随机模糊时变环境下的项目调度理论及应用研究

Project scheduling problem under the random fuzzy environment is a classical optimization problem, appearing in many applications such as computer network, intelligent transportation, engineering management. Traditionally, the relationship among sub-projects are regarded as the simple sequence, such as early or later, while the universe time-dependence relationship are not considered adequately. In this project, we will consider three novel random fuzzy project scheduling problems from new viewpoint of time-dependence, i.e. random fuzzy time-dependent scheduling problems, resource-constrained random fuzzy time-dependent scheduling problems, and distributed decision-based random fuzzy time-dependent scheduling problems. Furthermore, the intelligent optimization algorithms for solving these random fuzzy time-dependent project scheduling problems, and their applications in job scheduling problem and software project scheduling problem will be studied. The research fruit of this project can help the formulation of project scheduling theory, and it also can be extended to the other application fields such as network communications, software engineering management.

随机模糊环境下的项目调度问题在计算机网络，智能交通，工程管理等多个研究领域有着广泛的应用。传统上，项目调度执行过程中子项目之间的关系往往被看成简单先后顺序，未充分考虑子项目之间广泛存在的相互随时间变化的依赖关系（简称时变性）。本项目拟在考虑时变性基础上，对随机模糊时变项目进度优化问题、资源受限的随机模糊时变项目进度优化问题、以及分散决策的随机模糊时变项目进度优化问题这三个崭新问题进行分析，研究上述问题的模型与智能优化算法，并探讨其在在作业车间调度和软件工程调度两个领域的应用。本研究有助于形成随机模糊时变项目调度问题的智能优化理论，且可以平行推广至网络通信，软件工程管理等多个领域，具有重要的理论意义和潜在的应用价值。

随机模糊环境下的项目调度问题在计算机网络，智能交通，工程管理等多个研究领域有着广泛的应用。本项目研究将调度中子项目之间关系看成时变性，弥补了传统上项目调度将子项目之间关系看成简单先后顺序的重大缺陷。项目主要完成两方面研究工作。首先，随机模糊时变环境下的项目调度问题的形式化描述和数学建模。结合概率论、模糊集合论的最新研究成果，国际上首次提出这类时变项目调度问题形式化描述及其一般化推广模型。其次，提出一系列时变项目调度模型的求解算法。提出求解随机模糊时变项目调度模型精确解的崭新时间波神经网络算法，首次将神经网络技术用于求解项目调度问题，克服了已知方法难以求解模型的困难。提出新的多目标主分量优化算法，能高效求解资源受限和分散决策随机模糊时变项目调度等NP难问题。本项目研究不但成功解决了随机模糊时变项目调度问题，而且相关成果极大促进了人工智能领域某些问题的解决。.项目研究成果总结如下：（1）发表学术论文。以长文形式在人工智能和调度等研究领域国际权威期刊IEEE Trans和国际会议等发表论文20篇。其中：项目负责人第一作者SCI期刊检索8篇（2篇IEEE TNNLS，1篇IEEE TFS，1篇Neural Networks，1篇Swarm and Evolutionary Computation，1篇Applied Intelligence，2篇JEET），项目负责人通信作者10篇（1篇SCI检索Cluster Computing，8篇EI检索，1篇中文核心期刊），团队1篇EI检索和1篇中文核心期刊。（2）知识产权27项。其中：项目负责人第一作者发明专利11项（授权3项，公开或受理8项），团队授权1项。项目组获得软件著作权15项。（3）获奖3项。项目负责人获国际SCI期刊最佳副编辑（Best Associate Editor）奖和天津市科技进步奖二等奖等。（4）人才培养。项目负责人获省杰青，省级高层次创新创业团队负责人，省级特聘教授青年学者。培养学生15名，其中：毕业硕士5名，在读博士2名，在读硕士8名。（5）学术交流。去韩国水原大学学术交流2次，邀请韩国教授及其团队来华指导1次，邀请英国教授、加拿大教授开展网络腾讯会议等多次。