文笑雨, 王康紅, 孫海強(qiáng), 高 亮

(1.鄭州輕工業(yè)大學(xué) a.河南省機(jī)械裝備智能制造重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;b.機(jī)電工程學(xué)院，鄭州 450002;2.華中科技大學(xué) 數(shù)字制造裝備與技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢 430074)

隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展和人民生活水平的提高，消費(fèi)者對(duì)于產(chǎn)品的需求逐漸從標(biāo)準(zhǔn)化趨向于個(gè)性化、定制化，這會(huì)對(duì)生產(chǎn)設(shè)備的柔性提出了更高的要求。為滿足不同用戶的不同需求，越來越多的企業(yè)開始進(jìn)行非標(biāo)準(zhǔn)機(jī)械設(shè)備的設(shè)計(jì)和制造。這些機(jī)械設(shè)備一般具有加工靈活性高的特點(diǎn)，多由多個(gè)小功能單元組成復(fù)雜的系統(tǒng)，每一個(gè)功能單元的組成部分相對(duì)簡(jiǎn)單，一般包含種類繁多的不同零件，單個(gè)零件的結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單、加工靈活性比較大，因此工藝路線可選擇性比較大。在加工生產(chǎn)這一類非標(biāo)準(zhǔn)機(jī)械設(shè)備時(shí)，制造系統(tǒng)中會(huì)包含豐富的機(jī)器柔性、工序順序柔性和加工路徑柔性，工藝規(guī)劃與車間調(diào)度環(huán)節(jié)相互制約與影響的程度較大。這些企業(yè)現(xiàn)場(chǎng)管理均存在工藝規(guī)劃環(huán)節(jié)與車間調(diào)度環(huán)節(jié)難以協(xié)調(diào)，生產(chǎn)調(diào)控困難的問題，實(shí)現(xiàn)工藝規(guī)劃與車間調(diào)度的集成優(yōu)化顯得極其重要。工藝規(guī)劃與車間調(diào)度是制造系統(tǒng)中重要的兩個(gè)子系統(tǒng)，工藝規(guī)劃的輸出制約著車間資源的分配，車間的實(shí)時(shí)狀態(tài)影響工藝規(guī)劃的有效性。若將工藝規(guī)劃與車間調(diào)度分成兩個(gè)獨(dú)立環(huán)節(jié)展開研究，兩者的相互制約關(guān)系將對(duì)制造系統(tǒng)整體性能的提升產(chǎn)生不良的影響[1]。隨著智能制造的興起，數(shù)字孿生[2]、網(wǎng)絡(luò)化制造[3]等新技術(shù)的發(fā)展使得工藝規(guī)劃環(huán)節(jié)和車間調(diào)度環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)更容易互聯(lián)互通，對(duì)不同制造環(huán)節(jié)的集成優(yōu)化以及調(diào)度方案的動(dòng)態(tài)調(diào)控是保證智能制造能夠推行的重要技術(shù)。對(duì)集成式工藝規(guī)劃與車間調(diào)度(integrated process planning and scheduling, IPPS)問題進(jìn)行研究可以在工藝規(guī)劃初期對(duì)后期加工現(xiàn)場(chǎng)的資源利用狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)，能夠有效避免加工現(xiàn)場(chǎng)的資源沖突，使現(xiàn)有的生產(chǎn)資源得到充分利用，滿足企業(yè)對(duì)市場(chǎng)需求的快速響應(yīng)。

在制造業(yè)可持續(xù)發(fā)展的需求下，在進(jìn)行工藝規(guī)劃及車間調(diào)度時(shí)需要考慮一些綠色指標(biāo)，如噪音、能耗、碳排放等[4]。另外，制造系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行過程中常伴隨一些無法預(yù)料的不確定擾動(dòng)因素，如工件工序加工時(shí)間不確定、機(jī)器故障、交貨期變化、訂單變化等。為保證生產(chǎn)高效、低耗、有序運(yùn)行，要求制造系統(tǒng)必須能夠?qū)Σ淮_定擾動(dòng)因素及時(shí)響應(yīng)、動(dòng)態(tài)調(diào)整[5]。IPPS問題因?yàn)榭紤]到制造系統(tǒng)的多種柔性因素，能夠應(yīng)對(duì)生產(chǎn)中一些不確定擾動(dòng)因素。對(duì)IPPS問題進(jìn)行研究時(shí)需要考慮如何在模型構(gòu)建以及運(yùn)作方法上及時(shí)應(yīng)對(duì)不確定擾動(dòng)事件，減少不確定性因素對(duì)調(diào)度方案帶來的影響。

