基于网络图的工艺规划与车间调度协同优化建模与领域知识挖掘数据集

本数据集为“基于网络图的工艺规划与车间调度协同优化建模与领域知识挖掘”相关研究而构建的。核心数据是基于工艺规划与车间调度协同问题的国际公开基准算例与自主生成的超大规模调度算例，旨在为工艺规划与车间调度协同问题的研究提供基准数据。数据集核心内容包括：（1）基于网络图的混合整数规划建模，利用基于网络图节点拓扑规律，挖掘了特征下分支的独立性约束，进行了工艺规划与车间调度协同问题的完整实验数据，涵盖模型、代码、算例、训练结果的论文专利等；（2）针对更复杂的工艺规划与车间调度协同问题，设计了基于约束规划的柔性分解方法，提出了多模型协同优化方法，进行了基准算例和扩展算例的实验，涵盖模型、代码、算例、训练结果的论文专利等。数据产生于2022年11月至2025年10月，实验在受控的实验室环境下完成，计算在配备Intel CoreTM Ultra 9 CPU （2.30 GHz）和32GBRAM的个人计算机上进行。算法代码由C++编写。模型采用IBM CPLEX优化器（20.1.0.），算法采用ilcplex/ilocplex.h和ilcp/cp.h模块。数据集严格遵循标准运筹学实验流程，通过混合整数规划模型实验、多模型协同优化实验、参数固定及实验环境固定等方式进行质量控制，确保了数据的可靠性与一致性。本数据集面向工艺规划与车间调度协同优化系统研究提供了高质量、可复现的基准平台，具有重要的科研价值。数据量40.7MB。