大规模Seru排程调度量子混合经典算法
QUANTUM × SMART SCHEDULING
混合经典-量子 Benders 分解 · 加速大规模生产排程
⚛️ 专用量子计算机
🧩 Benders分解
🏭 Seru生产调度
⚙️ NP-hard优化
业务痛点 PAIN POINTS
在智能制造领域，采用高效智能排产调度方案，能够合理分配设备、人力及物料资源，压缩生产等待时间，提高设备利用率，在降低生产损耗与运维成本的同时稳定生产计划，助力企业提质增效，增强市场竞争力。
🧮
任务规模扩大 · 复杂度急剧上升
当前大规模离散制造呈现多品种、小批量、订单动态波动的行业特点，生产过程受设备、人员、物料、工序先后顺序多重条件约束，资源调度属于 NP-hard 组合优化问题。传统排产方案大多依靠人工经验与常规启发式算法求解，随着待排任务规模扩大，计算复杂度急剧上升。
⚠️
突发扰动频繁 · 全局统筹困难
频繁出现紧急插单、设备故障、物料延期等突发扰动，经典方法很难快速完成全局统筹，难以兼顾交付周期、设备利用率与生产成本，最终造成资源分配不均衡、计划执行偏差大，制约工厂整体生产效益。
场景亮点 HIGHLIGHTS
解决方案 SOLUTION
01
混合Benders分解 · 量子加速求解
针对大规模Seru生产系统中订单-设备-人员集成调度这一NP-hard问题，项目提出了混合经典-量子逻辑Benders分解算法，将原混合整数非线性规划模型通过结构分析与二阶锥对偶理论重构，并利用Benders分解为可高效求解的主问题与一系列排序子问题。针对其中NP-hard的排序子问题，通过建模技术将其转化为二次无约束二值优化问题（QUBO），并引入专用量子计算机进行量子加速求解。
02
割平面增强 · 求解规模约简
设计序列无关切换时间分解策略与变量约简策略，前者生成强有效的Benders割平面以加速收敛，后者显著降低了量子硬件所需的求解规模。
落地效果 RESULTS
⏱️
计算时长对比
97%-99.69%
计算时长较Gurobi缩减
量子方案较Gurobi计算时长缩减97%-99.69%，且二者目标值基本一致，量子方案误差最大仅3.18%；在收敛速度方面，增强型割平面让量子框架上下界收敛更快，搜索空间大幅缩减。
🧮
求解规模与收敛表现
10s
内成功解决全部算例
对于工人数量为7的中大规模算例，Gurobi均无法在3600秒内求得最优解，而量子算法在10s内成功解决了所有算例。
应用价值 VALUE
量子‑经典混合优化模式，除了离散制造业排产调度，还可以拓展至物流配送规划、能源分配、路径规划、供应链布局等诸多场景，在产业应用层面能够帮助各行各业精简运营开销，提升资源利用效率。
🏭
面向工业智能决策
随着量子硬件不断成熟，这套融合框架可以处理规模更大的复杂优化问题，赋能工业、交通、电力行业实现精细化智能决策。
精细化智能决策
多行业拓展
📈
面向数字化升级
为实体经济数字化升级提供先进算力支撑。
先进算力支撑
实体经济赋能
📄 论文原文：apmcmlz2501604