汇报题目:不确定理论框架下资源调度分布鲁棒优化方法及其算法研究
车间调度是提供制造业生产计划并保证生产过程正常加工的关键因素,但并非所有的调度方案都能完全满足生产需求,因此如何优化生产调度方案、实现高效生产是车间调度问题面临最主要的挑战。本研究首先从确定性模型和规划算法入手,引入与过去序列相关的指数递送时间和学习效应,其中作业实际处理时间是基于已处理作业处理时间的对数之和的函数。证明特殊情况下一些正则目标函数在单机和流水作业环境下有多项式时间算法,对于一般情况,给出下界分析过程以及启发式算法。其次,由于影响加工顺利的不确定因素越来越多,致使一些生产数据难以准确的获取,无法按照调度方案顺利加工,因此用Wasserstein模糊集来表示问题中的不确定参数,建立分布鲁棒优化模型,基于Benders分解或对等转换等方法将问题重新表述为混合整数二阶锥规划(MI-SOCP)等可求解形式进行问题求解。