基于定界多目标优化的区别化生产调度问题研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61573264
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    64.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0302.控制系统与应用
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

This project proposes a new type of scheduling called the problem with the distinctness of orders and focuses on the researches on the problem and its delimited multiobjective optimization because of the risks and situations leading to the frequent delayed delivery in the production process of make-to-order company. Firstly, the delimited multiobjective optimization theory is considered. The mathematical model of the scheduling problem with the distinctness of orders is obtained after all orders are classified by considering factors such as specification and revenue and objectives are categorized into the primary ones and the secondary ones and the latter are delimited according to their relative importance. Secondly, to effectively solve several problems with the distinctness of orders, in which resources state of company or the features of orders are considered, the features of some constraints and conditions such as resources selection, outsourcing, material and financial constraints, blocking, assembly and reentrant are utilized, a new algorithm called controlled local search is proposed, and the delimited multiobjective optimization methods based on controlled local search and imperialist competitive algorithm are systematically studied. Finally, for the scheduling problems with the distinctness of orders and disruptions, the disruption-caused objective is defined and delimited after the negative effects of disruptions on the original schedule are measured, and the reasonable and effective disruption management strategies are studied. This project will provide the theory and methods on scheduling with the distinctness of orders and extend the research contents of production scheduling, disruption management and multiobjective optimization. This project also can provide the decision supports for the high-level performances of make-to-order manufacturing company on on-time delivery and resource utilization et al.
本项目针对MTO制造企业生产过程中存在的各种导致延期交货经常发生的状况与风险,提出新型调度形式—区别化调度问题,开展关于该类问题及其定界多目标优化的研究。首先,研究定界多目标优化理论,根据订单规格和收益等对订单分类,根据目标相对重要性确定主要目标和次要目标并对后者定界,建立问题的数学模型;其次,针对多种考虑企业资源状况或订单特点的区别化调度问题,结合资源选择、生产外包、原材料与财政约束、阻塞、装配和可重入等约束与条件的特点,提出新算法—受控局部搜索,并系统研究基于该算法或帝国竞争算法的定界多目标优化方法;最后,针对面向干扰事件的区别化调度问题,在度量干扰事件对原调度的负面影响的基础上,定义并定界扰动目标,研究合理高效的干扰管理新策略。本项目研究将提供一套区别化调度理论与方法,扩展生产调度、干扰管理和多目标优化的研究内容,为MTO企业获得按时交货和资源利用等方面的高水平性能提供决策支持。

结项摘要

项目围绕MTO制造企业生产过程中经常存在的各种导致延期交货发生的状况和风险,在定界多目标优化理论基础上,开展区别化生产调度问题研究,根据订单规格型号和收益等对订单分类,将目标分为主要目标和次要目标并对次要目标定界,针对考虑企业资源状况、订单特点和干扰事件的区别化调度问题,应用受控局部搜索和帝国竞争算法等对问题进行定界多目标优化。目前已在国际TOP和重要SCI期刊IEEE TCYB, CAIE和EAAI等发表论文16篇,在自动化学报等国内重要期刊发表论文18篇。这些成果SCI引用次数超过150次,入选ESI高被引论文一篇。项目研究期间负责人连续四年入选Elsevier中国高被引学者榜。在该项目资助下,培养博士生2名,硕士生10名。.项目在定界多目标优化与区别化调度方面,以总能耗这一具体目标为例,研究了总能耗不超过给定阈值、总能耗重要性低于其它目标、总能耗为次要目标而总延迟时间等为关键等情形,其中IEEE TCYB论文将总能耗定为次要目标并对其定界,给出了一种有效的双阶段过程,第1阶段同等对待所有目标,而第2阶段直接优化问题本身,并应用帝国竞争算法对问题求解。在区别化多资源调度方面,将这类问题从单工厂扩展到多工厂,并加入能源等资源,深入研究了绿色柔性作业车间调度、绿色混合流水车间调度、分布式并行机调度和分布式混合流水车间调度,目前围绕区别化多资源调度在EAAI、CAIE、IJPR和自动化学报等期刊发表17篇论文,取得了一些全新结果。在区别化装配调度方面,研究了II型装配线平衡问题和装配混合流水车间调度问题。除了这些区别对待优化目标的研究外,本项目还研究了区别对待工件的区别化调度问题。发表在IJPR上的论文针对考虑订单外包的作业车间调度问题,这是一类MTO制造环境下常见的问题,应用一种性能优良的蛙跳算法优化总延迟时间和总外包成本,双主体区别化调度也得到研究。此外,帝国竞争算法是项目重点研究的方法,发表了帝国竞争算法在区别化调度等方面的应用论文9篇,验证了该算法的搜索优势,推动了该算法的研究进展。

项目成果

期刊论文数量(34)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(0)
基于新型人工蜂群算法的分布式不相关并行机调度
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    控制理论与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘美遥;雷德明
  • 通讯作者:
    雷德明
Dynamic shuffled frog-leaping algorithm for distributed flow shop scheduling with multiprocessor tasks.
用于多处理器任务的分布式流水作业调度的动态混洗蛙跳算法。
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Engineering Applications of Artificial Intelligence
  • 影响因子:
    8
  • 作者:
    Cai Jingcao;Zhou Rui;Lei Deming
  • 通讯作者:
    Lei Deming
考虑准备时间的分布式两阶段混合流水车间调度
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机集成制造系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蔡劲草;雷德明
  • 通讯作者:
    雷德明
新型蛙跳算法求解总能耗约束FJSP
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    中国机械工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨冬婧;雷德明
  • 通讯作者:
    雷德明
基于改进蛙跳算法的分布式两阶段混合流水车间调度
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    控制与决策
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    雷德明
  • 通讯作者:
    雷德明

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其他文献

并行变邻域搜索下的订单接收与流水车间调度
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    武汉理工大学学报(信息与管理工程版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郑凡;雷德明
  • 通讯作者:
    雷德明
多目标低碳并行机调度研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    华 中 科 技 大 学 学 报(自 然 科 学 版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    雷德明;潘子肖;张清勇
  • 通讯作者:
    张清勇
求解模糊作业车间调度问题的群体邻域搜索算法
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    电子学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郑友莲;李元香;雷德明
  • 通讯作者:
    雷德明
求解高维多目标调度的新型人工蜂群算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    计算机科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郑友莲;雷德明;郑巧仙
  • 通讯作者:
    郑巧仙

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

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          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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