不确定环境下生产项目调度研究综述与展望

生产计划优化与调度研究随着现代制造业的发展和企业规模的扩大，生产计划优化与调度成为了制造企业管理中的一项重要任务。

优化生产计划与调度可以帮助企业提高生产效率、降低成本，并实现资源的最优分配。

本文将探讨生产计划优化与调度的研究内容、方法和应用。

一、生产计划优化生产计划优化是指通过合理的计划安排和调度策略，使得企业能够以最佳的方式完成生产任务，并在有限资源条件下获得最佳效益。

生产计划优化包括两个方面：一是确定生产计划的时间表和数量，即确定何时生产多少产品；二是确定生产资源的分配，即如何合理分配人力、设备和原材料等资源。

在生产计划优化中，需要考虑的因素很多，如生产能力、客户需求、生产成本、库存管理等。

而这些因素之间存在复杂的相互关系和制约条件，因此需要运用一定的模型和算法进行分析和优化。

1.1 线性规划模型线性规划是一种常用的数学模型，可以用于解决生产计划优化问题。

线性规划的核心思想是在制定决策时，通过线性目标函数和线性约束条件，使得目标函数能达到最大化或最小化，同时满足约束条件。

以产品生产计划为例，假设企业需要在某一时期内生产多种产品，且有限的资源需要进行分配。

则可以建立一个线性规划模型，优化生产计划的总利润。

在模型中，目标函数可以是产品销售额的最大化，约束条件可以是生产能力和资源限制。

1.2 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的计算方法，也可以用于生产计划优化。

遗传算法通过模拟“选择、交叉、变异”等自然过程，不断迭代获取更好的解决方案。

在生产计划优化中，遗传算法可以通过编码和解码方法，将生产计划表示为染色体，通过遗传操作（如选择、交叉、变异），不断搜索最优解。

遗传算法能够充分考虑多个因素和约束条件，并通过不同的交叉和变异方式，寻找最佳的生产计划。

二、生产调度研究生产调度是将生产计划转化为具体的生产任务，并按照一定的次序和时间表进行安排和执行的过程。

生产调度的目标是最大程度地提高生产效率、降低生产成本，同时确保生产进度的准确性。

生产调度工作中的常见挑战与解决方案一、背景介绍生产调度是指根据企业的生产计划和订单需求，合理安排生产资源、制定生产计划，并通过科学的调度方式，协调各个生产环节，高效完成产品的制造与交付。

然而，在实际工作中，生产调度人员常常面对各种挑战，影响着生产效率和产品质量。

本文将分析生产调度工作中的常见挑战，并提供解决方案。

二、常见挑战1. 生产需求变化频繁：随着市场变化和客户需求的不断变化，生产调度人员需要根据实际情况及时调整生产计划，但变化频繁会导致生产安排混乱，影响生产效率。

2. 资源有限：企业的生产资源包括人员、机器设备、原材料等，但这些资源有限，调度人员需要在有限资源下合理分配，使得各个生产环节能够有序进行，但资源短缺会导致生产延误。

3. 生产环境不稳定：生产过程中可能会出现机器故障、工人缺席等突发事件，这些事件会影响生产计划，调度人员需要及时应对并调整计划，但环境不稳定性会增加调度工作的复杂度。

4. 生产线协调不畅：一个产品的生产通常需要经过多个生产环节，若各个环节协调不畅，会导致生产延误以及产生生产缺陷。

5. 信息传递不及时：生产调度需要收集和分析大量的生产数据和信息，如生产进度、库存量等，但若信息传递不及时或存在沟通问题，会影响调度工作的精确性。

三、解决方案1. 建立有效的沟通机制：建立跨部门的信息共享平台，确保生产调度人员及时获得与生产相关的信息，可以通过电子邮件、会议等方式进行沟通，以提高信息传递的准确性和及时性。

2. 制定灵活的生产计划：针对生产需求变化频繁的情况，可以采用灵活的生产计划，如采用敏捷生产方式，减少生产批次，提高生产线的灵活性。

3. 资源合理配置：根据不同产品和订单的优先级，合理配置生产资源，优化生产效率。

可以通过制定优先级规则、制定灵活的排产计划等方式进行资源合理配置。

4. 加强生产环节协调：通过设立协调员，建立生产环节之间的信息沟通机制，确保生产环节能够及时协调和衔接，减少生产延误。

考虑需求不确定性的化工生产计划与调度集成分析引言随着经济全球化的快速发展,供应链优化已经成为企业降低生产成本、增强核心竞争力的利器。

化工行业具有大投资与高能耗的特点,运用供应链优化技术提升石化企业管理运营水平,对于国家实现节能减排与产业升级战略具有重大意义。

计划与调度是化工企业生产管理中备受研究者关注的两个核心决策问题。

周章玉等通过建立多目标优化模型,提出了化工企业供应链长期计划与投资决策的基本策略;程华农等针对供应链计划问题,建立了战略层和运作层模型,提高了系统柔性;Zhou等、L1等提出状态时空间超级结构,实现了间歇过程调度与水分配网络的同步优化;焉仔烈祥等用列队竞争法和动态规划法分步求解,优化了锅炉蒸汽系统的多操作周期调度问题。

