智能调度的研究现状及前沿
王 婷1,2，卫少鹏1，周 彤1 WANG Ting1,2, WEI Shaopeng1, ZHOU Tong1
（1. 贵州大学 管理学院，贵州 贵阳550025；2. 贵州省互联网+协同智能制造重点实验室，贵州 贵阳550025）
摘 要： 在 “中国制造2025” 和 “互联网+” 等政策的驱动下，智能制造成为我国制造业转型升级的目标，智能调度作为智能制造的重要依托技术，日益受到制造企业和相关学者的关注。为整体把握智能调度的发展脉络，以CNKI 数据库中2009～2019 年的3031 篇有效文献为研究对象，使用CiteSpace 软件对样本文献进行可视化分析，探究该领域的文献特点、发展趋势和前沿热点。研究结果表明，“主动生产调度”、“动态调度” 和 “分布式协同调度” 是智能调度领域当前的三大热点问题。
关键词： 智能调度；前沿热点；主动调度；动态调度；分布式协同调度
0 引 言
制造业对国家经济发展至关重要[1]，随着云计算、人工智能、大数据等新兴技术和传统制造业的深度融合，智能制造成为当前世界发展的主题和趋势。我国在智能制造领域起步相对较晚，为了实现后发赶超，提出 “中国制造2025” 发展战略。智能调度作为智能制造的重要依托技术，具有自组织、自适应、实时交互等特征，能够极大提高企业的生产效益。进入21 世纪，各种智能算法在生产调度中得到了越来越多的应用，理论研究也取得了较多的成果。在不同时期，研究智能调度领域的综述类文章都有很多，然而缺少以文献计量法为研究方法的文献综述。为了更好地把握智能调度的发展现状和前沿热点，本文基于CNKI 数据库，使用CiteSpace 软件，首先对智能调度样本文献绘制知识图谱，然后对作者、关键词、突现词等做聚类分析，最后得出当前智能调度的研究现状及前沿。
1 数据与方法
1.1 数据来源。本文以中国知网为数据来源，使用高级检索，主题词用 “智能调度” 或者 “智能制造”，时间设定为从2009～2019 年，剔除不相关和无效论文，如新闻报道、书评等，剩下3 031 篇有效样本文献。
瑞士联邦计量研究院 (METAS)是瑞士的官方权威机构，负责所有计量相关事宜，以及检测用于计量的设备和相关程序。作为独立的第三方机构，瑞士联邦计量研究院处于瑞士精准度测量领域的前沿，能够准确公正地制定精准度标准。
1.2 研究方法。本文利用CiteSpace 软件，采用知识图谱技术对样本文献进行可视化分析。使用近10 年CNKI 数据库收录的有关智能调度的期刊文献，分析其文献特点、文献的发展走势以及当前的研究热点。其中，在描述智能调度的发展现状时，运用统计方法的思想，对智能调度的作者影响力指数、作者合作共现网络、关键词聚类等内容，以计量的方式直观展现智能调度当前的发展现状。在研究智能调度近10 年的热点问题时，利用CiteSpace 软件绘制突现词和关键词图谱等方式，分析得出智能调度领域的现状和前沿热点。
依据上述比较框架，分别对大陆苏教版和台湾康轩版教材中分数除法的内容进行了比较与分析．首先，合作者分别独立通读两个版本的教材，理解其各自的编排意图与思想，以及所涵盖的分数除法相关数学知识及其整体结构与编排顺序，并经沟通交流、研讨分析，达成共识．其次，合作者分别依据分析框架开展对比阅读，采集、编码数据，整理分析并适当表述，经沟通交流、研讨分析，达成共识（在编码过程中，3位作者分别对文本进行统计，并在编码后比对3者之间的一致性程度，最终3者之间的一致性程度达80%，可以确保研究结果的信度和效度）．最后，整合上述“阅读结果”，得出大陆苏教版和台湾康轩版教材中“分数除法编排”在横向和纵向上的异同．
2 文献特征分析
从聚类情况看，整个网络分成了几个大的聚类：分别是 “智能调度”、“遗传算法”、“智能输电网”、“智能电网”、“电力系统”、“智能电网调度技术支持系统”、“配网调度”。整个网络的连接度较高，说明该领域的研究逐渐趋向于成熟。
图1 智能调度研究发文量统计
用SPSS24.0软件展开数据处理，计量资料数据，以形式表示，计算以t检验为主，P＜0.05，具统计学差异。
表1 智能调度领域核心作用影响
