑风险规避程度的同型和恒速平行机鲁棒调度问题，证明任一调度策略的最坏情景可通过求解一个背包问题得到，并将这两类平行机鲁棒调度问题转化为单机鲁棒调度问题，提出基于混合整数线性规划的精确算法、求解若干指派问题的多项式算法及三元搜索启发式算法。实验结果表明，顾客化定制程度越高，工件越多，求解速度越慢。在最坏情况发生概率低时，保守度可控的鲁棒调度策略比风险规避的鲁棒调度策略表现要好。4）针对调度中动态不确定因素，设计模拟退火、粒子群优化等启发式算法，并应用于交通调度问题。5）将调度问题扩展到服务领域，基于排队模型研究考虑顾客差异化的服务优化问题，为不同类型顾客提供最优服务策略。以上研究成果为即时顾客化定制企业的生产调度提供了有效的理论与方法指导，可以实现个性化产品的即时交付。