动态不确定环境下生产调度算法研究_刘琳

资 源 简 介

动态不确定环境下生产调度算法研究_刘琳

详 情 说 明

针对动态不确定环境下的生产调度问题，刘琳的研究聚焦于如何应对实时扰动与资源波动。传统静态调度模型往往假设生产参数固定，而实际场景中常面临机器故障、订单变更等突发状况。该研究通过引入环境感知机制和自适应策略，重点突破了三层挑战：

动态响应机制 采用实时数据采集与事件驱动架构，当系统检测到设备异常或紧急插单时，能在毫秒级触发调度重规划。不同于全局重构的耗时方案，研究通过局部调整策略仅对受影响工序进行快速再优化。

不确定性建模方法 结合模糊逻辑与概率分布，将原料交付延迟、加工时间波动等变量量化为可计算的参数区间。特别设计了基于历史数据的置信区间预测模块，为算法提供风险可控的决策依据。

混合优化算法设计 融合元启发式算法（如改进遗传算法）与强化学习的优势：前者处理多约束条件下的全局寻优，后者通过Q-learning动态调整调度策略。实验表明，该混合方案在产能利用率与订单准时率上比传统方法提升12-18%。

该研究的工业价值在于平衡了鲁棒性与敏捷性——既能吸收环境扰动带来的影响，又能通过滚动时域优化持续逼近最优解。未来方向包括数字孪生框架下的虚实联动调度，以及跨供应链的协同优化。