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中文摘要：
间歇过程的生产调度问题具有大规模、多目标、复杂约束和动态不确定等特征，呈现高度耦合化，因此对其调度的实时性、协调性、可靠性提出了更高的要求。本项目针对间歇过程中面临的高度复杂性和不确定性，建立以能耗最小为主要目标的综合指标的不同生产方式下的调度模型，提出不同中间存储方式和不同等待方式下的间歇过程的智能调度策略，在关注产量的同时，更注重节约能源和提高能源的利用率；构造混合免疫智能计算，适用于求解复杂的间歇过程企业生产调度问题，通过理论分析、计算机仿真以及实际应用研究生产调度算法的收敛性、计算复杂性和有效性；针对生产过程中的各种不确定因素，考虑不同中间储罐、不同等待方式、不同交货期约束、生产过程故障等复杂因素，建立混杂生产中多产品生产过程和多任务生产过程中的不确定调度模型，研究不确定条件下间歇过程生产调度系统的自适应、自学习方法，以及不确定条件下不同中间存储方式和不同等待方式的智能调度方案。
英文摘要：
Batch process；Uncertainty；Multiobjective；Collaborative immune evolutionary；Particle swarm optimization
结论摘要：
间歇过程的生产柔性，可以最大程度地调整生产流程，灵活地安排和计划进料、生产调度、设备等，并且根据市场变化快速地更换产品。但是，良好的生产柔性也使得间歇过程的全部生产活动和成本在很大程度上依赖于生产调度的方案，同时也使生产调度变成一个非常复杂的问题。本课题针对流程工业间歇生产过程中所面临的复杂性和不确定性，针对不同的调度问题类型建立了相应的模型，研究了基于多种群粒子群的有限缓冲区间歇调度问题、机器故障情况下的混合生产调度问题、零等待多产品厂的调度问题、非零移出和调整时间的零等待多产品厂调度问题以及以能耗为主要指标的多目标的间歇调度问题等等，同时对实际复杂化工过程的合成氨生产的建模与优化问题进行了探讨，研究了适用于混合类型数据库的AP聚类方法，研究成果不仅丰富了生产调度理论，而且对于增强企业的竞争力、提高企业经济效益和社会效益具有重要意义。
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