周鑫文,陈 豪,张剑铭,刘 文

(1.福州大学先进制造学院,晋江 362251;2.中国科学院海西研究院泉州装备制造研究中心,泉州 362000)

0 引言

近年来,柔性作业车间调度问题(flexible job-shop scheduling problem,FJSP)已成为制造业企业主要面临的问题之一。在实际的生产过程中,经常发生诸如机器故障[1]、订单加急[2]等动态事件,使生产环境越加复杂,因此延伸出动态柔性作业车间调度问题(dynamic flexible job-shop scheduling problem,DFJSP)。受动态事件影响,未加工工序需要调整加工设备,进一步造成相应的原料需求变更,而过度的备料计划调整会进一步降低生产效率[3]。因此,引起许多研究学者在物料准备方面做研究,CHAKRABORTTY等[4]考虑资源中断的因素,提出了多种的启发式算法来求解建立的混合整数规划模型。刁林倩[5]在机器故障下考虑物料搬运问题,设计改进的文化基因算法解决调度问题。涂海宁等[6]提出一种改进的蚁群算法解决生产车间中物料配送不及时、效率低等问题。

为解决动态柔性作业车间调度问题,国内外的许多研究学者提出了多种解决方法。AHMADI等[7]采用基于NSGA-Ⅱ的右移重调度与完全重调度,但只考虑了对最大完成时间与稳定性的优化。朱传军等[8]建立了基于调度稳健性的动态调度模型,并提出差分变频邻域算法,虽然提高了鲁棒性与稳定性,但实时性差。ZHANG等[9]提出一种基于动态博弈的双层调度方法,采用逆向推导法求解子博弈精炼纳什均衡,能够实时解决多种动态问题,却缺乏考虑鲁棒性与稳定性。卫少鹏等[10]针对质检扰动问题,采用改进的头脑风暴算法求解,却没有考虑调度方案的实时性。……