基于場景和模糊描述的不確定Job Shop魯棒調(diào)度.pdf

1、在實(shí)際生產(chǎn)過程中，生產(chǎn)調(diào)度是企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)行的指揮中心，提高生產(chǎn)調(diào)度的質(zhì)量和效率對提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益起到重要的作用。在理論研究上，調(diào)度是一個(gè)多目標(biāo)多約束的優(yōu)化問題，并且大部分是NP-hard問題，所以研究生產(chǎn)調(diào)度具有重要的理論意義和實(shí)際意義。車間調(diào)度問題是一類非常重要地面向離散制造系統(tǒng)的生產(chǎn)調(diào)度問題。 作業(yè)車間調(diào)度問題（Job Shop Scheduling Problem，JSSP）是最典型的車間調(diào)度問題之一，JSSP模

2、型應(yīng)用廣泛，如路面的車輛管理，火車的時(shí)刻表制定，物流，排課以及企業(yè)的人力資源管理等問題都可以用類似的JSSP模型描述和求解，JSSP還對目前較熱的企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）的研究和應(yīng)用有著推動(dòng)作用，所以對JSSP研究的現(xiàn)實(shí)意義是巨大的。 在過去的40年里，車間調(diào)度問題吸引了無數(shù)研究者的濃厚興趣，大量的研究成果相繼問世。但是對于調(diào)度問題的研究一般都在于靜態(tài)調(diào)度問題的研究。然而，在實(shí)際世界中，調(diào)度很少是靜態(tài)的，生產(chǎn)過程中存在事先無法預(yù)料

3、的不確定因素，而一些不確定事件往往引起的是時(shí)間的不確定。 本文研究了具有時(shí)間不確定性的Job Shop調(diào)度問題，即以作業(yè)車間問題為背景，加入加工時(shí)間不確定性因素。不確定的加工時(shí)間分別用場景計(jì)劃方法和模糊方法進(jìn)行描述，基于不同的描述方法，建立不同的魯棒調(diào)度模型，并用遺傳退火算法進(jìn)行求解。主要做了以下工作： （1）研究了一類性能指標(biāo)為makespan的不確定Job Shop調(diào)度問題，基于場景方法對不確定的加工時(shí)間進(jìn)行建模。提出

4、了一種度量調(diào)度魯棒性的優(yōu)化指標(biāo)以體現(xiàn)決策者的抗風(fēng)險(xiǎn)偏向，并基于該魯棒度量建立了一種綜合考慮期望性能和抗風(fēng)險(xiǎn)魯棒性的調(diào)度模型。該模型可以抵御調(diào)度在壞場景下性能惡化的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)可以保持優(yōu)化的期望性能不會(huì)有很大下降。用遺傳退火算法對建立的不確定模型進(jìn)行求解，并與已有的傳統(tǒng)魯棒優(yōu)化模型進(jìn)行對比分析，仿真結(jié)果表明本文提出的魯棒調(diào)度模型兼顧調(diào)度的期望性能和魯棒性，相對已有模型表現(xiàn)出優(yōu)勢。 （2）研究了一類同時(shí)考慮提前和拖期懲罰的不確定Job

5、Shop調(diào)度問題，基于模糊方法對不確定性進(jìn)行建模，不確定的加工時(shí)間用三角模糊數(shù)表示，交貨期用梯形模糊數(shù)表示。通過權(quán)衡各個(gè)客戶對企業(yè)的重要程度，綜合考慮所有訂單客戶的交貨期，并基于可能性理論，定義了調(diào)度的魯棒性度量，即最差完工時(shí)間下的滿意度。綜合考慮魯棒性和最可能完工時(shí)間的滿意度，建立了一種模糊魯棒優(yōu)化準(zhǔn)則。最大化該魯棒優(yōu)化準(zhǔn)則，能同時(shí)保護(hù)最差完工時(shí)間和最可能完工時(shí)間的滿意度。 （3）從遺傳算法和模擬退火算法的原理出發(fā)，分析了兩者的