近日，我院管理科学与工程学科青年教师胡侃鑫与新加坡国立大学工业系统工程与管理系副教授Tsan Sheng Ng等合作撰写的学术论文“Unrelated parallel batch processing machine scheduling with time requirements and two-dimensional packing constraints”在运筹优化领域权威期刊Computers & Operations Research在线发表（论文在线链接：https://doi.org/10.1016/j.cor.2023.106474）。

在各种复杂的制造系统中，如晶圆制造、陶瓷工艺和增材制造，一台单一机器常常同时执行多个不同的作业，这要求在二维平面上的位置不重叠。随着对具有二维（2D）打包约束的制造需求的持续增长，迫切需要解决批处理机（BPMs）和2D打包的综合调度问题。然而，只有少数研究探讨了具有2D打包约束的BPM调度问题。在研究中，作者专注于调度不相关并行BPMs处理具有不同大小、不同发布日期和截止日期的作业。为了模拟机器的容量，作者摒弃了传统的一维背包方法，而是将其视为更具有现实指导意义的二维矩形，同时考虑2D打包的约束。在这些约束下，确保机器容量内不发生重叠或堆叠至关重要。为了解决这个问题，作者提出了一个混合整数线性规划模型作为初始方法。此外，开发了一个专为处理大型实例设计的自适应大邻域搜索（ALNS）启发式算法。ALNS包含十一个移除算子和七个插入算子，提供了对解决方案的全面探索和改进。为了处理打包过程，采用了两种不同的打包模式，即Skyline和Open Space。这些模式在优化机器容量内作业的打包中起着重要作用。此外，作者进行了广泛的计算实验，生成了具有不同作业属性的48类实例。这些实验用于比较两种打包模式的性能，并验证所设计的ALNS方法的有效性。总之，此研究解决了具有2D打包约束的BPM调度问题中的关键问题。通过引入混合整数线性规划模型和开发具有多种算子的ALNS启发式算法，加上采用不同的打包模式，我们提出了一种综合方法来解决这个复杂问题。进行了计算实验来比较打包模式并验证我们的ALNS方法的性能。

Computers & Operations Research（《计算机与运筹学》）是以工程技术-工程：工业综合研究为特色的国际期刊。期刊聚焦工程技术-工程：工业领域的重点研究和前沿进展，刊载和报道该领域的研究成果，为计算机和运筹学技术在上述及相关领域的问题应用提供了一个国际平台，在行业细分领域中学术影响力较大，专业度认可高，对原创文章要求创新性较高。该刊2022年影响因子为4.6。CiteScore指数值为8.30。该刊为英国/欧洲商学院ABS系列评价指标体系三星级期刊。

【作者简介】胡侃鑫，浙江工业大学必威西蒙体育官网朝晖特聘副研究员，新加坡国立大学土木与环境工程系博士后（2022-2023），新加坡国立大学工业系统工程及管理系博士（2018-2022），浙江大学机械工程学院工业工程本科（2014-2018）。主要研究涉及运筹调度优化模型的改进与应用，以及运营管理中的智能决策系统设计。目前正式刊出ABS三星及以上的期刊4篇，另有3篇期刊在投。同时长期担任Journal of Simulation，Computers & Industrial Engineering等国际知名期刊审稿人。