【摘 要】
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多项目并行以及因随机返工和紧急插单而导致的任务抢占特征，使得设计项目群调度问题难以求解。传统随机动态规划方法理论上可求解该问题的最优策略，但因维数灾而难以计算。为了构造面向大规模问题的高效近似方法，提出将原随机调度问题近似分解为各个状态下的确定性调度子问题，从而获得原问题的次优策略。建立了确定性调度子问题的混合整数规划模型，并提出了基于元启发式算法和优先规则的求解方法。基于标准测试集PSPLIB设
【机 构】
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广东工业大学广东省计算机集成制造重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（71972053， 61973089， 51505090）；
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多项目并行以及因随机返工和紧急插单而导致的任务抢占特征，使得设计项目群调度问题难以求解。传统随机动态规划方法理论上可求解该问题的最优策略，但因维数灾而难以计算。为了构造面向大规模问题的高效近似方法，提出将原随机调度问题近似分解为各个状态下的确定性调度子问题，从而获得原问题的次优策略。建立了确定性调度子问题的混合整数规划模型，并提出了基于元启发式算法和优先规则的求解方法。基于标准测试集PSPLIB设计了多组计算实验，在不同调度环境下验证所构建模型和算法的有效性。实验结果表明，元启发式算法在单项目平均拖期比目标下较最优规则提升了12%以上，并且元启发式算法具有较高的计算效率，能够满足实际决策需求。
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