基于问题联结关系的混合分布估计调度理论与方法研究

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
51665025
项目类别：
地区科学基金项目
资助金额：
39.0万
负责人：
钱斌
依托单位：
昆明理工大学
学科分类：
E0510.制造系统与智能化
结题年份：
2020
批准年份：
2016
项目状态：
已结题
起止时间：
2017-01-01 至2020-12-31

项目参与者：
胡蓉；向凤红；车国霖；张梓琪；赵锦曦；王倩倩；张勤莉；谢正明；
关键词：
问题联结关系混合分布估计复杂生产调度

项目摘要

The study on scheduling theory and efficient intelligent optimization algorithms for complex production process is a leading topic in academic and engineering fields. The linkage relationships are the intrinsic attribute of optimization problems. Based on the current research work on complex production scheduling problems, the key of proposing efficient and robust intelligent optimization algorithms lies in the reasonable utilization of linkage relationships of problems. Thus, this project aims at studying hybrid estimation of distribution scheduling theory and algorithms based on linkage relationships of problems. The main work includes the following three aspects: 1) studying linkage relationships of scheduling problems; 2) studying convergence property, convergence rate and uniform framework for hybrid estimation of distribution algorithms (EDAs); and 3) presenting efficient hybrid EDAs based on linkage relationships of problems for complex resource-constrained parallel machine scheduling problems, complex flow shop scheduling problems, complex reentrant job shop scheduling problems, distribution scheduling problems, and uncertain scheduling problems. The research achievements will enrich and deepen the current theory of optimization and scheduling as well as can provide help and guide for production enterprises.

复杂生产过程的智能优化调度理论和高效求解算法是学术界和工业界的前沿研究课题。联结关系是优化问题的内在属性，直接决定了智能优化算法的求解性能。从复杂生产调度问题的研究现状来看，提出高效鲁棒智能优化算法的关键在于合理利用问题特有的联结关系。本项目将研究基于问题联结关系的混合分布式估计调度理论与方法。主要工作包括以下三方面：（1）研究调度问题联结关系的相关理论；（2）研究混合分布式估计算法的收敛性、收敛率和统一框架；（3）提出基于问题联结关系的复杂资源受限并行机系列调度问题、复杂FSSP系列调度问题、复杂可重入JSSP系列调度问题、分布式调度问题和不确定调度问题的高效混合分布式估计算法。研究成果将丰富和深化已有的优化调度理论，还可对生产企业提供指导和帮助。

结项摘要

生产调度是企业生产和经营管理的重要环节。有效的调度方案可显著缩短制造周期，提高设备利用率，降低库存成本，从而为企业创造更大的经济效益。从生产调度问题的研究现状来看，提出高效鲁棒智能优化算法的关键在于合理利用问题特有的联结关系。因此，本项目开展基于问题联结关系的混合分布式估计调度理论与方法的研究。.本项目研究调度问题联结关系，提出了多种新颖的EDA概率模型，用于更合理地学习和积累优质解信息；研究智能优化算法，结合调度问题排序模型的解空间特点，分析了智能优化算法有效的本质原因；研究混合分布式估计算法，给出了收敛性证明、收敛速度度量方法和统一搜索框架；研究20余类面向实际的复杂生产调度问题，建立问题模型并分析问题的性质和复杂性，进而提出了一系列高效混合分布式估计算法和其他智能算法，同时详细分析了部分算法的计算复杂度；研究模糊分布式FSSP和模糊可重入JSSP，提出了更准确的模糊数排序准则和有效求解算法；开发基于EDA的生产调度软件系统，在数家企业进行了研究成果的验证和优化。.本项目共发表论文53篇，录用论文6篇，含SCI期刊论文9篇、EI期刊论文15篇、核心期刊论文14篇、EI会议论文12篇、国内会议论文9篇；申请发明专利12项（授权2项）；获得软件著作权26项；部分成果获2017年云南省自然科学三等奖和知名国际会议ICIC2018最佳论文奖；主办国内会议1次；参加国际国内会议20余人次；培养研究生23人，其中20人已毕业。