[发明专利]一种基于区间不确定性的鲁棒单机调度方法

说明书

本发明提出一种基于区间不确定性的鲁棒单机调度方法，属于生产调度及运筹学领域。该方法构建单机调度的鲁棒优化模型RSMSP，优化目标为寻找一个最优的工件加工序列，使得该序列在最差场景下的最大等待时间最小。求解时，将模型RSMSP转化为混合线性整数规划模型P；利用两阶段启发式求解算法对模型P进行求解，得到的最优加工序列即为鲁棒单机调度的最优方案。本发明采用区间估计的方式表达不确定参数，首次提出在无限场景集合中识别出有限个可能的最差场景的方法，更加符合生产实际，在信息贫瘠的情况下能够更大限度的降低决策风险，保证系统性能。

技术领域

本发明属于生产调度及运筹学领域，特别涉及一种基于区间不确定性的鲁棒单机调度方法。

背景技术

调度工作在生产过程中具有重要的作用，能够使企业以最小的物质消耗获得最大化的经济利益。目前调度工作已经渗透到制造业、物流业、服务业等方方面面，保证了企业生产和人民生活高效、有序、低成本的运转。单机调度是指一个工厂或机器加工多个产品时，指定合理的产品加工序列使得系统性能最优。在一个多工序生产系统中，经常存在一些瓶颈工序，用单机调度理论来优化这些工序中的工件加工顺序，可以有效的提高整个生产系统的性能。单机调度是许多复杂调度问题的基础，是非常常见的一类排序优化问题，可以应用于生产、生活的各个方面，例如在生产中，合理的调度方法可以有效提高生产效率，改善设备利用率，缩短生产周期。在物流业中，可以合理规划路线，缩短输送时间，提高服务质量。这些都会给企业带来很大的竞争优势。

以往对单机调度问题的研究主要集中于确定性问题，其中，所有的参数都是确定已知的，如加工时间、释放时间、交货期等等。若将基于确定性问题的单机调度的求解结果应用于存在大量不确定因素的现实生产过程中，将产生难以估计的后果。因此，考虑不确定性的单机调度问题渐渐引起了学术界的关注。随着生产数据的大量积累，可以统计出不确定参数的期望和方差，于是出现了随机调度理论。在随机调度模型中，将不确定性参数作为一个分布已知的随机变量，优化目标是期望系统长期性能良好。随机调度极大的推进了对不确定性问题的研究。

但是随着生产过程日渐复杂，产品更新换代加快，生产模式由大批量生产到小批量定制的逐渐转化等原因，很难积累到不确定参数的大量数据，因此精确的概率分布很难获得。此外，企业的管理越来越精细化，不仅追求长期发展目标，短期的利益也要顾及。这些都限制了随机调度理论在生产过程中的应用。为克服随机调度模型的不足，鲁棒调度模型应运而生。它通常用区间、离散场景或分布集合等简单直接的形式来刻画不确定性参数。此时，鲁棒调度的目标是首先找出最差场景，在最差场景下寻找最优序列，使得调度方法无论在实际生产中的各种不确定情况下，都能有比较好的性能，从而降低了决策风险。

目前的鲁棒单机调度模型大多需要不确定参数的一些概率分布信息，不适用于缺乏原始信息积累的产业。不确定参数的选择和鲁棒评价准则非常多样化，但对于基于释放时间不确定性，优化最大等待时间为目标的单机调度问题还没有相关技术。

发明内容

本发明的目的是为了克服已有技术的不足之处，提出一种基于区间不确定性的鲁棒单机调度方法。本发明采用区间估计的方式表达不确定参数，首次提出在无限场景集合中识别出有限个可能的最差场景的方法，建立了鲁棒优化模型，并将其转化为一个混合整数线性规划问题，设计了快速求解算法。本发明更加符合生产实际，在信息贫瘠的情况下能够更大限度的降低决策风险，保证系统性能。

本发明提出的一种基于区间不确定性的鲁棒单机调度方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

1)构建单机调度的鲁棒优化模型RSMSP，模型的优化目标为寻找一个最优的工件加工序列，使得该序列在最差场景下的最大等待时间W-MWT最小；具体步骤如下：

1-1)模型RSMSP参数设定；