智能调度问题的综述和方法研究

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智能调度的发展
在制造业范畴 " 生产 调 度 问 题 是 与 计 划
问题密切Biblioteka Baidu关的 & 工艺计划是为实现某些生 产目标 " 在满足一系列领域约束的前提下 " 对 活动集合进行选择和排 序 " 以 实 现 上 述 生 产 目标的过程 & 调度则是在计划的基础上 +从备 选计划中选择进行一组 可 行 计 划 " 并 且 在 满 足活动对时间要求和有限共享资源约束的条
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!$ "严隽琪;制造系统信息集成技术 !8 "; 上海 # 上海 交通大学出版社 $#@@&; !% "王万良 $杨旭东等;基于客户满意度的模糊调度 模型及其应用 !’"; 信息与控制 $>@@& $%% &#$@&7
*+(, &’ ’()!*+(, 调 度 问 题 是 经 典 -.!难 问
件和机器两类资源 ) 而 且 加 工 工 艺 路 线 是 唯 一 确 定 的 ! 柔 性 制 造 系 统 (083 & 中 的 调 度 问 题 除 了 涉 及 机 器 *物 料 两 类 资 源 外 )还 包 括 工 装 卡 具 *运 输 系 统 等 多 种 资 源 )其 工 件 加 工有多种工艺路线可 供 选 择 ( 路 径 柔 性 &) 这 些问题使得调度问题变得更加复杂 ’ 计算机 集 成 制 造 系 统 (9:83 & 和 智 能 制 造 系 统 作 为 先进制造技术的代表 ) 其 发 展 程 度 就 代 表 着 一个国家的制造技术 水 平 ) 随 着 科 学 技 术 的 发展 ) 这些先进技术 在 实 际 中 得 到 越 来 越 多 的应用 ) 它们为提高 制 造 系 统 的 生 产 效 率 和 增强企业在市场中的 竞 争 力 起 到 重 要 作 用 ’ 对于这类具有较高自 动 化 水 平 的 系 统 ) 使 其 生产过程合理 * 高效 运 行 的 调 度 问 题 变 得 非 常复杂 ) 单纯依靠人 力 指 挥 生 产 过 程 的 传 统 管理模式已经不适应 新 的 环 境 需 求 ) 因 而 迫 切需要研究与之相适应的生产调度和管理 方法) 需要建立有效的计算机控制管理系 统 ’ 在这样的背景下 ) 调 度 问 题 的 研 究 具 有 重要的现实意义 ’
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(! % 随 机 性 ! 生 产 装 置 处 理 时 间 的 不 确 定性 ’ 设备故障的偶发 性 及 物 料 运 输 的 随 机 性 " 使得调度问题成为 随 机 优 化 问 题 & 采 用 动态再调度可在一定程度上克服随机性带 来的影响 & (% % 多 约 束 ! 生 产 资 源 ( 能 量 ’ 原 料 ’ 设 备 % 的数量 ’ 缓存容量 ’ 产 品 的 交 货 日 期 以 及 产品的工艺流程等都是约束 & (# % 多目标性 ! 调 度 的 目 标 很 多 " 如 最 短 生产期 ’ 最大生产利润 ’ 最 小 拖 期 惩 罚 等 " 这 些目标之间往往有抵触 " 使 各 个 目 标 都 最 优 是不可能的 & 目前的优化目标常常是多目标 的 综 合 考 虑 "包 括 成 本 目 标 ’资 源 利 用 率 目 标 ’ 利润目标等 &
随着市场经济的 建 立 与 发 展 " 企 业 间 的 竞 争 越 来 越 激 烈 "尤 其 对 中 小 企 业 "竞 争 的 结果直接关系到企业的 生 存 # 目 前 " 企 业 中 车间一级的生产控制依然处于传统的人工 管理方式 # 这种管理方式不能适应强化生产 管 理 的 要 求 "不 能 控 制 生 产 整 个 过 程 "导 致 等 待 时 间 长 "在 制 品 上 占 用 量 大 "信 息 反 馈 慢 " 生产不均衡 # 因此 " 在车间作业控制中及 时准确地进行调度 " 对 于 生 产 系 统 的 高 效 运 行有着重要影响 #