然而上述模型方法均只能单独处理计划或调度优化,在化工生产中,为了提高操作效率,有必要对计划与调度进行集成。

最直接的集成方法是在整个时间范围内建立计划与调度同时优化模型,然而这样会导致计算规模的增大,从而造成求解困难。

因此,许多学者提出了有效的分解策略,如层次分解、周期调度、数学规划等。

其中对于多周期的计划与调度集成,基于滚动时域方法的分解策略应用最为广泛。

Luo等将滚动时域方法应用于炼厂的计划与调度,减少了模型的变量数目,并且快速得到了最优解;Verderame等指出滚动时域方法可以促进计划与调度的相互作用,同时修正计划模型的误差。

在对计划与调度进行集成的同时,生产过程中面临的不确定性也是不可忽略的,考虑不确定性有利于决策者根据当前状况进行风险评估从而降低生产成本。

Sahinidis指出不确定优化的重点在于如何有效处理不确定空间,建立合理的数学模型。

在不确定性建模时,通常有两种方法:一是通过机会约束规划、鲁棒优化等策略将随机问题转化为等价确定性问题,二是以有限数量的场景来表示不确定参数,形成随机规划问题。

基于场景的随机规划方法建模简单,通常使用较少的场景就可以有效表达不确定性,在不确定优化中得到了广泛应用。

不确定环境下预制构件生产鲁棒性调度研究
于淼;兰宁;许音
【期刊名称】《沈阳建筑大学学报（社会科学版）》
【年(卷),期】2024(26)1
【摘要】在确定了预制构件方生产工艺和资源约束情况的基础上,分析了预制构件生产调度计划对鲁棒值的影响;基于关键链技术制定了考虑二次资源冲突的集中缓冲进度计划,构建了以预制构件生产完工时间最短和鲁棒值最大为目标函数的双层规划模型,并通过嵌套式遗传算法对该模型进行求解。

实证结果表明:基于该模型得出的调度计划鲁棒值最大且在面对不确定环境时更为稳定。

【总页数】7页(P43-49)
【作者】于淼;兰宁;许音
【作者单位】沈阳建筑大学管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】TU7
【相关文献】
1.不确定环境下的多Agent鲁棒性预测调度研究
2.不确定资源约束下项目鲁棒性调度算法
3.不确定性环境下鲁棒性项目调度研究综述
4.不确定环境下基于时间、费用及鲁棒性权衡的多目标项目调度优化
5.不确定条件下炼钢-连铸生产调度的两阶段鲁棒优化方法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

计及风电不确定性优化调度研究综述摘要：目前我国经济水平和各行业的快速发展，我国风电是我国的主要能源。

优化调度是一个规模庞大而复杂的工作，其各分支领域的研究虽有共性，但优化调度各分支领域目标函数、约束条件及解决的问题却截然不同。

其次，已有的风电不确定性模型更是繁杂，各种用于处理风电不确定性的模型各具特色，互有优劣，适用于优化调度不同领域。

因此，有必要对现有的计及风电不确定性优化调度研究成果进行梳理，以理清计及风电不确定性优化调度相关概念及基本问题，归纳尚待解决的问题，为进一步开展该领域的研究工作提供参考和借鉴。

关键词：风电；置信风险；源网协调；多目标优化调度引言建立了微型热电联产与智能家电协调运行模型，采用负荷聚合方法来集中分散的住宅负荷需求响应能力，可得到聚合后需求-投标曲线来描述住宅用户群的需求响应特征。

