基于协同量子进化计算的不确定间歇生产过程调度理论及应用

现代企业竞争不仅靠先进的生产工艺技术和设备，更要靠先进的管理技术。落后的经营理念和生产管理手段制约了我国许多企业的发展，而生产调度是生产管理中最为薄弱、但最为重要的一环。研究企业的生产调度对于提高企业的管理水平，增强企业的竞争力，促进企业的进步与发展具有十分重要的意义。间歇生产过程由于其特有的柔性，在流程工业中所占的比重不断扩大。本课题针对间歇生产过程中所面临的高度复杂性和市场经济环境下的不确定性，建立基于统计学和模糊数学理论的间歇生产过程调度模型；研究高效的量子遗传算法，提出适用于解决生产调度问题的具有优良计算性能的协同量子遗传进化算法；基于所提出的智能优化理论和方法，提出一套适用于不确定的、具有不同中间储罐、不同等待方式、不同交货期约束、考虑生产过程故障等大规模复杂情况下间歇生产过程鲁棒调度和适应性理论和方法，并应用于实际，以增强企业在市场经济中的竞争力，提高企业的经济效益和社会效益。