【摘 要】
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本文首先对问题背景进行了充分的分析和调研，针对分布式调度和不确定性调度，以及双系统耦合调度这些问题对国内外研究成果进行了充分调研。 本文在科学问题的层面上深入研究
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本文首先对问题背景进行了充分的分析和调研，针对分布式调度和不确定性调度，以及双系统耦合调度这些问题对国内外研究成果进行了充分调研。 本文在科学问题的层面上深入研究了单一系统的不确定性分布式调度问题，首次提出无等待的随机性DAPFSP模型，通过分析模型的不确定性性质和无等待约束，结合粒子群算法和模拟退火算法，提出带有假设检验的PSOSAHT算法，得出最小化最大完成时间的满意解。 其次，本文在理论上研究了带有走廊时间窗口和优化目标的DAPFSP问题，建立了JIT-DAPFSP模型，提出基于多邻域的拟态优化算法。 由于流程和资源存在大量不确定性，本文基于优化调度，对效能进行评估。针对不同类型的参数提出了不同的灵敏度分析方法，第一项方法为基于DOE试验设计和统计分析的单因素灵敏度分析方法，主要来评估分析单个参数的变化对于整个系统目标绝对影响;第二项方法为基于非参数方法和方差分解的多因素灵敏度分析方法，重点评估分析多因素共同变化对于系统目标或者子系统目标的耦合影响。 本文的创新点如下:一，首次建立带有不确定性和无等待约束的分布式组装排列流水线调度模型，并在粒子群算法、模拟退火的基础上提出了新的PSOSAHT智能优化算法，平衡了全局搜索能力和局部深度搜索的能力，可以有效求解含有不确定性的无等待分布式组装排列流水线调度问题。并且，创新性地提出了带有走廊时间窗口约束和目标函数的分布式调度问题，提出了基于多领域的拟态算法，并验证了算法的高效性。二，创新性地提出了基于非参数方法和方差分解的多因素灵敏度分析方法，首次将非参数方法与灵敏度分析方法相结合，显著提高计算效率的同时估计出连续变量单因素相对影响和多因素间的耦合影响;提出了基于DOE试验设计和统计分析的单因素灵敏度分析方法，将试验设计、统计分析引入效能评估分析中。
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