建立了计及需求响应与风电的日前随机优化调度模型，可有效得到住宅混合能源系统的优化运行策略及电力系统日前调度计划。

仿真结果表明，所提模型及方法可有效提高风电利用率，降低住宅能源成本与电力系统运行成本，实现了电网与用户的双赢。

1风电功率预测误差相关性分析对风电功率的时间相关性和风电功率预测误差与预测值的条件相关性分别进行分析。

即各时段风电功率预测误差的线性相关系数，横、纵坐标轴表示各时段，不同颜色代表预测误差线性相关系数的大小，图例展示了对应的数值。

可以看出，相邻时段的风电功率预测误差表现出较强的时间相关性。

考虑时间相关性能够有效推理出风电场景中的经常发生的持续偏差场景，而不是预测误差忽大忽小的场景，从而得到在各种可能场景下期望最优的调度方案。

预测值较小时，预测误差较小且集中分布；而预测值较大时，预测误差相对更大且更分散。

因此，需要根据不同的日前预测值得到不同的预测误差的分布，从而在日前调度中得到更合理的风电功率场景。

2计及风电不确定性优化调度2.1FO利用隶属度函数表征模糊集，并利用模糊集描述风电功率的不确定性因此模糊优化的关键在于隶属度函数的选取。

环境成本控制相关研究：综述与展望1. 引言1.1 研究背景环境成本控制是一种重要的环境管理方法，通过对生产活动中的环境成本进行有效控制，可以实现可持续发展和资源利用效率的提高。

随着社会经济的不断发展和环境问题的日益突出，环境成本控制已经成为企业和政府广泛关注的热点问题。

在这样的背景下，开展环境成本控制的相关研究是十分必要的。

目前，国内外已有很多学者对环境成本控制进行了深入的研究，不同的研究方法和理论也为解决环境问题提供了新的思路。

环境成本控制研究领域仍存在许多亟待解决的问题，如环境成本计量方法的不完善、环境成本控制的实施难度等。

进一步深入研究环境成本控制，发掘其内在规律，不仅有助于提高企业的环境管理水平，也对推动环境保护工作具有积极的意义。

本文旨在综述环境成本控制的相关研究成果，分析其现状和挑战，探讨环境成本控制的方法和影响因素，以期更好地理解环境成本控制的本质，为环境管理工作提供理论支持和决策参考。

1.2 研究目的研究目的是为了深入探讨环境成本控制的重要性和必要性，分析当前环境成本控制在各行业中的应用情况和效果，为未来环境成本控制的研究和实践提供参考和借鉴。

通过对环境成本控制的定义和内涵进行梳理，揭示环境成本控制在企业可持续发展中的作用和意义，同时分析环境成本控制在不同产业和企业规模下的应用现状，并探讨环境成本控制的方法和工具，为实践中的环境成本控制提供理论支撑。

通过研究环境成本控制的影响因素和挑战，可以为企业合理制定环境成本控制策略和措施，提高企业的环境管理水平和可持续竞争力，促进企业在经济发展和环保之间取得平衡，推动社会的绿色发展和生态文明建设。

