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摘要重调度问题是制造系统、交通运输、项目管理和应急响应等领域中的核心挑战，其本质是在已存在初始调度方案的基础上，应对各种动态干扰（如机器故障、新订单插入、交货期变更等）而快速生成高质量的新调度方案。本文针对重调度问题中普遍存在的“优化效率”与“解质量”之间的矛盾，提出了基于自适应大规模邻域搜索（Adaptive Large Neighborhood Search, ALNS）的重调度优化框架。首先，本文构建了面向重调度问题的混合整数规划（MIP）模型，以最小化初始调度偏差和系统性能损失为目标；其次，设计了包括多重 destroy 和 repair 算子的 ALNS 算法，引入自适应权重调整机制、模拟退火接受准则和提前终止策略；再次，针对典型作业车间调度环境设计了大规模测试算例，并与遗传算法（GA）、禁忌搜索（TS）和标准 LNS 进行对比；最后，通过实际案例验证了方法在动态环境下的鲁棒性和扩展性。实验结果表明，本文提出的 ALNS-RS（ALNS for Rescheduling）框架在解质量、计算时间、稳定性和抗干扰能力方面均显著优于对比算法，尤其在大规模问题（500 个操作）中优势明显，为重调度问题的工程应用提供了高效、可靠的求解工具。关键词：大规模邻域搜索；重调度；动态调度；自适应算法；作业车间调度；组合优化目录摘要1. 引言1.1 研究背景与意义1.2 重调度问题的挑战1.3 现有研究综述1.4 本文工作与创新2. 问题建模2.1 重调度问题形式化描述2.2 混合整数规划模型3. 自适应大规模邻域搜索算法（ALNS-RS）3.1 算法框架总览3.2 解的表示与初始解生成3.3 破坏算子（Destroy Operators）设计3.4 修复算子（Repair Operators）设计3.5 自适应权重更新机制3.6 接受准则与退火策略3.7 提前终止与局部重启策略4. 实验设计与结果分析4.1 测试算例生成4.2 对比算法与参数设置4.3 实验结果与对比分析4.3.1 解质量对比4.3.2 计算效率对比4.3.3 稳定性（与原方案偏差）分析4.3.4 抗干扰能力分析4.3.5 算子使用频率分析4.4 参数敏感性分析1. 引言1.1 研究背景与意义在现代制造系统、物流运输、项目管理和服务运营中，调度问题始终是运营管理的核心。一个合理的调度方案能够显著提升资源利用效率、缩短完工时间、降低成本并提高客户满意度。然而，实际生产环境充满了不确定性，如设备突发故障、原材料供应延迟、紧急订单插入、工人缺勤、加工时间波动等。这些动态干扰使得预先制定的静态调度方案往往在实施过程中失效，迫使决策者必须对原方案进行修订，即进行“重调度”。重调度问题（Rescheduling Problem）在理论和实践中都具有重要意义。从理论角度看，它不仅是经典调度问题的动态延伸，还涉及“稳定性”与“最优性”之间的权衡——过度追求最优可能导致大幅偏离原方案，造成执行混乱；而过度追求稳定则可能牺牲经济指标。从实践角度看，高效的重调度算法能够帮助企业快速响应变化，减少停工损失，保证生产连续性，从而提升整体竞争力。随着问题规模的扩大（如数百台机器、数千个工序），重调度问题变得极其复杂。绝大多数重调度问题属于 NP-hard 问题，传统精确算法（如分支定界、动态规划）在可接受时间内难以求解大规模实例。因此，研究面向 2026年数学建模国赛B题算法（32）：大规模邻域搜索（LNS）在重调度中的应用——面向动态干扰的鲁棒优化方法
摘要重调度问题是制造系统、交通运输、项目管理和应急响应等领域中的核心挑战，其本质是在已存在初始调度方案的基础上，应对各种动态干扰（如机器故障、新订单插入、交货期变更等）而快速生成高质量的新调度方案。本文针对重调度问题中普遍存在的“优化效率”与“解质量”之间的矛盾，提出了基于自适应大规模邻域搜索（Adaptive Large Neighborhood Search, ALNS）的重调度优化框架。首先，本文构建了面向重调度问题的混合整数规划（MIP）模型，以最小化初始调度偏差和系统性能损失为目标；其次，设计了包括多重 destroy 和 repair 算子的 ALNS 算法，引入自适应权重调整机制、模拟退火接受准则和提前终止策略；再次，针对典型作业车间调度环境设计了大规模测试算例，并与遗传算法（GA）、禁忌搜索（TS）和标准 LNS 进行对比；最后，通过实际案例验证了方法在动态环境下的鲁棒性和扩展性。实验结果表明，本文提出的 ALNS-RS（ALNS for Rescheduling）框架在解质量、计算时间、稳定性和抗干扰能力方面均显著优于对比算法，尤其在大规模问题（500 个操作）中优势明显，为重调度问题的工程应用提供了高效、可靠的求解工具。关键词：大规模邻域搜索；重调度；动态调度；自适应算法；作业车间调度；组合优化目录摘要1. 引言1.1 研究背景与意义1.2 重调度问题的挑战1.3 现有研究综述1.4 本文工作与创新2. 问题建模2.1 重调度问题形式化描述2.2 混合整数规划模型3. 自适应大规模邻域搜索算法（ALNS-RS）3.1 算法框架总览3.2 解的表示与初始解生成3.3 破坏算子（Destroy Operators）设计3.4 修复算子（Repair Operators）设计3.5 自适应权重更新机制3.6 接受准则与退火策略3.7 提前终止与局部重启策略4. 实验设计与结果分析4.1 测试算例生成4.2 对比算法与参数设置4.3 实验结果与对比分析4.3.1 解质量对比4.3.2 计算效率对比4.3.3 稳定性（与原方案偏差）分析4.3.4 抗干扰能力分析4.3.5 算子使用频率分析4.4 参数敏感性分析1. 引言1.1 研究背景与意义在现代制造系统、物流运输、项目管理和服务运营中，调度问题始终是运营管理的核心。一个合理的调度方案能够显著提升资源利用效率、缩短完工时间、降低成本并提高客户满意度。然而，实际生产环境充满了不确定性，如设备突发故障、原材料供应延迟、紧急订单插入、工人缺勤、加工时间波动等。这些动态干扰使得预先制定的静态调度方案往往在实施过程中失效，迫使决策者必须对原方案进行修订，即进行“重调度”。重调度问题（Rescheduling Problem）在理论和实践中都具有重要意义。从理论角度看，它不仅是经典调度问题的动态延伸，还涉及“稳定性”与“最优性”之间的权衡——过度追求最优可能导致大幅偏离原方案，造成执行混乱；而过度追求稳定则可能牺牲经济指标。从实践角度看，高效的重调度算法能够帮助企业快速响应变化，减少停工损失，保证生产连续性，从而提升整体竞争力。随着问题规模的扩大（如数百台机器、数千个工序），重调度问题变得极其复杂。绝大多数重调度问题属于 NP-hard 问题，传统精确算法（如分支定界、动态规划）在可接受时间内难以求解大规模实例。因此，研究面向