基于数据驱动的不确定间歇生产过程调度建模与优化方法-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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基于数据驱动的不确定间歇生产过程调度建模与优化方法

项目名称：基于数据驱动的不确定间歇生产过程调度建模与优化方法
项目类别：面上项目
批准号：61174040
申请代码：F0301
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2012-01-01-2015-12-31

项目负责人：顾幸生
负责人职称：教授
依托单位：华东理工大学
批准年度：2011

中文摘要：

随着我国市场经济体制改革的不断深入和复杂的国际经济环境影响的加大，我国的流程工业企业既面临挑战，又充满机遇。生产计划与调度是生产管理中最为薄弱、最为困难、但效益最为显著的一环，研究企业的生产计划与调度理论与技术对于提高企业的管理水平，促进企业的科技进步具有十分重要的意义。本项目针对复杂间歇生产工业企业组织生产过程中所面临的高度复杂性和市场经济环境的不确定性，利用生产过程中产生的大量实时和历史数据，采用统计学理论、粗糙集理论研究不确定间歇生产过程生产计划与调度建模技术与调度系统性能评价体系；研究具有优良优化性能、适用于解决上述大规模复杂组合优化问题的新型智能优化算法；研究适应性强、鲁棒性好的实时动态调度方法；提出一整套适用于不确定环境下基于数据驱动的间歇生产工业企业的生产计划与调度理论和方法；研制实时智能调度系统软件并实际应用，增强企业在市场经济中的核心竞争力，提高企业的经济效益和社会效益。

中文主题词：数据驱动；生产调度；间歇生产过程；智能优化；不确定性

英文摘要：

data-driven；scheduling；batch process；intelligent optimization；uncertainty

英文主题词： data-driven；scheduling；batch process；intelligent optimization；uncertainty

结论摘要：

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。生产计划与调度是生产管理中最为薄弱、但效益最为显著的一环。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。本项目针对复杂间歇生产工业企业组织生产过程中所面临的高度复杂性和市场经济环境的不确定性，利用生产过程中产生的大量实时和历史数据，面向生产过程中存在的不同中间产品存储方式、不同存储量限制、不同存储时间限制、交货期限制、各种准备时间等复杂情况下的多产品生产和多任务生产过程，建立了相应的生产调度模型，并基于各种智能优化方法，提出了相应的智能优化调度算法；针对生产过程中存在的各种不确定性和设备故障等现象，基于统计学和模糊数学理论，建立了间歇生产过程调度模型，并提出了相应的智能优化调度方法。深入研究了混合离散差分进化算法、改进离散分布估计算法、离散人工蜂群算法、离散群搜索算法、混合量子遗传算法、协同量子遗传进化算法、混沌粒子群优化算法、协同免疫进化优化算法、改进生物地理学多目标算法、离散文化遗传算法等现代智能优化算法，提出了各种改进算法，应用于解决单目标和多目标生产调度问题。提出了基于混合离散差分进化零空闲多产品调度方法、基于离散人工蜂群算法和混合离散和声搜索算法的中间存储有限流水车间调度方法、基于四空间遗传禁忌算法的多目标作业车间调度算法、基于混合带存储完全邻域搜索算法的零等待作业车间调度算法、基于多目标混合带存储完全搜索算法的多目标零等待作业车间调度算法、基于离散文化遗传算法的多目标作业车间调度方法、基于多目标改进生物地理学算法多目标柔性作业车间调度方法、基于协同量子进化计算的随机调度优化方法、基于改进免疫算法的模糊调度方法、基于博弈论的生产调度方法、基于新型文化智能算法的复杂生产调度方法、基于协同进化遗传算法的随机柔性生产调度，基于数据驱动的连续生产过程生产调度的动态建模技术和不确定条件下原油调合和调度技术等，取得了一系列创新性的研究结果。项目执行期间共发表论文62篇，待发表论文4篇，其中SCI收录16篇，EI收录23篇，ISTP 收录8篇。国际期刊16篇，中文核心期刊28篇，国际会议9篇，国内会议10篇；授权发明专利3项，申请发明专利1项；获得软件著作权8项；培养博士后1人，博士生10多名，获得博士学位9人；培养硕士生20多人，获得硕士学位18人。

成果综合统计