随机返工多任务调度方法、装置、设备及介质

本申请涉及产品研发领域，尤其涉及一种随机返工多任务调度方法、相应的装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、在新产品研发过程中，由于产品设计方案往往需要经过客户确认或者进行技术评审，导致经常出现多次返工。类似的，在精密产品尤其是高端装备制造过程中，由于产品精度要求较高，部分工序经常出现返工现象。目前对于具有随机返工的多任务调度问题，企业主要是依靠管理者的经验进行决策，很难做到科学高效。

2、目前，针对该问题主要提出的方法有精确算法和近似算法两种，其中精确算法是基于随机动态规划求解最优策略，而近似算法主要是基于启发式规则或者将原问题近似转化成确定性问题后用智能算法求解。但是，随机动态规划算法只能求解非常小规模的问题，无法解决工程实际问题；而现有近似算法的优化效果通常较差或者计算非常耗时，且在不同问题环境下的表现不够稳定。

3、综上，适应现有技术中随机动态规划算法只能求解非常小规模的问题，无法解决工程实际问题，以及现有近似算法的优化效果通常较差或者计算非常耗时，且在不同问题环境下的表现不够稳定等问题，本申请人出于解决该问题的考虑做出相应的探索。

技术实现思路

1、本申请的目的在于解决上述问题而提供一种随机返工多任务调度方法、相应的装置、电子设备及计算机可读存储介质。

2、为满足本申请的各个目的，本申请采用如下技术方案：

3、适应本申请的目的之一而提出的一种随机返工多任务调度方法，包括：

4、响应随机返工多任务调度指令，获取待调度任务st以及资源集合k；

5、检测所述待调度任务st是否大于资源集合k，当所述待调度任务st大于资源集合k时，采用优先规则集合r中的优先规则r对所述待调度任务st进行排序，并根据优先顺序选取前|k|个任务构成集合以构建不同的平衡分配问题；

6、将所述优先规则集合r中的每个规则输入至预设的两阶段启发式算法，确定获得|r|个决策，剔除所述|r|个决策中的重复决策以确定备选行动集合ax；

7、基于预设的rollout算法从所述备选行动集合ax中选取最优决策，以完成随机返工的多任务调度。

8、可选的，检测所述待调度任务st是否大于资源集合k的步骤之后,包括：

9、检测到所述待调度任务st小于资源集合k，将所有待调度任务st迁移至所述集合中；

10、构建|k|-|st|个虚拟任务，所述虚拟任务为交货期、工期、返工概率各项参数均为零的任务。

11、可选的，当所述待调度任务st大于资源集合k时，采用优先规则集合r中的优先规则r对所述待调度任务st进行排序，并根据优先顺序选取前|k|个任务构成集合s以构建不同的平衡分配问题的步骤，包括：

12、将所述平衡分配问题表达为整数规划模型，包括：

13、定义已知量，其中，表示任务的价值权重；表示任务的交货期；表示任务由资源k∈k处理时的剩余总工期均值，采用聚合估计法所确定；表示资源k∈k的最早空闲时间；表示极大数。

14、可选的，当所述待调度任务st大于资源集合k时，采用优先规则集合r中的优先规则r对所述待调度任务st进行排序，并根据优先顺序选取前|k|个任务构成集合s以构建不同的平衡分配问题的步骤，包括：

15、将所述平衡分配问题表达为整数规划模型，还包括：

16、定义决策变量，所述决策变量为：

17、

18、

19、

20、

21、

22、其中，xik∈{0,1}表示任务是否由资源k∈k处理；表示任务的完工时间。

23、可选的，基于预设的rollout算法从所述备选行动集合ax中选取最优决策，以完成随机返工的多任务调度的步骤，包括：

24、令表示rollout算法中仿真评估行动所用基础启发式算法集合，{ω1，ω2，...ωm}表示剩余任务未来执行情景样本；

25、在样本ωl下采用基础启发式算法从决策后的状态xa出发对剩余任务调度过程进行仿真，得到总加权拖期成本

26、采用最优决策算法从备选行动集ax中选取出最优决策

27、可选的，基于预设的rollout算法从所述备选行动集合ax中选取最优决策，以完成随机返工的多任务调度的步骤，包括：

28、所述最优决策算法为：

29、

30、可选的，所述待调度任务包含交货期、价值权重、最大返工次数、工期和返工概率参数的一项或任意多项。

31、适应本申请的另一目的而提供的一种随机返工多任务调度装置，包括：

32、数据获取模块，设置为响应随机返工多任务调度指令，获取待调度任务st以及资源集合k；

33、平衡分配问题构建模块，设置为检测所述待调度任务st是否大于资源集合k，当所述待调度任务st大于资源集合k时，采用优先规则集合r中的优先规则r对所述待调度任务st进行排序，并根据优先顺序选取前|k|个任务构成集合以构建不同的平衡分配问题；

