集成式工艺规划与车间调度问题的理论、方法及其扩展研究

集成式工艺规划与车间调度（IPPS）问题是我国在制造系统生产过程中急需解决的关键问题，本项目针对该问题开展研究，以研究IPPS问题内在本质为基础，按从理论到实际的主线依次对静态、动态和不确定条件下的IPPS进行深入研究。首先基于复杂性科学的相关理论建立IPPS问题的模型；依据模型，采用适应度地形理论对问题进行分析，发现该问题的地形结构，探索该问题的困难本质；然后基于IPPS问题的模型和适应度地形结构，结合基于自然规律的智能算法，设计反映IPPS问题本质特征的高效混合优化算法；为了理论研究成果为实际生产服务，以静态IPPS的研究成果为基础，综合应用协同优化、模糊理论、智能算法和局部搜索算法对动态和不确定条件的IPPS进行深入研究，提出高效求解算法；最后开发IPPS原型系统软件。本项目将为制造系统的运行与优化提供新理论与技术，促进理论成果与实际应用结合，具有重要的理论意义和应用价值。

在现代制造系统中，加工中心日益普遍，使得工件的多条可选工艺路线并存。然而，传统上工艺规划与车间调度是各自独立串行的系统，导致工艺计划执行的有效性差、车间调度的合理性受限，严重影响制造系统的效率。因此，工艺规划与车间调度的集成势在必行。本项目针对制造系统中广泛存在的一类典型车间调度问题---集成式工艺规划与车间调度（Integrated Process Planning and Scheduling, IPPS）问题开展研究，对该问题的相关理论、方法及扩展问题进行了深入研究：.1、对IPPS问题的本质进行了研究，提出了IPPS问题的混合整数规划模型；提出了一种基于阻滞增长模型的IPPS问题适应度地形结构研究方法，为高效算法的设计提供理论基础。.2、对IPPS问题的求解算法进行了研究，提出了一种基于主动学习遗传算法的求解方法；利用提出的适应度地形结构研究方法，设计了一种邻域结构评价方法，基于该方法提出了一种基于遗传变邻域的IPPS问题求解方法；针对多目标IPPS问题，分别提出了基于博弈论和外部档案管理的求解方法。.3、对动态IPPS问题进行了研究，完善了柔性作业车间动态调度的稳定性指标；提出了基于遗传变邻域的多目标柔性作业车间动态调度方法；设计了用于动态调度的基于工序加工时空载能耗的评价指标，建立了面向低碳运行的多目标柔性作业车间动态调度模型。.4、对不确定IPPS问题进行了研究，基于区间理论，建立了不确定IPPS问题的数学模型，并提出了基于改进遗传算法的求解方法；提出了一种基于多目标遗传算法的多目标模糊柔性作业车间调度问题求解方法。.5、基于理论成果，开发了IPPS原型系统。.本项目在IPPS问题理论与算法方面取得较重大突破，达到国际先进水平，共27次突破国际通用标准测试集问题的世界最好解。在解决多目标、动态及不确定IPPS问题方面做出了原创性成果。这些成果丰富了智能调度的研究，推动了相关学科的发展，具有重要的科学意义；同时也为制造系统高效稳定的运行提供了有效的手段，具有重要的应用价值。本项目共发表论文31篇，其中SCI收录14篇，出版合著2部，申请发明专利3项（授权1项，公开2项）和软件著作权1项。本项目的成果作为核心成果之一获得2013年度教育部自然科学一等奖1项（负责人排名第4）。相关成果获得2012年度湖北省第十四届自然科学优秀学术论文奖一等、二等奖各1项。

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