基于地貌分析的复杂零空闲流水车间超启发式调度方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61503331
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    20.0万
  • 负责人：
    林剑
  • 依托单位：
    浙江财经大学
  • 学科分类：
    F0305.生物、医学信息系统与技术
  • 结题年份：
    2018
  • 批准年份：
    2015
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

No-idle flow-shop scheduling problem has been proved to be NP-hard, and has a wide industrial application background since it is quite usual in the process of flow industries such as textile, chemical, metallurgical, etc. Research on intelligent optimization scheduling theory has been focused by academia and industry. Based on realistic production process, a complex no-idle flow-shop scheduling problem with the constraints of mixed no-idle operations and parallel machines is investigated in this project. Firstly, by establishing the constraint optimization mathematical model for the problem, the calculation models and methods with different scheduling objectives are proposed. Secondly, under the hyper-heuristic algorithm scheme, the impact of landscape characteristic on the algorithm performance is studied in heuristic domain by using the theories and methods of landscape analysis, and a dynamic and multi-strategy evolutionary algorithm is presented based on different types of landscape characteristics. Finally, a landscape analysis-based hyper-heuristic scheduling optimization model is constructed and further verified on problem instances. This project not only provides new ideas and technologies for production scheduling optimization problem, but also enriches and deepens the optimization scheduling theory, and will also help enterprises to reduce production costs and improve production efficiency. Therefore, this project has great theoretical significance and application value.
零空闲流水车间调度问题有很强的工业应用背景，普遍存在于纺织、化工、冶金等流程工业的生产过程中，本质上属于NP难解问题，有关智能优化调度理论的研究一直是学术界和工业界的研究热点。本项目从实际生产过程出发，针对一类具有工序混合零空闲约束和并行机特征的复杂零空闲流水车间调度问题，通过建立其约束优化数学模型，提出不同调度指标下的计算模型及方法，在超启发式算法框架下，结合地貌分析的理论与方法，在启发式域层面探寻地貌特征对算法性能的影响机理，提出基于地貌特征的动态多策略演化算法，进而构建基于地貌分析的超启发式调度优化模型，并结合复杂零空闲流水车间调度问题实例进行方法有效性验证。本项目研究为生产调度优化问题的解决提供新的思路与方法，进一步丰富和深化已有的优化调度理论，有助于企业降低生产成本、提高生产效率，具有重要的理论意义和应用价值。

结项摘要

在生产制造领域，随着市场竞争的日趋激烈，企业在满足生产设备和工艺要求的前提下，为提高生产效率，需对生产过程进行调度优化。合理的调度方案不仅可以缩短产品制造周期，而且可以有效地提高设备利用率、减少能源和物质损耗，从而达到节能减排、降低成本和提高经济效益的目的。零空闲流水车间调度问题有很强的工业应用背景，普遍存在于纺织、化工、冶金等流程工业的生产过程中，本质上属于NP难解问题，有关智能优化调度理论的研究一直是学术界和工业界的研究热点。本项目从实际生产过程出发，针对一类具有工序混合零空闲约束和并行机特征的复杂零空闲流水车间调度问题，通过建立其约束优化数学模型，研究提出不同调度指标下的计算模型及方法，在超启发式算法框架下，结合地貌分析的理论与方法，在启发式域层面探寻问题特征对算法性能的影响机理，提出基于问题特征的动态多策略演化算法，进而构建超启发式调度优化模型，并结合复杂零空闲流水车间调度问题实例进行方法有效性验证。本项目针对上述研究内容进行了深入研究，取得如下主要成果：（1）以最小完工时间为目标，提出了复杂零空闲流水车间调度问题的数学建模及计算方法；（2）针对不同复杂优化问题，深入分析了不同全局和领域搜索策略的性能，提出了一系列群智能优化算法模型；（3）结合调度问题特征，给出了个体编解码策略，并在超启发式算法框架下构建了基于交换、插入、翻转等领域搜索规则的低层次启发式集合；（4）将群智能优化模型作为高层次启发式策略，提出了一种基于反向搜索算法的高效超启发式方法，并有效地应用于求解复杂流水车间调度问题。综合上述相关研究成果，本项目发表SCI国际期刊论文10篇和EI会议论文1篇，申请发明专利2项。项目组与国外同行进行了深入的国际学术交流与合作。

项目成果

期刊论文数量（10）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（1）
专利数量（2）
A hybrid discrete biogeography-based optimization for the permutation flowshop scheduling problem
基于混合离散生物地理学的排列流水作业调度问题优化
  • DOI：
    10.1080/00207543.2015.1094584
  • 发表时间：
    2016-01-01
  • 期刊：
    INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION RESEARCH
  • 影响因子：
    9.2
  • 作者：
    Lin, Jian
  • 通讯作者：
    Lin, Jian
An effective hybrid biogeography-based optimization algorithm for the distributed assembly permutation flow-shop scheduling problem
一种有效的基于混合生物地理学的分布式装配排列流水车间调度问题优化算法
  • DOI：
    10.1016/j.cie.2016.05.005
  • 发表时间：
    2016-07
  • 期刊：
    Computers & Industrial Engineering
  • 影响因子：
    7.9
  • 作者：
    Lin Jian;Zhang Shuai
  • 通讯作者：
    Zhang Shuai
Parameter identification for fractional-order chaotic systems using a hybrid stochastic fractal search algorithm
使用混合随机分形搜索算法识别分数阶混沌系统的参数
  • DOI：
    10.1007/s11071-017-3723-7
  • 发表时间：
    2017-08
  • 期刊：
    Nonlinear Dynamics
  • 影响因子：
    5.6
  • 作者：
    Lin Jian;Wang Zhou-Jing
  • 通讯作者：
    Wang Zhou-Jing
An Improved Lattice Filter Structure with Minimum Roundoff Noise Gain
具有最小舍入噪声增益的改进格型滤波器结构
  • DOI：
    10.1007/s00034-016-0247-1
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    Circuits, Systems, and Signal Processing
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Huang Chao-Geng;Zhang Hou-Qi;Xu Hong;He Xiong-Xiong;Lin Jian
  • 通讯作者：
    Lin Jian
A backtracking search hyper-heuristic for the distributed assembly flow-shop scheduling problem
分布式装配流水车间调度问题的回溯搜索超启发式
  • DOI：
    10.1016/j.swevo.2017.04.007
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    Swarm and Evolutionary Computation
  • 影响因子：
    10
  • 作者：
    Lin Jian;Wang Zhou-Jing;Li Xiaodong
  • 通讯作者：
    Li Xiaodong

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    王欣;谢自楚;林剑;韩周顺;程
  • 通讯作者：
    程

其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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