34、备选行动集合确定模块，设置为将所述优先规则集合r中的每个规则输入至预设的两阶段启发式算法，确定获得|r|个决策，剔除所述|r|个决策中的重复决策以确定备选行动集合ax；

35、多任务调度模块，设置为基于预设的rollout算法从所述备选行动集合ax中选取最优决策，以完成随机返工的多任务调度。

36、适应本申请的另一目的而提供的一种电子设备，包括中央处理器和存储器，所述中央处理器用于调用运行存储于所述存储器中的计算机程序以执行本申请所述随机返工多任务调度方法的步骤。

37、适应本申请的另一目的而提供的一种计算机可读存储介质，其以计算机可读指令的形式存储有依据所述随机返工多任务调度方法所实现的计算机程序，该计算机程序被计算机调用运行时，执行相应的方法所包括的步骤。

38、相对于现有技术，本申请针对随机动态规划算法只能求解非常小规模的问题，无法解决工程实际问题，以及现有近似算法的优化效果通常较差或者计算非常耗时，且在不同问题环境下的表现不够稳定等问题，本申请包括但不限于如下有益效果：

39、其一，本申请所提出的随机返工多任务调度方法，不仅较传统启发式算法提升了决策优化效果，而且能够保证较高的求解效率，适用于解决大规模工程实际问题；

40、其二，本申请所提出的随机返工多任务调度方法，能够有效发挥不同启发式算法在不同调度环境下的优势，进一步提升了算法的优化效果和稳定性；

41、其三，本申请所提出的随机返工多任务调度方法，适用于任何具有随机返工的多任务调度场景，对于提升相关工程领域的科学智能决策水平具有重要意义。

技术特征：

1.一种随机返工多任务调度方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的随机返工多任务调度方法，其特征在于，检测所述待调度任务st是否大于资源集合k的步骤之后,包括：

3.根据权利要求1所述的随机返工多任务调度方法，其特征在于，当所述待调度任务st大于资源集合k时，采用优先规则集合r中的优先规则r对所述待调度任务st进行排序，并根据优先顺序选取前|k|个任务构成集合s以构建不同的平衡分配问题的步骤，包括：

4.根据权利要求3所述的随机返工多任务调度方法，其特征在于，当所述待调度任务st大于资源集合k时，采用优先规则集合r中的优先规则r对所述待调度任务st进行排序，并根据优先顺序选取前|k|个任务构成集合s以构建不同的平衡分配问题的步骤，包括：

5.根据权利要求1所述的随机返工多任务调度方法，其特征在于，基于预设的rollout算法从所述备选行动集合ax中选取最优决策，以完成随机返工的多任务调度的步骤，包括：

6.根据权利要求5所述的随机返工多任务调度方法，其特征在于，基于预设的rollout算法从所述备选行动集合ax中选取最优决策，以完成随机返工的多任务调度的步骤，包括：

7.根据权利要求1至6任意一项所述的随机返工多任务调度方法，其特征在于，所述待调度任务包含交货期、价值权重、最大返工次数、工期和返工概率参数的一项或任意多项。

8.一种随机返工多任务调度装置，其特征在于，包括:

9.一种电子设备，包括中央处理器和存储器，其特征在于，所述中央处理器用于调用运行存储于所述存储器中的计算机程序以执行如权利要求1至7中任意一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其以计算机可读指令的形式存储有依据权利要求1至7中任意一项所述的方法所实现的计算机程序，该计算机程序被计算机调用运行时，执行相应的方法所包括的步骤。

技术总结
本申请涉及一种随机返工多任务调度方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取待调度任务S<subgt;t</subgt;以及资源集合K；检测所述待调度任务S<subgt;t</subgt;是否大于资源集合K，当所述待调度任务S<subgt;t</subgt;大于资源集合K时，采用优先规则集合R中的优先规则r对所述待调度任务S<subgt;t</subgt;进行排序，并根据优先顺序选取前|K|个任务构成集合以构建不同的平衡分配问题；将所述优先规则集合R中的每个规则输入至预设的两阶段启发式算法，确定获得|R|个决策，剔除所述|R|个决策中的重复决策以确定备选行动集合A<subgt;x</subgt;；基于预设的Rollout算法从所述备选行动集合A<subgt;x</subgt;中选取最优决策，以完成随机返工的多任务调度。本申请不仅能够提升决策优化效果，而且能够保证较高的求解效率。

技术研发人员：王小明
受保护的技术使用者：广东工业大学
技术研发日：
技术公布日：2024/4/29