在上述背景下，針對(duì)近年來IPPS問題的研究現(xiàn)狀，筆者分別從IPPS建模、IPPS求解方法兩方面進(jìn)行綜述與分析，并對(duì)不確定擾動(dòng)下IPPS問題以及面向綠色制造的IPPS問題研究現(xiàn)狀進(jìn)行了總結(jié)與分析。在上述分析基礎(chǔ)上，對(duì)未來開展IPPS問題研究的一些方向進(jìn)行了展望。

1 IPPS問題研究現(xiàn)狀

1.1 IPPS建模方法的研究概況

工藝規(guī)劃與車間調(diào)度一般分屬于制造企業(yè)中的不同部門，在實(shí)施集成優(yōu)化時(shí)，重點(diǎn)需要考慮兩環(huán)節(jié)之間信息如何進(jìn)行交互。根據(jù)兩環(huán)節(jié)不同的信息交互方式，一種經(jīng)典的分類方法是將工藝規(guī)劃與車間調(diào)度的集成模型分為3種[1,6]：非線性方法、閉環(huán)式方法以及分布式方法。呂盛坪等[7]將上述3種集成方法歸納為離線式接口集成方法、在線式接口集成方法以及面向功能集成方法。這3種集成方法的特點(diǎn)及應(yīng)用情況如表1所示。這3種集成方法中，非線性方法因其在工藝規(guī)劃與車間調(diào)度環(huán)節(jié)信息交互方式上比較簡(jiǎn)單，應(yīng)用最為廣泛。大多數(shù)研究者聚焦于建立合適的混合整數(shù)規(guī)劃模型，以期能夠保證工藝規(guī)劃環(huán)節(jié)為車間調(diào)度環(huán)節(jié)提供盡可能多的備選工藝路線集合[8]。

表1 3種集成方法的特點(diǎn)及應(yīng)用情況Table 1 The characteristics and applications of three integration methods

隨著IPPS基本集成模型研究的日漸成熟，越來越多的學(xué)者開始關(guān)注特定生產(chǎn)環(huán)境下工藝規(guī)劃與車間調(diào)度進(jìn)行集成的特殊性。從大批量定制化生產(chǎn)模式的特點(diǎn)出發(fā)，充分考慮到不同類型的制造企業(yè)對(duì)于工藝規(guī)劃與車間調(diào)度階段的重視程度有所不同，陳亮[9]采用主從聯(lián)合優(yōu)化思想構(gòu)建工藝規(guī)劃與車間調(diào)度的集成優(yōu)化模型。Chen等[10]構(gòu)建了面向產(chǎn)品不確定性的IPPS雙層規(guī)劃模型，采用混合整數(shù)規(guī)劃模型描述上層工藝規(guī)劃模型，采用基于Agent的建模方法處理下層車間調(diào)度問題。Rietz等[11]建立了一種偽多項(xiàng)式網(wǎng)絡(luò)流模型，用以對(duì)中期工藝規(guī)劃與短期車間調(diào)度進(jìn)行集成。為了應(yīng)對(duì)實(shí)際制造過程中存在的多車間供料及加工的情況，巴黎等[12]提出了綜合考慮裝配及物流環(huán)節(jié)的IPPS模型。針對(duì)具有并行單元和資源受限的多產(chǎn)品單級(jí)批處理工廠，結(jié)合制造服務(wù)理念，Aguirre等[13]提出了一種IPPS與機(jī)器維護(hù)維修集成的模型。上述研究均表明，IPPS建模方法的研究在朝向更貼近實(shí)際生產(chǎn)的方向逐步發(fā)展，所建立的集成模型注重工藝規(guī)劃與車間調(diào)度的層次關(guān)聯(lián)性，對(duì)不同的生產(chǎn)模式更具有針對(duì)性，對(duì)實(shí)際制造環(huán)境描述的更加完備。這將進(jìn)一步促進(jìn)IPPS嵌入商業(yè)級(jí)工業(yè)軟件，從而更好地發(fā)揮其服務(wù)實(shí)際生產(chǎn)過程的作用。