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调度的概念及特点
调 度 $+,-./01234% 可 以 定 义 为 若 干 个 任
务在一些机器上进行加 工 " 如 何 按 时 间 对 机 器和物力等资源进行安 排 " 使 某 些 目 标 函 数 达到最优 & 调度问题最早是在制造业中提出 来的 " 但这并不意味着 调 度 只 能 在 机 器 制 造 业中得以应用 & 事实上 " 调 度 在 编 制 作 业 计 划 ’企 业 管 理 ’交 通 运 输 ’航 空 航 天 ’医 疗 卫 生 ’ 现 代 化 的 柔 性 制 造 系 统 (567 % 等 众 多 领 域都有广泛的应用 & 调度问题的 ) 任务 *’) 机 器 *’) 资源 * 等都是抽象的 概 念 " 可 以 代 表 极 其广泛的实际对象 & 与 生 产 计 划 相 比 " 调 度 是在线实时的 + 对快速高效性要求更高 & (& % 复杂性 ! 从原 材 料 到 产 品 " 各 操 作 任 务 互 相 影 响 ’互 相 作 用 "由 于 产 品 工 艺 的 多 样性和环境条件的不确 定 性 " 随 着 调 度 问 题
规模的增加 " 求解调度 问 题 所 花 费 的 时 间 呈 指 数 性 增 加 "而 非 多 项 式 性 增 加 "在 计 算 量 上 导 致 () 完 全 问 题 ((839)81:38;2<1 +,-9
件下 "为每个活动分配所需资源与时间 &与工 艺计划相比 "调度重点强调时间概念 & 调度问题的研究经历了一个较长的发 展时期 " 在不同的发展阶段 " 所研究问题的侧 重点和研究手段也有较 大 差 别 " 大 体 上 可 以 分为两类 !基于运筹学理论的调度方法 (经典 调度理论 % 和基于人工 智 能 技 术 的 调 度 方 法 ( 智能调度 %& 这两种常用的调度方法 "存在着 一定的差别 "粗略地讲 !基于运筹学的调度方 法侧重于寻找有效的搜 索 算 法 + 而 基 于 人 工 智能技术的调度则侧重于问题的有效表示 法 & 这两种方法在求解策略上也有一定区别 " 基于运筹学的方法往往是对具体问题建立合 适的数学模型 " 用带有 约 束 条 件 的 优 化 模 型 来表达 " 对此模型寻求有效的求解策略 +基于 人工智能技术的调度方 法 " 则 模 仿 人 类 解 决 调度问题的方法 &从认知学角度出发 "寻找有 效的求解策略 & 由于实际调度问题的复杂性 " 实际调度问题往往是动态调度过程或重复调 度 (=.+,-./01234% 的 过 程 " 传 统 的 调 度 方 法 往 往难以在实际问题中很 好 地 应 用 " 而 基 于 人 工智能技术的调度方法通过模仿人类实际调 度问题过程能够较好地处理这一问题 & 这两 种方法各有利弊 "在实际应用过程中 "这两种 方法往往需要结合使用 & 近年来" 人工智能领域的丰富研究成 果 " 使得应用人工智能 技 术 解 决 调 度 问 题 成
参考文献 ! !& " 陈国良等; 遗传算法及其应用 !8 "; 北京 # 人民邮 电出版社 $&<<=; !>"涂序彦等;智能管理 !8"; 北京 #清华大学出版社;
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智能调度的方法
智能调度是解决复杂的实际调度问题
的一个有效手段 ) 是一个 较 新 的 研 究 课 题 ) 其理论和方法需要进一步丰富* 发展和完 善 ’ 其主要研究方法如下 $ (&& 基于遗传算法的作业车间难度 (’()!
