随机到达柔性流水车间调度问题（FFSROA）是一个复杂的动态优化问题。首先，由于作业选择和机器分配这两个离散子问题的耦合，使得搜索可行解和最优调度解空间变得复杂，这两个子问题是不可分割、相互交织的。其次，由于存在大量的调度方案，即多模态调度方案，因此可以实现局部最优。该问题的非凸性导致没有明确的优化梯度，从而使优化过程更加复杂。最后，由于作业随机到达，因此需要实时动态优化调度。该算法需要能够在不中断的情况下重新评估和优化操作，这对时间效率提出了更高的挑战。此外，在实际调度场景中，随机到达的订单数量往往达到数千个，因此大规模的特性加剧了FFSROA动态调度问题的复杂性。因此，在解决这些问题时，同时考虑时间效率和搜索效率是至关重要的，这将弥合复杂的现实世界优化挑战和高级优化算法之间的差距。
FFSROA的动态调度问题是一个在实际场景中广泛遇到的具有挑战性的优化问题，其中进化算法在解决FFSROA.调度问题方面具有很大的潜力。这是SFFSROA近年来在CEC会议上的首次竞赛，将推动进化计算方法在现实世界问题中的应用。
Figure 1 The flexible flow shop scenario.
Figure 2 The diagram of decision variables.
在本次竞赛中，我们仔细选择了三种具有代表性的柔性流水车间方案。如图1所示，每个场景由不同的产品、处理阶段和每个处理阶段中的多个并行机构建。通常，决策变量包括作业的处理顺序和每个阶段并行机的选择，以作业的准时交付率为目标，如图2所示。过期订单将被停止处理。本次竞赛将呈现具有随机作业到达的柔性流水车间的三个规模的动态调度问题：1000个订单、5000个订单和10000个订单（详细规格将在竞赛网站上提供）。作为柔性流水车间动态调度问题的扩展，本次竞赛旨在推进生产调度的研究，提出优化算法，探索动态优化的潜在研究方向。
参与者需要开发一种算法来有效地解决这个复杂的调度问题。参与者需要提交完整的源代码。此外，应提供简要介绍代码的结构、功能和变量的代码文档，以便于组织者快速理解。评估将在相同的计算资源下进行，包括计算能力和时间，在三个灵活的flow shop场景中的所有问题实例中进行。将比较参与者算法在计算时间到期之前输出的最优调度解。在所有实例中获得最多最优解决方案的参与者将被加冕为冠军。在性能相同的情况下，将考虑进一步的指标，如次优解的数量和平均计算时间。
参与者应通过指定的电子邮件提交其源代码和文档([email protected])并允许在截止日期前多次提交。组织者将在截止日期后开始评估提交的材料，并在评估完成后宣布结果。参与者可以通过提供的联系信息寻求支持和反馈。我们估计这次比赛将有大约20人参加。
竞赛题目请见：https://github.com/SIA-aps/CEC2025-DFFSP-competition
CEC2025官网：https://www.cec2025.org/
CEC
组织者
刘昶
所属单位：中国科学院沈阳自动化研究所，沈阳，中国
电子邮件：[email protected]
长期从事复杂制造过程建模、生产调度和智能优化的理论和应用研究。她承担了多项国家级科技项目，包括863计划、国家重大科技项目和自然科学基金。她的团队在复杂制造系统生产调度和智能优化以及基于数据和知识双驱动的生产调度闭环优化方面积累了丰富的理论和应用研究经验，形成了全面深入的方法体系。发表学术论文50余篇，专利和软件著作权20余项，获省部级科技进步一等奖、发明专利奖、科研成果5项。在她的领导下开发的“中科云翼智能排产系统”，已经在离散和半流程行业中得到了实际应用。
王瑞
所属单位：中国科学院沈阳自动化研究所，沈阳，中国
电子邮件：[email protected]
简介： 2020年获得东北大学软件学院硕士学位。目前，他是中国科学院沈阳自动化研究所的工程师。他的研究领域包括多目标进化优化、流水作业调度和进化深度强化学习。
师长伟
所属单位：中国科学院沈阳自动化研究所，沈阳，中国
电子邮件：[email protected]
简介：2023年获得哈尔滨工程大学动力与能源工程学院硕士学位。他目前是中国科学院沈阳自动化研究所的助理工程师。他的研究兴趣包括车间调度优化和进化算法的应用。
张新杰
附属公司：上海久章智能科技有限公司，中国上海200437
电子邮件：[email protected]
简介：张新杰毕业于复旦大学，拥有20多年IT行业IT服务经验：包括运营和优化应用、项目开发、管理和咨询经验。
金耀初
所属单位：西湖大学工程学院，杭州310030，中国
电子邮件：[email protected]
简介：金教授分别于1988年、1991年和1996年在中国杭州浙江大学获得理学学士、硕士和博士学位，2001年在德国波鸿鲁尔大学获得博士学位。他是中国西湖大学工程学院教授。他是亚历山大·冯·洪堡（Alexander von Humboldt）人工智能教授，德国比勒费尔德大学技术学院自然启发计算和工程主席。他还是英国萨里大学计算机科学系计算智能教授、特聘主席。他曾是芬兰Jyvaskyla大学的“芬兰特聘教授”、中国东北大学的“长江特聘客座教授”和澳大利亚悉尼理工大学的“特聘访问学者”。他的主要研究兴趣包括进化优化、进化学习、可信机器学习和进化开发系统。金教授现任《复杂与智能系统》主编。他是2016-2021年IEEE认知和发展系统事务的主编，2013-2015年和2017-2019年IEEE杰出讲师，IEEE计算智能学会技术活动副主席（2015-2016）。他是2018年和2021年IEEE Transactions on Evolutionary Computation杰出论文奖以及2015年、2017年和2020年IEEE计算智能杂志杰出论文奖的获得者。2019年至2021年，他连续被《科学网》评为“高度引用研究员”。他是欧洲研究院院士。
本文转载自久章智能微信公众号（原文发布于 2024-12-24），内容保持原貌。扫码关注公众号「久章智能」，第一时间获取智能决策系列文章。阅读原文 ↗