1.2 IPPS求解方法的研究概況

當(dāng)前IPPS問題的求解方法主要集中在使用非線性方法實(shí)現(xiàn)工藝規(guī)劃與車間調(diào)度階段的信息交互，并采用智能優(yōu)化算法對(duì)問題解空間進(jìn)行搜索尋優(yōu)。依據(jù)優(yōu)化目標(biāo)個(gè)數(shù)的不同，基于智能優(yōu)化算法的IPPS求解方法又可以進(jìn)一步分為單目標(biāo)優(yōu)化方法和多目標(biāo)優(yōu)化方法。

單目標(biāo)IPPS問題的求解方法研究相對(duì)較為成熟，主要集中在基于蟻群算法的優(yōu)化方法和基于遺傳算法的混合算法設(shè)計(jì)。研究者在使用蟻群算法求解單目標(biāo)IPPS問題時(shí)，會(huì)將螞蟻探尋路徑的過程與IPPS問題中柔性工藝路徑的選擇相結(jié)合。Leung等[14]構(gòu)建了基于Agent系統(tǒng)的蟻群算法求解單目標(biāo)IPPS問題。Zhang等[15]提出了一種構(gòu)造式元啟發(fā)規(guī)則與蟻群算法結(jié)合求解IPPS問題。王進(jìn)峰等[16]及黃學(xué)文等[17]使用改進(jìn)的蟻群算法求解單目標(biāo)IPPS問題。在混合算法設(shè)計(jì)方面，一般采取的方法是設(shè)計(jì)有效的鄰域結(jié)構(gòu)嵌入全局搜索能力比較好的算法中進(jìn)行局部搜索，從而對(duì)解空間進(jìn)行充分探索?；旌纤惴ǖ拇頌檫z傳算法與變鄰域搜索算法的結(jié)合。Li等[18]設(shè)計(jì)了一種高效遺傳變鄰域混合算法求解單目標(biāo)IPPS問題。此方法在工藝規(guī)劃階段采用一種三層編碼方法，不僅能夠?qū)に囈?guī)劃階段的工藝柔性、工序柔性及加工柔性進(jìn)行比較完備的表達(dá)，同時(shí)也能夠使用相對(duì)比較簡(jiǎn)單的交叉變異算子。在車間調(diào)度階段考慮的車間類型為作業(yè)車間調(diào)度問題，將變鄰域搜索嵌入遺傳算法中，兼顧多種鄰域結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)，充分探索問題解空間。工藝規(guī)劃與車間調(diào)度階段協(xié)同進(jìn)化，在求解IPPS最大完工時(shí)間上取得了非常優(yōu)異的計(jì)算結(jié)果。該方法被用來求解Kim提出的24個(gè)IPPS基本測(cè)試算例，其中19個(gè)解超過或等于當(dāng)前已取得的最好解，在6個(gè)測(cè)試算例上發(fā)現(xiàn)了當(dāng)前最好解。作者還將該算法應(yīng)用于某非標(biāo)機(jī)械制造廠中實(shí)際存在的IPPS問題，計(jì)算結(jié)果顯示所提出算法能夠有效解決實(shí)際工程案例。金亮亮等[19]將遺傳算法與變鄰域搜索有機(jī)結(jié)合，提出了一種文化基因算法求解單目標(biāo)IPPS問題。Zhang等[20]提出了一種面向?qū)ο缶幋a的遺傳算法求解單目標(biāo)IPPS問題。杜軒等[21]綜合運(yùn)用遺傳算法、差分進(jìn)化算法以及克隆鄰域搜索算法的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種有效的多群體混合算法求解單目標(biāo)IPPS問題。Zhang等[22]提出了一種擴(kuò)展帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法求解分布式單目標(biāo)IPPS問題。Liu等[23]設(shè)計(jì)了求解單目標(biāo)IPPS問題的量子啟發(fā)式混合算法。文笑雨等[24]提出了一種兩階段混合算法求解單目標(biāo)IPPS問題。Barzanji等[25]設(shè)計(jì)了基于邏輯的Benders分解方法求解單目標(biāo)IPPS問題。

