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公开(公告)号：CN107622338A
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201710695985.8
申请日：2017-08-15
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明体提出一种基于分布集鲁棒并行机调度模型的生产调度方法，属于生产调度及运筹学领域。该方法首先构建具有风险厌恶特性的分布集鲁棒优化模型DR-PMSP-RA，根据模型的目标函数和约束条件，得到初始模型DR-PMSP-RA1的表达式；对DR-PMSP-RA模型的目标函数进行转化，得到该目标函数的估计上界，并将初始模型转化为估计模型DR-PMSP-RA2，该估计模型可分解为两个独立的子模型，对子模型分别求解，更优的子模型解即为整个模型的最优解，得到最优的生产调度方案。通过本方法建立的模型更加符合实际生产的情况，通过利用生产环境中更多的信息，可以在保证系统性能的情况下，降低决策的风险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106651089B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201610832775.4
申请日：2016-09-19
Applicant: 清华大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提出的一种生产调度问题的分布集鲁棒模型的建模方法，属于生产调度及运筹学领域。本发明采用基于不确定分布函数集的分布集鲁棒优化方法对生产调度问题进行建模，模型由目标函数和约束条件构成，模型的目标为寻找一个最优的鲁棒调度序列，使得该序列的总流经时间在加工时间服从最差分布的情况下具有最小的条件风险价值。求解时，模型被分解为一个指派子问题和一个整数二阶锥规划子问题，采用最短平均加工时间优先准则以及本发明设计的两种柯西松弛算法，对模型进行优化并求得最优解。本发明将分布集鲁棒优化方法应用于生产调度问题中，比已有的鲁棒建模方法更符合实际生产情况，在保证系统性能的情况下，降低决策风险。
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公开(公告)号：CN107609678B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201710717959.0
申请日：2017-08-21
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出一种考虑矩信息不确定性的同型并行机生产调度方法，属于生产调度及运筹学领域。该方法首先构建考虑矩信息不确定性的分布集鲁棒优化模型DR‑PMSP‑MU，得到包括内层问题和外层问题的初始模型DR‑PMSP‑MU1的表达式；对DR‑PMSP‑MU模型的决策变量进行转换后，对内层问题求解，并将DR‑PMSP‑MU1模型等价转化为可求解模型DR‑PMSP‑MU2；DR‑PMSP‑MU2模型的最优解即为整个模型的最优解，该最优解对应多个最优生产调度方案，决策者可根据需要自行选择；本发明建立的模型更加符合实际生产的情况，通过利用生产环境中更多的信息，可以在保证系统性能的情况下，降低决策的风险。
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公开(公告)号：CN107622338B
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201710695985.8
申请日：2017-08-15
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明体提出一种基于分布集鲁棒并行机调度模型的生产调度方法，属于生产调度及运筹学领域。该方法首先构建具有风险厌恶特性的分布集鲁棒优化模型DR‑PMSP‑RA，根据模型的目标函数和约束条件，得到初始模型DR‑PMSP‑RA1的表达式；对DR‑PMSP‑RA模型的目标函数进行转化，得到该目标函数的估计上界，并将初始模型转化为估计模型DR‑PMSP‑RA2，该估计模型可分解为两个独立的子模型，对子模型分别求解，更优的子模型解即为整个模型的最优解，得到最优的生产调度方案。通过本方法建立的模型更加符合实际生产的情况，通过利用生产环境中更多的信息，可以在保证系统性能的情况下，降低决策的风险。
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公开(公告)号：CN107609678A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710717959.0
申请日：2017-08-21
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出一种考虑矩信息不确定性的同型并行机生产调度方法，属于生产调度及运筹学领域。该方法首先构建考虑矩信息不确定性的分布集鲁棒优化模型DR-PMSP-MU，得到包括内层问题和外层问题的初始模型DR-PMSP-MU1的表达式；对DR-PMSP-MU模型的决策变量进行转换后，对内层问题求解，并将DR-PMSP-MU1模型等价转化为可求解模型DR-PMSP-MU2；DR-PMSP-MU2模型的最优解即为整个模型的最优解，该最优解对应多个最优生产调度方案，决策者可根据需要自行选择；本发明建立的模型更加符合实际生产的情况，通过利用生产环境中更多的信息，可以在保证系统性能的情况下，降低决策的风险。
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公开(公告)号：CN106651089A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610832775.4
申请日：2016-09-19
Applicant: 清华大学
IPC: G06Q10/06
CPC classification number: G06Q10/0631
Abstract: 本发明提出的一种生产调度问题的分布集鲁棒模型的建模方法，属于生产调度及运筹学领域。本发明采用基于不确定分布函数集的分布集鲁棒优化方法对生产调度问题进行建模，模型由目标函数和约束条件构成，模型的目标为寻找一个最优的鲁棒调度序列，使得该序列的总流经时间在加工时间服从最差分布的情况下具有最小的条件风险价值。求解时，模型被分解为一个指派子问题和一个整数二阶锥规划子问题，采用最短平均加工时间优先准则以及本发明设计的两种柯西松弛算法，对模型进行优化并求得最优解。本发明将分布集鲁棒优化方法应用于生产调度问题中，比已有的鲁棒建模方法更符合实际生产情况，在保证系统性能的情况下，降低决策风险。
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