通过本研究，可以进一步推动环境成本控制的理论和实践，为建设美丽中国和可持续发展做出积极贡献。

1.3 研究意义环境成本控制的研究意义主要体现在以下几个方面：环境成本控制是实现可持续发展的重要途径之一。

随着全球环境问题日益突出，环境成本控制成为企业可持续发展的必然选择。

基于不确定性分析的柔性制造调度优化在柔性制造领域中，调度优化一直是一个关键的研究领域。

随着制造业的不断发展和变化，柔性制造调度问题由传统的确定性问题转变为不确定性问题。

不确定性因素包括机器故障、材料供应延迟等。

因此，采用基于不确定性分析的柔性制造调度优化方法可以有效地提高生产效率和降低生产成本。

一、不确定性分析不确定性是制造系统中一个普遍存在的现象。

在柔性制造系统中，不确定性因素包括机器故障、原材料供应不足、工人缺勤等。

这些因素会影响生产过程，导致生产计划的延误和生产成本的增加。

为了有效地解决不确定性问题，需要采用基于不确定性分析的方法。

不确定性分析的过程包括以下步骤：1. 确定不确定性因素：首先需要确定可能影响生产过程的所有因素，如机器故障、供应延迟等。

2. 收集数据：收集与不确定性因素有关的数据，如故障率、供应延迟时间等。

3. 构建模型：建立基于概率论的模型，对不确定性因素进行分析和预测。

4. 评估：评估不同因素对生产计划的影响，制定相应的应对措施。

二、柔性制造调度优化柔性制造调度优化是指在满足各项约束条件的基础上，使生产过程中的效率最大化。

在传统的调度优化问题中，所有生产参数都是确定的，如机器运行时间、工人数量等。

然而，在柔性制造系统中，这些参数都是不确定的。

基于不确定性分析的柔性制造调度优化方法可以有效地解决这个问题。

这种方法可以根据不同的情况，采取不同的调度方案，以最大化生产效率。

基于不确定性分析的柔性制造调度优化方法分为以下几种：1. 基于随机模型的调度优化方法：采用基于概率论的模型，对不确定性因素进行预测和分析，制定相应的调度方案。

2. 基于模糊算法的调度优化方法：采用模糊算法，将不确定性因素转化为模糊变量，通过计算得到相应的权重，制定最优调度方案。

3. 基于遗传算法的调度优化方法：采用生物学中的遗传算法，模拟自然进化过程，优化调度方案并寻找最优解。

三、应用案例基于不确定性分析的柔性制造调度优化方法在实际应用中得到了广泛的应用。

考虑不确定靠港作业时间的船舶调度问题目录1. 内容概要 (2)1.1 问题的背景 (2)1.2 研究的意义和目标 (3)1.3 文献综述 (5)2. 相关理论基础 (6)3. 问题描述 (7)3.1 作业环境的分析 (8)3.2 不确定性因素的识别 (9)3.3 调度问题的数学建模 (10)4. 算法设计与分析 (12)4.1 确定性调度算法 (14)4.2 鲁棒调度算法的设计 (15)4.3 启发式算法的改进 (16)4.4 综合调度策略 (18)5. 实例与仿真 (19)5.1 实例数据的选择与准备 (20)5.2 算法的实现 (22)5.3 仿真结果的分析 (23)6. 性能评估与优化 (24)6.1 性能指标的确定 (25)6.2 算法性能的评估 (27)6.3 优化策略的探讨 (28)7. 讨论与展望 (29)7.1 研究成果的讨论 (30)7.2 实践应用的可能性和限制 (31)7.3 未来研究的方向 (33)1. 内容概要传统的船舶调度模型通常假设靠港作业时间是确定的，然而在实际运营中，受到天气、港口拥堵以及其他不可控因素的影响，靠港作业时间具有较高的不确定性。

这导致了调度方案的低效率和航线运营的不稳定性。

本文旨在通过构建考虑靠港作业时间不确定性的船舶调度模型，在提高航线运营效率、优化资源分配以及降低运营风险方面寻求解决方案。

将结合概率论、随机规划等数学模型方法，并探讨针对不同不确定性场景的调度策略，以提高系统的鲁棒性和适应性。

期望为实际企业提供有效的调度决策支持，促进船舶运营的可持续发展。

1.1 问题的背景在现代社会中，全球海上货物运输占据了重要的地位，而港口作为货物进出口的关键节点，扮演着不可或缺的角色。

船舶调度的效率直接影响到港口运营的效率，进而关系到整个物流链的安全与经济效益。

理想的船舶调度策略能够最大化货物进出港口的效率，减少等待时间，提高港口吞吐量以及客户满意度。

实际的船舶调度工作中面临诸多不可控因素，比如天气状况、机械设备故障、船舶右倾响应及修改厂计划等，这些都可能导致船舶实际靠港作业时间与计划时间不符，使得原本预设的港口作业安排变得不确定。

