动态车间作业调度的实时规则选择与评价研究综述

本文综述了动态车间作业调度问题中的调度规则算法研究。动态车间作业调度是工业生产中的关键环节，其目标是在不断变化的环境中高效地分配任务和资源。调度规则作为解决这类问题的重要手段，其性能往往取决于特定的环境条件。然而，当环境因素如设备故障、订单波动或工人的技能变化时，静态的调度规则可能不再适用，这就需要实时选择和评估新的调度策略。 本文首先概述了调度规则的发展历程，将其分为不同的类别，如基于规则的、启发式搜索的、遗传算法的、模拟退火的等，并强调了它们各自的特点和适用场景。然后，着重介绍了如何通过实时选择调度规则的方法，包括稳态仿真、人工智能技术如专家系统、机器学习以及人工神经网络。稳态仿真通过模拟长期运行情况来评估规则效果，而人工智能方法则利用其自我学习和适应性来动态调整策略。 专家系统借助预先设定的知识库和推理机制，机器学习则通过对历史数据的学习来预测和优化调度，人工神经网络则能处理复杂非线性关系，提供更精确的决策支持。文章列举了这些方法在实际研究中的应用案例和研究成果，以及相应的评估指标，如生产效率、响应时间、能耗等。 然而，文中也指出当前调度规则算法存在一些不足，如过度依赖模型假设、计算复杂度过高或者对环境变化反应不灵敏等问题。因此，未来的研究方向可能集中在发展更为灵活、自适应的调度规则，结合深度学习和强化学习等先进技术，以提高动态环境下的调度效率和鲁棒性。 总结来说，本文为读者提供了一个全面的视角，探讨了动态车间作业调度问题中调度规则算法的现状、发展趋势以及挑战，对于相关领域的研究人员和工程师具有重要的参考价值。