飞机制造调度优化：跨工序约束的柔性jobshop启发式方法

"这篇论文研究的是带有跨工序约束的柔性jobshop调度问题，主要应用于飞机制造企业的金属加工车间。在这样的生产环境中，由于涉及到小批量、多品种的生产模式，调度问题变得尤为复杂，因为它涉及到跨多个工序的作业流程。论文提出了一种三阶段启发式算法来解决这一NP-hard问题，旨在降低问题的复杂度并在多项式时间内找到有效的调度方案。该方法包括瓶颈工作中心的判定、设备分配和任务排序三个步骤。实际应用表明，采用此启发式方法生成的调度方案，关键路径的等待时间仅占总完工时间的1.5%以下，表现出良好的效果。该研究受到国家‘863’计划和国家自然科学基金的资助，并由沈益民和范玉顺两位教授进行，他们的研究领域涵盖了应用数学、作业调度、系统集成等多个方面。" 这篇论文详细探讨了飞机制造企业金属加工车间的调度挑战，即带有跨工序约束的柔性jobshop问题。这种问题在传统的jobshop调度问题基础上增加了工序之间的关联性，使得调度的复杂性大大增加。为了应对这一难题，研究者设计了一种三阶段启发式算法，这种方法首先识别出瓶颈工作中心，然后进行设备分配，最后进行任务排序。通过这三个步骤，可以逐步简化问题，使其能在可接受的时间内找到解决方案。 第一阶段，瓶颈工作中心的判定是关键，它确定了生产流程中的制约因素，帮助优化资源分配。第二阶段的设备分配则考虑了车间设备的实际能力和限制，确保任务能够顺利进行。第三阶段的任务排序根据前两个阶段的结果，制定出合理的工作顺序，以减少等待时间和提高效率。 实际应用结果显示，这个启发式算法在解决此类调度问题上表现优秀，关键路径的等待时间占比极低，仅为1.5%左右，这意味着生产流程的延误被有效控制，整体完工时间得到了显著改善。这种方法的高效性和实用性对于飞机制造等需要精细化调度的行业具有重要意义。 此外，这篇论文的作者沈益民和范玉顺是来自清华大学自动化系的教授，他们在作业调度、系统集成等领域有着深入的研究。他们的工作不仅理论性强，而且有实际应用价值，为解决实际生产中的调度难题提供了有价值的工具和思路。