物联网环境下基于情景的在线智能调度优化方法

The great development of Internet of Things (IoT) makes real-time, online production monitoring and scheduling become a reality. However, it also brings unprecedented chances and challenges for production scheduling. For dealing with the difficult scheduling problems in production and operation under IoT environment, an online real-time and intelligent optimization method of scheduling should be invented to provide scientific, efficient and practical decision support so as to smooth the scheduling process. This project aims to present an online real-time intelligent approach for generating scheduling schemes for production systems by fusing the theories of Operations Research, Knowledge Engineering and Artificial Intelligence. This project will focus on real-time analyzing of contexts in production scheduling system under IoT environment, and then knowledge representations of typical contexts and context-based modeling methods will be proposed so as to introduce online intelligent scheduling methods. This research would benefit for materializing the online intelligent scheduling decision-making process of “problem statement – intelligent modeling – solutions auto-obtaining” based on data stream. To carry out application studies, scheduling system softwares will be developed and tested in the fields of agriculture delicacy management and product oil delivery. This project will provide a new decision-making tool for production scheduling systems with continuously and dynamically changing objects under IoT. Such tool can improve the real-time performance, scientificity, dynamic adaptability, intelligence and ease-of-use of the scheduling schemes. It also offers new methods and ideas for solving the complicated scheduling problems under IoT.

物联网技术在实现实时在线生产监控和调度的同时，也为生产调度决策带来了前所未有的挑战。本项目针对物联网环境下生产运营的在线调度难题，以提高调度优化决策的实时性、科学性、智能性、有效性和实用性为目标，以在线实时地生成调度方案为突破口，融合运筹学、知识工程与人工智能等学科理论，重点研究物联网环境下生产调度系统的情景实时分析，提出典型情景的知识表示和情景建模方法、建立在线智能调度方法，实现物联网环境下“问题描述-智能建模-问题自动求解”这一基于数据流的在线智能调度决策过程，并针对农产品精细化生产管理和成品油配送管理过程开发相应的调度系统软件，开展应用研究。本项目将为物联网环境下具有动态连续变化特征的生产调度系统提供新的决策方法，提高调度方案的实时性、科学性、智能性、动态适应性和易用性，为求解物联网环境下复杂的调度决策问题提供新方法和新思路。

本项目围绕基于物联网的在线智能调度难题，以提高调度系统的“智能性、实时性、科学性”为目标，融合人工智能技术与运筹学等优化方法，运用定性与定量相结合、理论与实践相结合的研究思路，以“在线趋势分析——在线智能建模——在线优化算法及重调度”为主线，结合能源、农业、机器人移动货架系统的示范工程建设，形成了物联网环境下基于情景的在线智能调度决策理论方法、基于物联网的成品油配送在线监测及运营优化调度理论与方法、基于物联网的温室农作物生长要素在线监测调度及物联网环境下机器人移动货架系统订单拣选优化方法这四个标志性成果。项目组理论联系实际，与杨凌乾泰电子科技有限公司合作构建了嵌入农业要素监测与优化调度的物联网监控平台，示范面积超过6000亩；与京东集团合作共建24个京东农场，提出基于“物联网+区块链”的农产品"优质优价、价值共创"的商务模式；联合大连理工大学建筑能源研究所共同开发的能耗数据质量保障软件应用于覆盖全国200多栋建筑（建筑面积1200平方米）的能耗监测平台。上述合作研究成果产生了显著的经济和社会效益。. 项目执行期间发表和录用期刊论文94篇（其中：SSCI与SCI检索论文40篇、EI检索论文19篇、国内高水平期刊论文31篇、CSSCI检索论文31篇）、专著2本，获发明专利4项（申请2项，授权2项）、软件著作权2项；获中国商业联合会（原商业部）科学技术奖一等奖1项及二等奖1项、辽宁省科学技术进步奖三等奖1项、中国学位与研究生教育学会研究生教育成果二等奖1项、其他科研奖励6项。团队成员获教育部青年长江学者、陕西省杰出青年等荣誉称号、获批项目9项（其中国家自然科学基金面上项目5项、国家自然科学基金青年项目1项）。. 综上，项目组经过5年的共同努力，攻坚克难，超额完成了预定的研究工作任务，在理论和实践方面都取得了富有影响力的标志性成果，经济和社会效益显著。