依據(jù)對(duì)多個(gè)目標(biāo)處理方法的不同，多目標(biāo)IPPS的求解方法可被分為兩類，即非Pareto的方法和基于Pareto的方法。非Pareto的方法屬于先決策后優(yōu)化，即權(quán)重的確定代表了決策者的決策結(jié)果，權(quán)重的設(shè)定會(huì)對(duì)優(yōu)化結(jié)果帶來一定的主觀影響因素。早期多目標(biāo)IPPS問題的研究多采用加權(quán)法進(jìn)行求解，近年來該方法使用較少。僅有Shokouhi[26]使用加權(quán)法和遺傳算法求解多目標(biāo)IPPS問題。近年來，更多的學(xué)者采用基于Pareto的方法對(duì)IPPS問題進(jìn)行求解，以期能夠減少主觀決策對(duì)問題求解的影響，找尋兼顧多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)的Pareto前沿?；赑areto的方法屬于后驗(yàn)法，即先優(yōu)化再?zèng)Q策，優(yōu)化的過程只與問題本身特性有關(guān)系，較少受到主觀因素的干擾。Jin等[27]設(shè)計(jì)一種改進(jìn)的多目標(biāo)Memetic算法求解多目標(biāo)IPPS問題。Zhang 等[28]研究了再制造環(huán)境下的IPPS問題，提出了一種基于仿真優(yōu)化的多目標(biāo)遺傳算法。李言等[29]設(shè)計(jì)了基于NSGA-II的多目標(biāo)IPPS求解方法。Mohapatra等[30]設(shè)計(jì)了一種精英受控的NSGA求解多目標(biāo)IPPS問題。Luo等[31]提出了一種帶免疫原理和外部存檔策略的多目標(biāo)遺傳算法求解多目標(biāo)IPPS問題。Manupati等[32]面向網(wǎng)絡(luò)制造環(huán)境提出一種基于移動(dòng)代理的方法同時(shí)優(yōu)化IPPS的最大完工時(shí)間以及設(shè)備利用率。Milic等[33]提出了一種基于混沌理論的粒子群優(yōu)化算法同時(shí)優(yōu)化IPPS問題的最大完工時(shí)間、平均流程時(shí)間以及機(jī)器負(fù)載平衡。杜軒等[34]提出一種聚類差分進(jìn)化算法同時(shí)優(yōu)化IPPS問題的3個(gè)目標(biāo)。Zhang等[35]設(shè)計(jì)出一種參數(shù)調(diào)整的增強(qiáng)蟻群優(yōu)化算法同時(shí)優(yōu)化最大完工時(shí)間、流程時(shí)間以及計(jì)算時(shí)間。

由于基于Pareto的方法能夠更加客觀反應(yīng)問題特性，該方法是當(dāng)前多目標(biāo)IPPS求解方法的研究焦點(diǎn)。但是，當(dāng)前大多數(shù)研究?jī)H停留在使用基本的多目標(biāo)進(jìn)化算法框架進(jìn)行多目標(biāo)IPPS問題的求解，與單目標(biāo)IPPS優(yōu)化方法相比，多目標(biāo)IPPS優(yōu)化方法在利用問題領(lǐng)域知識(shí)方面略顯不足。另外，在進(jìn)化算法的研究領(lǐng)域，高維多目標(biāo)進(jìn)化算法已經(jīng)在函數(shù)優(yōu)化問題上取得了較為豐碩的理論成果[36]，但是在車間調(diào)度領(lǐng)域的應(yīng)用還非常少。

2 不確定擾動(dòng)下的IPPS問題研究現(xiàn)狀

受信息技術(shù)的發(fā)展制約，早期的IPPS研究聚焦于靜態(tài)生產(chǎn)環(huán)境，一般在提出模型時(shí)先假設(shè)不考慮實(shí)際制造過程中的不確定擾動(dòng)因素，相關(guān)理論成果在實(shí)施應(yīng)用時(shí)具有一定的局限性。隨著近年來新一代信息技術(shù)的高速發(fā)展，制造系統(tǒng)實(shí)施運(yùn)行中各環(huán)節(jié)的相關(guān)數(shù)據(jù)能夠更容易地被采集以及存儲(chǔ)，不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)也更容易進(jìn)行互聯(lián)互通，因此，越來越多的學(xué)者開始關(guān)注于不確定擾動(dòng)下IPPS問題的研究。

