改进滚动时域法提升单机动态调度性能

本文主要探讨了一类单机动态调度问题的改进滚动时域方法。滚动时域方法是一种广泛应用于优化控制领域的技术，它通过在每个时间步长内处理部分问题并滚动向前推进来解决复杂动态系统中的调度问题。在传统的滚动时域方法中，调度子问题通常是通过局部优化得到解决方案，可能忽略了全局最优性。 作者们针对这类问题提出了一种创新策略，即在调度子问题的目标函数中引入了一个终端惩罚项。这个惩罚项旨在促使算法在优化每个时间步的决策时，不仅要考虑当前的局部效果，还要考虑到整个调度过程的最终结果。这种做法类似于在规划过程中添加一个对长期性能的约束，以避免短期最优导致的全局不良影响。 他们进一步证明，现有的分枝定界算法，经过适当的修改，能够有效地求解这个带有终端惩罚的改进调度子问题。分枝定界算法是一种搜索策略，它通过不断划分问题空间，同时保持最佳解的下界，逐步逼近全局最优解。在这个背景下，该算法被证明可以提供一个可靠的求解框架。 通过仿真计算，研究者发现，改进后的滚动时域方法在大多数情况下能显著提高调度质量，相比于传统的规则调度方法，它能够在满足性能指标的同时，更好地平衡局部与全局的利益。这表明，加入终端惩罚的概念和使用分枝定界算法的策略对于提升这类单机动态调度问题的解决效果具有积极的作用。 总结来说，本文的主要贡献在于提出了一种结合滚动时域方法、终端惩罚和分枝定界算法的创新调度策略，为解决一类单机动态调度问题提供了一种更为高效和全局优化的方法。这对于优化工业生产、物流管理等实际应用中的动态决策问题具有重要的理论和实践价值。