时间约束的多目标柔性作业车间调度及其新型离散群智能算法研究

柔性作业车间调度(FJSP)理论与方法是目前国际学术和工业界一个跨学科的前沿研究方向。人工蜂群(ABC)和化学反应优化(CRO)是两种新型群优化方法。本项目研究基于离散ABC(DABC)、CRO等新型离散调度算法的混合框架，求解不确定环境下带工件释放时间、工件或原材料运输时间、机床准备时间、机床维修时间、模糊时间、工件交货期以及无等待约束的多目标FJSP；结合问题特征、目标特点、约束条件，设计性能良好的问题编码、操作算子和邻域结构；探索DABC、CRO的搜索机理、工作性态及高性能算法策略，提高算法收敛性、鲁棒性、全局搜索和局部搜索平衡性；研究DABC、CRO与其他智能算法的混合策略，实现混合调度算法的统一框架；在钢管生产中验证上述理论和方法，设计并开发软件原型。研究成果不仅有助于丰富和深化多约束FJSP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。

近年来，柔性作业车间调度(FJSP)问题在学术和工业界获得了广泛关注和研究。本项目围绕时间约束的多目标FJSP研究、新型群智能算法及算法混合研究以及实际生产调度应用研究等三个方面展开研究。针对时间约束的多目标FJSP研究，主要开展了不确定环境下带工件释放时间、工件或原材料运输时间、机床准备时间、机床维修时间、模糊时间、工件交货期以及无等待约束的多目标FJSP；结合问题特征、目标特点、约束条件，设计性能良好的问题编码、操作算子和邻域结构；针对新型群智能算法及算法混合研究，主要开展了基于离散ABC(DABC)、CRO等新型离散调度算法的混合框架，求解探索DABC、CRO的搜索机理、工作性态及高性能算法策略，提高算法收敛性、鲁棒性、全局搜索和局部搜索平衡性；针对实际生产调度应用研究，主要开展了炼钢连铸生产调度等实际生产中的应用研究。本项目研究超额完成了研究计划，取得了一系列有特色的创新性成果。三年来，共完成论文31篇，其中SCI论文18篇，EI论文11篇，中文核心论文4篇。申请专利1项，培养年青教师5名，硕士生5名，所研究成果在钢管生产和炼钢连铸生产调度中得到了广泛应用和推广。研究成果不仅有助于丰富和深化多约束FJSP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。