一、主要完成人

赵丽新，计算机学院软件工程专业2023级硕士研究生，师从孟磊磊副教授，研究方向智能优化算法及其应用。目前已发表SCI论文2篇。曾获研究生国家奖学金，研究生学业一等奖学金，聊城大学创新成果三等奖等荣誉。

二、创新成果展示

柔性生产调度问题是智能制造领域的研究热点之一，符合国家相关发展战略。本成果聚焦考虑预防性维护、顺序相依拆解线及带设置时间的三类典型柔性生产车间调度问题。针对不同调度场景与优化目标，构建了混合整数规划和约束规划模型，用于求解小规模实例最优解，并为近似算法提供评价基准。面向复杂约束和大规模问题实例，设计了以 Q-learning、变邻域搜索和人工蜂群算法为核心的高效启发式方法，并进一步提出启发式算法与约束规划相结合的混合求解框架，有效提升了求解质量与计算效率。相关研究成果有助于协调维护安排与生产计划，在不增加设备和人员投入的前提下，提升生产系统运行效率与稳定性，减少非生产性时间和能源消耗，从而降低碳排放，具有良好的工程应用价值和社会经济效益。

图1 基于Q-learning 的协同变邻域搜索算法与约束规划模型混合框架

图2 结合人工蜂群与Q-learning的混合算法

图3 混合两种Q-learning策略的高效多目标人工蜂群算法