大数据、机器学习与车间调度研讨会在我院召开

2016年5月13日，来自国内17所高校的60余名老师及学生齐聚我院参加了“大数据、机器学习与车间调度”研讨会。清华大学王凌教授、沈阳化工大学白丹宇副教授、东华理工大学徐德华副教授、湘潭大学谭貌副教授和上海交通大学的张洁教授先后做了学术报告。

上午，王凌教授（杰青）从优化调度的复杂性、智能优化流程、集成智能优化及其关键问题等方面，做了题为“集成智能优化与生产调度”的报告。报告中突出了“优化要从模型驱动转化为数据驱动”、寻求“组合优化的搜索方向与步长”、集成智能优化框架和协同群智能计算等研究思路亮点。

白丹宇副教授在“Asymptotic optimality of the approximation algorithms for the shop scheduling problems(“车间调度近似算法的渐近最优性”)报告中，结合医疗化验检查调度背景，对渐进优化方法在开放车间与流水车间中的应用及延伸进行了解说，同与会者分享了渐进优化技术的广泛适用性。 

下午，徐德华副教授、谭貌副教授和张洁教授分别进行了发言。

针对传统调度模型中假设机器无故障这一缺陷，徐德华副教授围绕多种车间下的单次维护、多次维护模型与负载依赖型维护模型进行了“车间运行与维护的集成调度理论”的报告，并对维护问题的未来研究方向提出了展望；谭貌副教授在题为“钢铁生产与能源集成优化——工业新需求与新问题”中对能源调度与全流程管理和系统集成提出了自己的观点；最后，来自上海交大的张洁教授就“大数据驱动的智能车间运行分析决策与方法研究”和“大数据打造的基于CPS的制造执行系统”两大主题进行了报告。

 丰富的报告内容和浓厚的学术氛围引起与会者的积极讨论。在自由讨论环节，大家就新算法的提出、动态调度的方法和Multi-agent调度等问题进行了踊跃的发言和讨论。海纳百川，有容乃大，这场应数字制造装备与技术国家重点实验室副主任高亮教授邀请的研讨会圆满落下帷幕。