动态车间作业调度问题中调度规则算法研究综述

发布时间：2017-11-01 20:04

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【摘要】：调度规则是解决实际生产中的动态车间作业调度问题的有效方法,但它一般只在特定调度环境下性能较好,当环境发生变化时,就需要进行实时选择和评价。对调度规则的实时选择和评价方法进行综述,以研究实际生产中动态车间的实时调度问题。对调度规则的发展、分类以及特点进行了概述,并对调度规则的选择和评价方法进行了总结;详细介绍了调度规则的选择方法,包括使用较多的稳态仿真方法和表现较好的人工智能方法,并给出了仿真方法、专家系统、机器学习方法以及人工神经网络方法,用于调度规则的选择时所取得的研究成果和结论,以及调度规则的评价指标和评价方法。最后针对调度规则存在的不足,指出了未来的研究方向。
【作者单位】： 武汉科技大学机械自动化学院;
【关键词】： 动态车间作业调度问题 调度规则 人工智能 机器学习 人工神经网络
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71271160) 湖北省教育厅科研计划重点项目(D20121102)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引言车间作业调度问题(dynamic Job-Shop scheduling problem,DJSP)自20世纪50年代由Johnson[1]提出以来,由于其发展过程中形成的强大的理论基础及重要的实用价值,一直受到广泛关注。调度问题研究的核心主要是问题模型和求解算法[2]。调度问题的研究方法主要有早期的针对小规

【共引文献】

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本文编号：1128295