基于随机图理论的不确定性可重入柔性调度问题研究

作为一类重要且研究相对较少的复杂系统，大规模柔性生产调度系统涉及多种资源、设备、人员，具有复杂的流程拓扑结构以及存在诸多不确定性因素。如何建立调度模型并开发适用于高效、快速、鲁棒的优化调度策略是一项重要且具有挑战意义的课题。本研究将针对不确定性、可重入柔性生产调度问题进行研究，探索基于随机图理论的建模理论与快速优化求解技术，并验证上述建模理论与优化技术在飞机维护作业总体调度系统中的可行性及有效性。研究成果将丰富现有的优化调度理论，有助于推进优化理论和方法在实际中的应用。

近年来，在企业提高生产效率和增加生产灵活性方面的内在需求推动下，一类广泛存在于半导体制造、钢铁生产、汽车制造、武器生产、化工、微生物检测、金融财务等制造和服务领域，且具有多阶段、并行机拓扑结构的柔性生产调度问题的研究和应用正得到学术界和工业界越来越多的重视。考虑到在实际生产过程中，工件在部分阶段的加工工艺路径为循环的技术要求，与实际生产过程更加贴近的可重入系统的特性被引入到柔性制造系统。作为一类重要且研究相对较少的复杂系统，大规模柔性生产调度系统涉及多种资源、设备、人员，具有复杂的流程拓扑结构以及存在诸多不确定性因素。如何建立调度模型并开发适用于高效、快速、鲁棒的优化调度策略是一项重要且具有挑战意义的课题。鉴于可重入柔性调度问题（Re-entrant Flexible Scheduling Problem，REFSP）在理论上的重要性及其对于实际调度的指导性，本研究探索了针对可重入柔性调度问题的建模理论与快速优化求解技术，并验证上述建模理论与优化技术在飞机维护作业总体调度系统中的可行性及有效性。研究成果丰富了现有的优化调度理论，并有助于推进优化理论和方法在实际中的应用。项目开展至今发表了（包括录用）科研论文9篇，在审论文2篇，开发了1套飞机维护作业系统的总体调度模型及优化调度算法软件，递交了2项国防专利申请，1篇文章获得2013年国际权威学术会议IEEE Symposium Series on Computational Intelligence最佳论文提名奖（Best Paper Award Nomination）。