柔性工序选择的混合流水车间调度及其离散群智能算法研究

During recent years, hybrid flowshop scheduling problem (HFS) has been researched by more and more people both in academic and industrial applications. In this project, we investigate the problem characteristics of iron-steel production systems. Then, the HFS with flexible operation selection is firstly proposed. For the research of static HFS-F, we combine the problem features, objectives characteristics and constraints to model the considered problem. Then, the efficient encoding mechanism, operators, neighborhood structures and heuristics are developed to construct the efficient algorithm framework with considering the problem features. The research achievements will enhance and improve the theory of the HFS-F.

近年来，混合流水车间调度(Hybrid Flowshop Scheduling, HFS)问题在学术和工业界获得了广泛关注和研究。本项目针对钢铁企业铁水调度问题，提炼出柔性工序选择的混合流水车间调度(HFS with Flexible operation selection, HFS-F)问题。结合静态HFS-F问题特征、目标特点、约束条件等，建立问题的数学模型，设计性能良好的问题编码、操作算子、邻域结构和启发式规则，构建结合问题本质特性的高性能算法框架。研究成果将有助于丰富和深化HFS-F理论。

近年来，混合流水车间调度(Hybrid Flowshop Scheduling, HFS)问题在学术和工业界获得了广泛关注和研究。本项目针对钢铁企业铁水调度问题，提炼出了柔性工序选择的混合流水车间调度(HFS with Flexible operation selection, HFS-F)问题。围绕静态HFS-F、动态HFS-F、混合群智能算法以及实际应用等四个方面展开了研究。结合问题特征、目标特点、约束条件、骨架和适应度地貌等，设计了性能良好的问题编码、操作算子和邻域结构；初步研究了加工时间不确定、多种突发事件下的动态调度问题；设计了基于离散果蝇优化、迁徙鸟群优化等新型离散调度算法的混合框架；在铁水调度等实际工业生产中验证和发展了上述混合算法。研究成果不仅有助于丰富和深化动态多约束HFS-F理论，而且将促进新型离散调度算法的应用和推广，为企业带来极大的经济效益和社会效益。本项目完成了研究计划，取得了一系列有特色的创新性成果。一年来，共完成论文10篇，其中SCI论文6篇，EI论文3篇，中文核心论文1篇。另有一篇论文于2017年2月被国际知名SCI期刊《Soft Computing》录用。参加国际会议并作分组报告5次。获得山东高等学校优秀科研成果奖一等奖1项，辽宁省自然科学学术成果奖三等奖1项。申请专利3项，获批软件著作权4项，培养青年教师3名，其中一名青年教师获批2016年国家自然科学基金青年项目，培养博士生1名，硕士生7名。