%&’()* >019’$3 & 自适应模拟退火算法 ’ 01(2! 3+(, 调 度 问 题 是 一 类 复 杂 且 极 有 代 表 性 的
流水线调度问题 ’ 其一般可以描述为 $4 个工 件在 5 台机器上加工 ) 一个工件分为 6 道工 序 ) 每道工序要求不同 的 机 器 加 工 ’ 调 度 问 题的目标函数是求 4 个工件的最优加工顺 序 ) 使最大流程时间最 小 ’ 应 用 模 拟 退 火 算 法 求 解 01(273+(, 调 度 问 题 ) 如 何 保 证 高 效 的领域搜索是其关键所在 ’ ($& 改变结构 空 间 的 遗 传 算 法 ’ 遗 传 算 法在应用过程中由于存 在 遗 传 漂 移 ) 容 易 发 生 + 早熟 , 现象 ’ 通过借助问题的搜索空间结 构变化 ) 对问题实施遗 传 算 法 以 获 得 问 题 的 最优解或近似解 ’ 遗传算法是模拟自然界生 物进化原理的一种随机搜索方法 ’ 通过采用 适者生存原理对一个种 群 进 行 操 作 ) 可 以 得 到解的最好近似 ’ 在遗 传 算 法 的 每 一 代 ) 根 据它们的种群中的适用 度 值 选 择 个 体 ) 并 进 行 交 叉 *变 异 等 操 作 )与 传 统 的 优 化 方 法 和 梯度下降相比 ) 遗传算 法 是 一 种 有 效 的 全 局 搜索技术 ’ 应用遗传算法求解柔性 ’()!*+(, 调度问题 ) 目标是作业的制造周期最小 ’ (% & 以 神 经 网 络 来 解 决 动 态 调 度 问 题 ’ 由于生产过程诸多因素难以预先精确估计 ( 生产设备故障 * 能源 的 短 缺 及 加 工 时 间 的 变化等 &) 往往影响调度 计 划 ) 使 实 际 生 产 进 度需要进行动态调整 ’ 神经网络具有的学习 能力便于调度知识的提 取 ) 其 并 行 处 理 能 力 使其能够满足实时调度 的 需 要 ) 因 此 利 用 神 经网络来解决动态调度问题已经成为动态 调度研究中的一个热点 ’
题 ’ 其描述为 $ 给定一个 工 件 的 集 合 和 一 个 机 器 的 集 合 )每 个 工 件 包 括 多 道 工 序 )调 度 就是把工序分配给机器上某个时间段 ’ 问题 的目标是找到最小时间长度的调度 ’ 应用遗 传 算 法 求 解 /()!*+(, 调 度 问 题 需 要 精 心 设 计编码方式和遗传算子 ’ 可以采用基于工件 工序的编码方式 ) 保证产 生 的 调 度 是 活 性 调 度方案 ! 单性交叉算子操作简单 * 易于应用 ’ (#& 流水车间调度问题 (01(2!*+(, !"#$!
收稿日期 !!""#$"%$&’ 作者简介 ! 蔡兰 ! 武汉理工大学讲师 ! 博士生 " 郭顺生 ! 武汉理工大学博导 ! 教授 #
!" 月号! !""# !$" 科技进步与对策!
综
述
为可能 " 智能调度要解决日益复杂的调度问 题 # 应当解决如下几个关键问题 $ %"& 调度系统的 结 构 问 题 ’ 调 度 系 统 的 结构是开发实际调度系统和解决实际调度 问题的首要问题 " (#& 调度问题的 知 识 表 示 及 有 效 的 求 解 策略 ’ 调度问题知识表示是用人工智能方法 解决调度问题的一个重要 环 节 ) 知 识 表 示 方 法决定应采用的求解策略 * 因 而 研 究 合 理 有 效的知识表示具有重要意义 ’ ($& 调度知识获 取 问 题 ’ 调 度 知 识 获 取 是开发智能调度专家系统的 + 瓶 颈 , 问 题 ) 调 度问题的复杂性决定了调度专家不可能具 有完备的调度知识 ) 需要 研 究 调 度 知 识 获 取 问题) 机器学习是获取调度知识的有效手 段 ) 研究高效的学习方法具有重要意义 ’ (%& 有效的调度 优 化 算 法 的 研 究 ’ 调 度 优化算法是调度研究的一 个 重 要 内 容 ) 智 能 调度也需要高效的调度优 化 算 法 ) 应 用 计 算 智 能 方 法 )研 究 高 效 的 调 度 优 化 算 法 )是 解 决静态调度问题的重要手段 ’
综
述
智能调度问题的综述和方法研究
蔡 兰 "郭顺生
$武汉理工大学 机电学院测控系 !湖北 武汉 !"##$# %
摘
要 & 调度是生产过程的关键环节之一 ! 它对企业的经营起到了指导作用 # 调度问题通常是多约束 ’ 多目标 ’ 随机
不确定优化问题 ! 已被证明是属于 () 问题 ( 叙述了智能调度的发展及其特点 ! 并研究了调度问题的遗传算法 ’ 神经网 络 ’ 模糊理论等智能求解方法 ) 关键词 ! 调度 " 人工神经网络 " 遗传算法 中图分类号 !%&$#’$ 文献标识码 !* 文章编号 !(##()$"!* #&##! $(#)#($#)#&