2.3 智能调度高被引文献分析。一般来说，文献被引次数和文献的价值呈正相关关系。根据论文的被引频次，对智能调度领域TOP20 的高被引论文排序，如表2 所示：
图2 作者合作图谱
为了探明作者之间相互联系的情况，使用CiteSpace 软件绘制作者合作关系图谱，图谱中以作者为顶点，线条表示作者之间的联系，进而形成复杂的网络图谱，节点的大小表示作者的影响力，连线的数量表示作者合作发文的数量。如图2所示，影响力越大、发文量越多的作者，网络特征越明显，同时也说明了该研究领域已经形成很多科研团队。智能调度领域的作者合作比较集中，说明该领域的发展已经相对成熟，首先是以四川大学刘俊勇为首，徐晓锋、魏震波、金勇形成的师生传承型科研团队；第二个是以刘涛、张勇、高宗和、米为民四人为核心的复杂庞大的交叉型研究团队；还有以高明为代表的四人团队，研究成果也很突出。该网络整体连接度较高，该领域作者之间的研究合作度较高，为学科在智能调度领域的发展创造了良好的条件。
表2 智能调度领域的高被引论文
2012～2015 年，由于市场的需求和国家政策的驱动，该阶段我国电网得到快速发展。以信息化、互动化、自动化为发展方向，资源配置能力、运行效率、智能化水平为发展目标，大量的专家学者纷纷聚焦智能调度，直到2015 年，智能电网基本建成[14]。
综上，可以看出智能制造，尤其是智能调度在社会的各个层面都已经有所应用，涉及到城市建设、电网调度、工厂制造、智能交通，等等。智能调度是社会发展的必然结果，将会在未来的生产制造中发挥关键性的作用。
3 智能调度的演化趋势以及研究热点分析
利用CiteSpace 对智能调度进行关键词聚类，处理结果如图3 所示。
图3 智能调度关键词聚类
从图3 中明显看到两个大的分支：“智能调度” 和 “智能电网”，两者是智能调度领域最核心的研究[9-12]。还有 “遗传算法”、“生产调度”、“电网调度” 等都具有比较强的影响力。
2.1 智能调度研究发文量统计。根据普赖斯定律，在一段时间内，文献数量的增长是具有一定的规律，前期文献计量的波动会比较大，后期会出现爆炸式的指数增长情况[2]。按照年份的先后顺序对得到的3 031 篇论文进行统计，得到智能调度领域的年发文量以及累计量的变化情况，如图1 所示。由图1可知，该领域年发文量变化规律是先增加后减少的变化规律。从2009 年的147 篇到2014 年的370 篇，平均每年发文277篇，之后发文量逐渐下降，直到2018 年，发文量为299 篇。通过对数据分析拟合，得到年发文量的指数函数为R2 =0.995，说明年发文量呈线性变化。2016 年起，每年累计发文量的实际值与理论值之间的距离开始逐年增大，说明我国智能调度研究从2016 年逐步进入成熟期。
在柳东新区划定区域，纳入自贸区红线范围，抢占我国汽车产业即将放开股比限制的开放先机，围绕新能源汽车的全产业链积极组建中外合资企业，或大胆试验外资独资企业，引进国内代表性新能源汽车企业，逐步形成正极材料、负极材料、电解液、隔膜、碳酸锂、镍钴锰、电芯、电机、电控、智能网链、充电桩等本地化供应和研发能力，助推柳州汽车产业与时俱进，紧紧跟随甚至引领全球汽车产业发展的最新动向。
查阅每个突现词所在年份的来源文献，可以将国内智能调度的研究热点大致分为3 个阶段：
3.1 突现词前沿演化分析。突现词是指在一段时间内，出现频率很高或者频率增加很快的关键词。突现词能够容易发现具体某段时间里的研究热点，把这些突现词按照年份的先后顺序进行排列，还可以预测未来的研究方向。使用CiteSpace 软件生成2009～2019 年的突现词图谱，共有25 个突现词，若长度太短则可能是偶然事件，不能当做研究的热点，故按照 “strength” 大小排序，选取长度最大的10 个突现词如图4 所示。
图4 智能调度近10 年的核心词突现轨迹
2009～2011 年，该阶段是智能调度的起步阶段，突现词为：车间调度、智能输电网、多agent 系统，该阶段制造企业大多运用经典的调度理论，也开始将一些智能算法应用到实际调度中[13]。
2.2 研究主体分析。核心作者的研究是推动理论发展与创新的主要力量，通过应用百度学术数据库了解到样本文献中全部作者综合的科研状况，比如：G 指数、H 指数、所在机构、发文量等。在各项指标中，以G 指数为主要代表因素对所有作者进行排序，得到智能调度领域最有影响力的11 位作者，如表1 所示：
