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(4)随机性：在车间调度中，异常情况下任务的重新分配具有明显的动态随机特性。在调度时，首先根据生产车间的当前状态制定作业计划，当车间的正常运行状态受到干扰时，必须重新调度，以文持系统的合理运行。
(5离散性：车间生产系统是典型的离散系统,其中任务的进行发生在不同的时间和资源上,并且任务的到达,订单的改变、机器的故障等都是离散性的。这样就有可能使用数学规划、离散系统建模与仿真的方法,通过排序理论研究生产运作与调度问题。
2．3 车间生产运作与调度问题的主要研究方法
（1）基于运筹学的算法
所谓运筹学算法，是指将生产调度问题简化数学规划模型，这类方法往往是解决小规模调度问题的有效算法。
基于运筹学的调度方法是针对传统的调度问题，主要有：线性规划、混合整数线性规划、动态规划、拉氏松弛法、分枝定界法等[8]，它们的共同特点是寻求调度特例的多项式最优或近优算法，而且随着研究对象规模的扩大以及约束条件的复杂化，计算时间将呈指数化增长。此外，由于运筹学方法自身的局限性，在使用这种方法时，不得不对实际问题进行一些脱离实际的假设，这些都将导致调度方案的不合理性。
尽管存在以上这些缺点，基于运筹学的算法还是得到了广泛的应用，因为这种算法操作简单，易于理解，而且日常车间生产中调度问题的规模往往不大。
（2）基于启发式规则的算法
使用调度规则对生产任务进行调度是最传统的调度方法。因为这种方法规则简单，易于实现，复杂度低等特点而得到广泛应用，但这种方法往往不能达到全局最优的目标。近年来学者们不断的丰富调度规则，为这一算法注入了新的活力。
（3）基于人工智能的方法
所谓人工智能方法就是利用模型和知识，通过模拟和推理等手段来为调度决策提供支持，从而使调度决策者做出最合理的调度方案。其中最为常见的就是专家系统，即通过人们已获取的知识和经验来辅助决策。
（4）局域搜索法
近年来局域搜索法由于其普遍适用性和较低的复杂性而获得广泛的应用。这种算法是随机性和启发式的，当搜索解空间时，它仅对选定的成本函数值的变化做出响应，因而具有较强的通用性。常用的几种局域搜索法算法有模拟退火法，禁忌搜索法，遗传算法等。
（5）基于仿真的方法
基于仿真的方法即采用仿真软件对生产现场进行仿真,以尽可能全面的把生产现场的各种因素纳入考虑。目前这一方面的软件已经发展比较完善,常用的仿真软件有Flexsim、eM-Plante、Automod、Witness等。
（4）基于离散事件系统的解析模型法
上面提到过生产运作与调度问题具有离散性的特点,因此可以用研究离散事件系统的方法和解析模型来探讨生产运作与调度问题,这一类方法包括QN、极大代数法、动态规划法、Petri网等。
目前关于调度问题的算法和理论处在蓬勃发展的阶段，有许多新兴的算法得到了学者们的广泛关注，在此我们不再一一列举。
2．4 本章小结
在本章中,主要介绍了关于车间生产调度的主要特点,常见模型和常见研究方法。这些知识属于解决车间生产调度的基本常识。Xpress-MP软件最关键的部分在于为调度问题建立准确的数学模型和合理的优化方案,了解一些前沿的调度优化方法对于使用Xpress-MP软件解决调度问题有很大的帮助。
3 Xpress-MP软件
在上一章中我们介绍到运筹学方法解决生产调度问题,所谓运筹学方法本质上是把问题转化为数学规划问题,再运用运筹学软件解决特定问题,常用的运筹学软件有CPLEX、gurobi、lingo 、MATLAB、Xpress-MP等, 其中Xpress-MP软件以其它优化软件所无法比拟的强大优势而闻名业界。
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