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

生产调度是现代制造系统中的核心环节，尤其在动态不确定环境下更具挑战性。刘琳的研究聚焦于此类复杂场景，探讨如何设计高效的调度算法以应对实时扰动。

动态不确定性主要来源于多变的订单需求、设备突发故障或原材料供应延迟等因素。传统静态调度方法难以适应这些变化，可能导致生产效率下降或资源浪费。研究通过引入实时数据监测和响应机制，使算法具备动态调整能力。

核心优化目标通常包括最小化完工时间、降低能耗或平衡资源利用率。算法设计需兼顾实时性与全局优化，常见的解决方案包括滚动时域优化、模糊逻辑或强化学习等智能方法。这些技术能够评估环境变化的影响程度，并快速生成新调度方案。

研究表明，有效的动态调度算法可提升制造系统15%-30%的应变能力。未来发展方向可能集中在数字孪生技术集成或多目标协同优化等领域。