在这些文献里，陈树勇（2009） 表述了智能电网的内涵和特点，指出了智能电网一些领域的关键技术问题[3]；徐俊刚（2004） 分析了经典调度领域里理论和实践差异，提出了基于MAS 理论的实时调度的研究方向[4]；潘全科（2003） 以多目标作业调度优化为研究对象，提出一种启发式算法，解决了多目标生产活动调度问题[5]；陆化普（2014） 在分析城市智能交通系统的基础上，指出必须着重发展四个方面：“硬件”、“软件”、“建设”、“使用”[6]；姚建国（2009） 以调度自动化系统为研究对象，分析得出 “数字化”、“集成化”、“市场化”、“智能化” 是未来的研究方向[7]；汪际峰（2012） 从节能和安全的角度出发，基于网络技术和智能控制技术，提高了配电网智能化水平和供电可靠性[8]。
2015～2019 年，随着社会信息化的加剧，我国不断调整产业结构，集中精力发展制造业。随着计算机技术的发展以及人工智能理论的成熟，我国把将来的发展重点部署在智能制造、信息消费、5G 等内容。经典的调度和 “大数据”、“互联网+” 等理念相互结合，使得我国的生产调度向智能化的方向蓬勃发展，不断涌现出主动调度、分布式协同调度等新颖的研究课题[15-16]。
新峪煤业选煤厂入选原煤牌号为肥煤，一期工程系统于2005年投产，设计能力为2.0 Mt/a，采用的主、再选设备是预先脱泥有压给料LA1150型两产品重介质旋流器，原料煤进入混料桶与高密度悬浮液一起泵送进入主选两产品旋流器，预先分选出重产物(矸石)；轻产物(即精煤和中煤的混合物)再进入另一个混料桶与低密度悬浮液一起泵送进入直径相同的再选两产品旋流器，最终分选出精煤和中煤。
3.2 智能调度研究贡献关键词聚类分析。使用CiteSpace 软件对样本文献进行关键词聚类后，经过合并重复内容，并剔除无意义关键词，最终得到8 个有效聚类，总结如表3 所示。
表3 智能调度领域的聚类类别名称及成员
3.3 智能调度前沿分析。综上所述，提出智能调度领域的3 个前沿热点：
（1） 主动生产调度。多品种、小批量、个性化定制等生产方式在世界范围内备受关注，制造业的转型升级势在必行。主动生产调度作为一种新兴的调度方式，可以增加企业的柔性和灵活性[17]。企业通过在生产过程中收集实时状态的数据，据此来预测制造系统的异常趋势情况，从而对可能出现异常趋势的情况做出提前调度。针对生产过程中出现的紧急订单情况，智能决策系统先对订单作出评估，判断订单需要设备的种类以及数量，之后用设备检测器找出当前设备的使用数据，对设备的生产能力进行大致的计算。若设备产能不足时，对设备停靠和紧急调用损益进行估计，得到设备的意愿表，最终形成实时决策方案，即调度方案。运行机制如图5 所示：
图5 主动生产调度的运作流程
（2） 动态调度。在生产制造中，调度环境和任务具有复杂性和不确定性，传统的调度方式在这种情况下很难发挥有效作用，而动态调度则能够根据实时的生产情况做出更加科学的决策方案[18]。针对生产订单的不确定性的问题，动态调度以设备资源监控器和智能决策终端为硬件支撑，第一步对生产系统的历史订单数据和销售数据的相关参数进行学习分析，运用贝叶斯网络推理原理对订单数据、资源配置趋势和加工能耗趋势进行预测。最后，调用相关设备制定主动的生产决策方案，提高企业的生产效率。运作机制如图6 所示：
（3） 分布式生产协同调度。分布式制造是通过集成多个企业或工厂的资源，利用互联互通的技术实现资源的合理配置、优化组合及共享，从而以低成本、高效率完成生产任务[19]。首先，多个工厂通过建立合作关系，采用合理的分工和协作方式，完成全方位的协同，然后利用计算智能和特征分析技术，分别实现群智能多搜索操作和知识型搜索，进而实现知识驱动的协同群智能算法，最后完成分布式生产调度，使得企业在低成本、低风险的情况下提高效益，运行机制如图7 所示：
将每个施工阶段划分不同的施工单元，桥梁上部结构可以直接划分施工单元118个。每个施工单元皆有不同预应力钢束，按照施工位置顺序可以划分为115组。桥墩和柱墩为双向厚壁墩体结构，因为其施工设计高度不同，单位划分也不同。其中桥墩设计为20个施工单元，柱墩28个施工单元，连接挂篮划分为8个施工单元。详细工程控制阶段如表1所示。