Liu 等[37]考慮了新工件到達(dá)的不確定事件，設(shè)計(jì)了基于蟻群優(yōu)化算法的動(dòng)態(tài)IPPS求解方法。為應(yīng)對(duì)機(jī)器故障和新工件到達(dá)的不確定性，Xia等[38]將混合算法與滾動(dòng)窗口技術(shù)相結(jié)合求解動(dòng)態(tài) IPPS 問題。Yu等[39]提出了一種混合遺傳粒子群優(yōu)化算法求解動(dòng)態(tài)IPPS問題，求解過程分為靜態(tài)階段和動(dòng)態(tài)階段，在動(dòng)態(tài)階段，針對(duì)機(jī)器故障這一車間運(yùn)行動(dòng)態(tài)事件，通過調(diào)整機(jī)器故障時(shí)間段內(nèi)待加工工件工藝路線以應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)事件。巴黎等[40]將不確定加工時(shí)間考慮到工藝規(guī)劃與調(diào)度集成問題中。Jin等[41]提出一種文化基因算法求解帶不確定加工時(shí)間的IPPS問題。Jin等[42]考慮最大完工時(shí)間，穩(wěn)定性及拖期時(shí)間3個(gè)準(zhǔn)則，提出一種求解動(dòng)態(tài)IPPS問題的驅(qū)動(dòng)重調(diào)度策略。Li等[43]采用區(qū)間數(shù)描述不確定加工時(shí)間，設(shè)計(jì)混合遺傳粒子群優(yōu)化算法對(duì)不確定IPPS問題進(jìn)行求解。

表2 不確定擾動(dòng)下IPPS問題應(yīng)對(duì)策略及新增優(yōu)化目標(biāo)Table 2 Coping strategies and new optimization objectives of IPPS under uncertain disturbance

3 面向綠色制造的IPPS問題研究現(xiàn)狀

綠色車間調(diào)度是綠色制造的重要環(huán)節(jié)，比傳統(tǒng)調(diào)度問題的求解難度更高，更具學(xué)術(shù)研究意義和工程應(yīng)用價(jià)值[4]。IPPS問題是一種擴(kuò)展的車間調(diào)度問題，隨著綠色制造的大力推進(jìn)，綠色制造模式下IPPS問題的研究開始得到越來越多學(xué)者的關(guān)注。Li等[44]研究了面向可持續(xù)制造和再制造的IPPS模型。Dai等[45]建立了面向節(jié)能的工藝規(guī)劃與車間調(diào)度集成模型，其中能耗指標(biāo)包含制造系統(tǒng)中所有工作機(jī)器在生產(chǎn)和非生產(chǎn)階段的總能耗。Zhang等[46]提出一種IPPS節(jié)能優(yōu)化模型。劉瓊等[47]提出了一種考慮碳排放量的IPPS模型。李聰波等[48]建立了面向能耗的分批IPPS模型。黃志清等[49]建立了工藝規(guī)劃與車間調(diào)度的能量?jī)?yōu)化模型。李玲玲[50]、張漪[51]構(gòu)建了IPPS與加工參數(shù)集成優(yōu)化的模型。孟磊磊等[52]使用空閑能耗和空閑時(shí)間的不同建模思想構(gòu)建了面向節(jié)能的IPPS模型。Jin等[53]采用基于網(wǎng)絡(luò)圖的混合整數(shù)線性規(guī)劃模型構(gòu)建了面向節(jié)能的IPPS模型。

在研究綠色制造模式下的IPPS問題時(shí)，不僅可以在車間調(diào)度環(huán)節(jié)通過改變工件在機(jī)器上的加工順序以實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排，還可以在工藝規(guī)劃環(huán)節(jié)綜合考慮可選加工工藝、可選加工機(jī)器以及工序加工序列等因素對(duì)于綠色指標(biāo)的影響。因此，綠色I(xiàn)PPS問題的研究能夠進(jìn)一步發(fā)掘制造系統(tǒng)節(jié)能減排的潛力。對(duì)綠色I(xiàn)PPS問題進(jìn)行研究的難點(diǎn)之一是如何構(gòu)建合適的問題模型。上述面向綠色制造模式的IPPS問題研究大多數(shù)采取在建立模型時(shí)增加一個(gè)環(huán)境相關(guān)的目標(biāo)函數(shù)，如能耗、碳排放等，建模方法相對(duì)比較單一。在已有綠色車間調(diào)度模型研究中，不僅僅采用增加綠色目標(biāo)函數(shù)這一方法構(gòu)建綠色車間調(diào)度模型，還有將能耗因素作為約束條件(如峰值能耗)以及將不超過截止完工時(shí)間作為約束來優(yōu)化總能耗的方法來構(gòu)建綠色車間調(diào)度模型。這些研究成果能夠?yàn)榫G色制造模式下的IPPS問題的研究提供新的思路。另一方面，由于綠色I(xiàn)PPS問題在進(jìn)行求解時(shí)，需要同時(shí)兼顧經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和綠色指標(biāo)，問題的解空間更加龐大復(fù)雜。綠色指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間呈現(xiàn)復(fù)雜的非線性關(guān)系，在進(jìn)行優(yōu)化求解時(shí)，對(duì)求解算法的設(shè)計(jì)提出了更高的要求。

