摘要：讨论了场景描述的不确定环境下的鲁棒调度模型.通过对传统不确定调度模型在追求优良性能的积极性和抗风险的保守性两方面对抗和均衡关系的透视和分析,建立了一种新的鲁棒调度模型.该模型的优化目标由平衡因子将期望性能和抗风险鲁棒度量组合而成.抗风险鲁棒度量基于坏场景集概念而定义,坏场景集中坏场景的数目可由一个基准性能来调节,当平衡因子或者基准性能变化时,构成一族鲁棒调度模型.一系列的定理阐明了本文提出的鲁棒调度模型族与传统不确定调度模型之间的关系,给出了该鲁棒调度模型有效的条件.仿真测试实验针对加工时间不确定的Job-shop调度问题进行,计算结果表明新模型在追求优良性能的积极性和抵抗风险的鲁棒性方面相对传统模型具有了更好的全面性和综合性,可以实现调度解在不同场景下的期望性能和抗风险鲁棒性的更好平衡.

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