图6 动态调度的运作机制
图7 分布式生产协同调度运行机制
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Research Status and Frontier of Intelligent Dispatching
(1. School of Management, Guizhou University, Guiyang 550025, China； 2. Key Laboratory of Internet +Collaborative Intelligent Manufacturing in Guizhou Province, Guiyang 550025, China)
Abstract: Driven by the “made in China 2025” and “internet plus” policies, intelligent manufacturing has become the goal of transformation and upgrading of manufacturing industry in China. Intelligent scheduling, as an important supporting technology of intelligent manufacturing, is increasingly concerned by manufacturing enterprises and scholars. In order to understand the development status of domestic intelligent dispatching, taking 3031 papers from 2009 to 2019 in CNKI database as the research object,CiteSpace software is used to draw knowledge maps for intelligent scheduling, and to research the papers characteristics, development trends and the lateset hotspots in this field. The research results show that “active schedule”、“dynamic scheduling” and“distributed soordination scheduling” are the current research hotspots in the field of intelligent scheduling.
Key words: intelligent scheduling； frontier hotspots； active schedule； dynamic scheduling； distributed coordination scheduling
中图分类号： F273
文献标识码： A
文章编号： 1002-3100 （2019） 11-0005-05
收稿日期： 2019-09-23
基金项目： 贵州省哲学社会科学规划联合基金项目（18GZLH03）；贵州大学文科重点学科及特色学科重大科研项目（GDZT201702）；2017 贵州省国内一流学科建设项目（GNYL [2017]005）
作者简介： 王 婷（1974-），女，贵州贵阳人，贵州大学管理学院，贵州省互联网+协同智能制造重点实验室，教授，博士生导师，研究方向：工业工程、系统工程；卫少鹏（1993-），男，河南洛阳人，贵州大学管理学院硕士研究生，研究方向：工业工程。
标签：智能调度论文; 前沿热点论文; 主动调度论文; 动态调度论文; 分布式协同调度论文; 贵州大学管理学院论文; 贵州省互联网+协同智能制造重点实验室论文;