4 研究展望

隨著智能制造技術(shù)的發(fā)展，IPPS問題的研究迎來了新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。未來對(duì)該領(lǐng)域的研究可從以下幾個(gè)方面繼續(xù)展開：

1)基于工藝規(guī)劃和車間調(diào)度的層次關(guān)系構(gòu)建有效集成模型。

IPPS問題涉及到工藝規(guī)劃部門的決策者與車間調(diào)度部門的決策者以及企業(yè)上層管理部門的決策者。不同決策者因其面向的對(duì)象不同，進(jìn)行決策時(shí)的側(cè)重點(diǎn)也有所不同。工藝規(guī)劃部門關(guān)注工藝編制的合理化與安全規(guī)范、工藝技術(shù)的改進(jìn)以及標(biāo)準(zhǔn)化等工作；車間調(diào)度部門關(guān)注車間合理化派工，機(jī)器故障的實(shí)施監(jiān)控與診斷等工作；企業(yè)上層管理部門直接與客戶對(duì)接，更加關(guān)注于產(chǎn)品交貨期與客戶滿意度等需求。不同決策者之間通常處于一種非合作的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，如果不能協(xié)調(diào)好各決策者之間的關(guān)系，就有可能出現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)無法順利執(zhí)行的不利局面。IPPS問題是一個(gè)典型的多決策者博弈問題。不同企業(yè)的工藝規(guī)劃部門和車間調(diào)度部門職責(zé)和能力有所不同，決策者對(duì)于工藝規(guī)劃和車間調(diào)度的重視程度也有所不同。但是，在對(duì)工藝規(guī)劃和車間調(diào)度集成模型方面，現(xiàn)有研究大多數(shù)是將工藝規(guī)劃和車間調(diào)度放在同一層次。如何從企業(yè)自身制造特點(diǎn)出發(fā)，結(jié)合制造系統(tǒng)柔性，評(píng)估工藝規(guī)劃與車間調(diào)度在其進(jìn)行集成優(yōu)化時(shí)的主從關(guān)系具有非常重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。比如，當(dāng)企業(yè)更重于工藝需求，則工藝規(guī)劃在集成優(yōu)化中占據(jù)主導(dǎo)地位。當(dāng)企業(yè)訂單任務(wù)緊急時(shí)，車間調(diào)度在集成優(yōu)化中應(yīng)當(dāng)占據(jù)主導(dǎo)地位。因此，對(duì)工藝規(guī)劃和車間調(diào)度進(jìn)行集成優(yōu)化時(shí)，需要結(jié)合具體企業(yè)的實(shí)際生產(chǎn)能力和訂單需求，研究能夠揭示工藝規(guī)劃和車間調(diào)度之間層次關(guān)系的有效模型。

2)揭示IPPS問題多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)的復(fù)雜關(guān)系。

IPPS問題的優(yōu)化目標(biāo)往往并不是絕對(duì)意義上的矛盾沖突關(guān)系，在全局和局部都可能會(huì)存在線性或非線性的復(fù)雜制約關(guān)系，也可能會(huì)存在冗余目標(biāo)。比如，在工藝規(guī)劃階段，工藝成本的降低與客戶對(duì)于工藝設(shè)計(jì)的滿意度之間并不是一種簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，在一定程度上能夠達(dá)到雙贏，但是很多時(shí)候又是相互沖突的；最大完工時(shí)間的減少一般情況下會(huì)減少總流程時(shí)間，但是有可能會(huì)帶來總流程時(shí)間的增加，從而影響到面向交貨期的目標(biāo)。另外，在工藝規(guī)劃階段決定的每個(gè)工件的加工時(shí)間最短有時(shí)能夠帶來車間調(diào)度總完工時(shí)間最短，但是當(dāng)機(jī)器之間的負(fù)載平衡性沒有有效考慮時(shí)，又會(huì)增加車間調(diào)度階段的完工時(shí)間。綠色制造模式下，經(jīng)濟(jì)類的優(yōu)化目標(biāo)和環(huán)境類的優(yōu)化目標(biāo)之間也存在復(fù)雜的耦合關(guān)系。如果能夠揭示IPPS問題多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)之間的復(fù)雜關(guān)系，就可以為多目標(biāo)優(yōu)化方法的設(shè)計(jì)提供一定的先驗(yàn)知識(shí)，有助于提高算法性能。