云计算环境任务调度方法研究综述结论云计算环境下的任务调度方法是云计算领域中的一个重要研究方向，旨在有效地分配和调度任务资源，以提高整体的性能和效率。

本文通过综述现有的研究成果，总结了云计算环境下的任务调度方法，并对其进行了评价和分析。

一、引言云计算环境下的任务调度是指将用户提交的任务分配给合适的计算节点，并通过合理的调度策略将任务在集群中执行。

在云计算中，任务调度对于系统的性能和资源利用率有着重要的影响。

因此，研究如何有效地进行任务调度成为了云计算领域的热点问题。

二、任务调度方法1. 静态调度方法静态调度方法是指在任务提交前，根据系统的静态信息进行调度决策。

这种方法主要依靠任务的属性和资源需求来进行调度，例如任务的优先级、计算量、数据传输量等。

静态调度方法简单高效，但无法适应动态变化的环境。

2. 动态调度方法动态调度方法是指在任务执行过程中，根据系统的动态信息进行调度决策。

这种方法可以根据当前系统的负载、资源利用率等信息进行任务的动态调度。

动态调度方法能够更好地适应系统的变化，提高系统的性能和资源利用率。

3. 优化调度方法优化调度方法是指通过数学建模和优化算法，寻找最优的任务调度策略。

这种方法可以考虑多个因素，如任务的执行时间、资源利用率、能耗等，并通过优化算法求解最优的任务调度方案。

优化调度方法可以提高系统的整体性能，但计算复杂度较高。

三、任务调度评价指标1. 响应时间响应时间是指从任务提交到任务完成的时间间隔，是衡量任务调度效果的重要指标。

较短的响应时间可以提高用户的体验和满意度。

2. 资源利用率资源利用率是指系统中各个计算节点的资源利用程度，包括CPU利用率、内存利用率等。

高资源利用率可以提高系统的效率和经济性。

3. 能耗能耗是指系统在执行任务过程中消耗的能量。

降低能耗可以节约能源和降低系统的运行成本。

四、任务调度算法1. FCFS算法FCFS（First-Come, First-Served）算法是一种最简单的任务调度算法，按照任务提交的顺序进行调度。

不确定环境下生产控制与能力规划的综合优化制造系统的生产控制问题与能力规划问题往往被分开单独研究。

然而,当生产能力不足时,即使采用最优生产控制依然不能满足需求;另一方面,由于生产控制的目的是将生产能力发挥到极致,因此如果生产能力规划不考虑生产控制,那么规划后得到的生产能力往往会偏高,从而浪费设备成本。

尤其是在不确定环境下(例如:机器随机故障、产品更新迭代引起的工艺路线不确定等),这两个问题更需要综合考虑,以使得制造系统能以最小的投资成本获得最好的生产性能,同时抵御不确定因素带来的负面影响。

因此,本文分别研究了四种典型制造系统在不确定环境下生产控制与能力规划的综合优化问题。

一、考虑机器随机故障时单品种多并行机多阶段串行生产线的综合优化问题。

这一问题的目标是最小化设备成本,同时保证平均生产成本小于允许值。

而分析系统状态的稳态概率分布是评估平均生产成本的关键。

首先我们从简单的单阶段多并行机制造系统着手,分析了它的稳态概率分布计算方法。

然后基于单阶段系统的稳态概率分布,提出了两阶段串行生产线的近似稳态概率分布的计算方法以及两阶段串行生产线的分解方法。

进一步地,将两阶段系统的稳态概率分布计算方法以及分解方法推广至多阶段生产线,从而计算多阶段生产线各缓冲区库存水平的稳态概率分布以及平均生产成本。

最后采用基于梯度的算法来优化生产控制参数,再采用整数规划算法来求解能力规划问题。

数值仿真实验表明所提出的稳态概率分布的计算方法是准确的,同时,生产控制和生产能力综合优化所得到的解在投资成本和生产性能上优于单独考虑生产控制与能力规划的解。

二、考虑机器随机故障时多品种多并行机多阶段制造系统综合优化问题。

这一问题的目标是最小化设备成本,同时保证平均生产成本小于允许值。

同样地,获取它的稳态的概率分布是关键。

因为两品种多并行机单阶段不考虑欠产情形的制造系统可以被认为是多品种多并行机多阶段系统的基本模块。

我们首先分析这个基本模块在优先级安全库存点控制策略下的稳态概率分布。

不确定环境下农产品供应链协调决策模型研究中期
报告
一、研究背景和意义
农产品是人类生活中不可或缺的食品资源，对于保障国民粮食安全和增加农村收入具有重要意义。

然而，当前农产品供应链协调存在的问题较多，如信息不对称、质量管理不规范、采购管理不合理等。

这些问题导致了农产品供应链效率低下、资源浪费和利益分配不公等问题。

因此，寻找一种有效的农产品供应链协调决策模型具有重要的研究价值和现实意义。

二、研究内容和方法
本研究旨在构建一种不确定环境下的农产品供应链协调决策模型，以提高农产品供应链的效率和质量。

具体研究内容和方法如下：
1.梳理农产品供应链协调研究领域的相关理论和实践经验，了解农产品供应链协调的现状和面临的问题。

2.建立农产品供应链协调决策模型，考虑不确定性因素的影响。

模型包括生产决策、采购决策、销售决策等方面，利用数学模型、优化模型等工具进行建模和求解。

3.模型的求解过程需要借助于计算机软件，例如Matlab、SPSS等，以提高求解效率和精度。

4.实验验证模型的有效性。

选取相关的数据样本进行模型的实验验证，并对模型进行改进和优化。

三、研究进度和计划
本研究已完成了第一阶段的文献综述和问题定义，初步确定了可行性研究的方向和目标。

接下来的计划为：
1.完善研究框架和模型构建的理论基础。

2.在实践中逐步获取、整理和运用相关的数据。

3.依托于计算机软件，完成模型建模和求解部分。

4.在实验验证过程中不断完善和优化模型。

5.基于以上研究成果，撰写研究报告并进行文献撰写和相关学术交流。