3)基于問題領(lǐng)域知識(shí)的高效集成優(yōu)化方法設(shè)計(jì)。

已有IPPS問題的研究中，大多數(shù)僅考慮同時(shí)優(yōu)化3個(gè)以內(nèi)的目標(biāo)。從上述總結(jié)中可以看出，IPPS問題包含的優(yōu)化目標(biāo)非常多，遠(yuǎn)不止3個(gè)，屬于高維多目標(biāo)優(yōu)化問題。與同時(shí)優(yōu)化3個(gè)以內(nèi)的多目標(biāo)優(yōu)化方法相比，高維多目標(biāo)優(yōu)化問題中優(yōu)化目標(biāo)數(shù)量多使得Pareto支配關(guān)系失效，優(yōu)化目標(biāo)之間制約關(guān)系復(fù)雜使得問題求解更為困難。由于IPPS問題工藝約束少，柔性大，與傳統(tǒng)調(diào)度問題相比，IPPS問題解空間的冗余更大，IPPS高維多目標(biāo)優(yōu)化方法的研究極具挑戰(zhàn)性?；赑areto的多目標(biāo)優(yōu)化方法能夠更加客觀地反應(yīng)問題本身的特性，因此是當(dāng)前的主要研究方向。但是，當(dāng)IPPS問題優(yōu)化目標(biāo)大大增多時(shí)，基于Pareto的多目標(biāo)優(yōu)化方法在非支配解排序方法，種群收斂性和多樣性維護(hù)策略等方面會(huì)給算法的設(shè)計(jì)帶來新的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化方法無法有效地解決高維多目標(biāo)IPPS問題，亟需深入挖掘IPPS問題的層次關(guān)聯(lián)性、決策空間結(jié)構(gòu)與目標(biāo)空間特性，指導(dǎo)高效集成優(yōu)化方法的設(shè)計(jì)。

4)基于數(shù)字孿生技術(shù)的IPPS動(dòng)態(tài)調(diào)控方法研究。

IPPS問題本身因?yàn)榭紤]到制造系統(tǒng)的多種柔性因素，可以較好地應(yīng)對(duì)生產(chǎn)中一些不確定擾動(dòng)因素?？梢钥紤]結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)，實(shí)時(shí)采集工藝規(guī)劃與車間調(diào)度環(huán)節(jié)的產(chǎn)品、資源、物流與生產(chǎn)數(shù)據(jù)，利用搜集的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)加工時(shí)間不確定、交貨期不確定、急件插入、機(jī)器故障等不確定擾動(dòng)事件，歸納不確定擾動(dòng)事件類型，分析不確定擾動(dòng)事件對(duì)生產(chǎn)效率、碳排放和客戶滿意度的影響，確定不同不確定擾動(dòng)事件的應(yīng)對(duì)策略，對(duì)可選工藝計(jì)劃、車間資源，以及在碰到突發(fā)事件時(shí)的再規(guī)劃和再調(diào)度問題指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。從模型構(gòu)建以及運(yùn)作方法上及時(shí)響應(yīng)突發(fā)事件，發(fā)揮IPPS兼顧多種工藝柔性的特點(diǎn)，探索不確定擾動(dòng)下的IPPS問題動(dòng)態(tài)調(diào)控方法，更好地發(fā)揮工藝規(guī)劃與車間調(diào)度集成優(yōu)化帶來的優(yōu)勢(shì)。

總而言之，IPPS問題的研究對(duì)提高我國(guó)智能制造產(chǎn)業(yè)的管理水平、核心競(jìng)爭(zhēng)力、促進(jìn)其可持續(xù)發(fā)展具有重要意義，其理論價(jià)值與現(xiàn)實(shí)意義廣闊。