王婷 衛(wèi)少鵬 周彤

摘要：在“中國(guó)制造2025”和“互聯(lián)網(wǎng)+”等政策的驅(qū)動(dòng)下，智能制造成為我國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的目標(biāo)，智能調(diào)度作為智能制造的重要依托技術(shù)，日益受到制造企業(yè)和相關(guān)學(xué)者的關(guān)注。為整體把握智能調(diào)度的發(fā)展脈絡(luò)，以CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中2009～2019年的3031篇有效文獻(xiàn)為研究對(duì)象，使用CiteSpace軟件對(duì)樣本文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析，探究該領(lǐng)域的文獻(xiàn)特點(diǎn)、發(fā)展趨勢(shì)和前沿?zé)狳c(diǎn)。研究結(jié)果表明，“主動(dòng)生產(chǎn)調(diào)度”、“動(dòng)態(tài)調(diào)度”和“分布式協(xié)同調(diào)度”是智能調(diào)度領(lǐng)域當(dāng)前的三大熱點(diǎn)問題。

關(guān)鍵詞：智能調(diào)度;前沿?zé)狳c(diǎn);主動(dòng)調(diào)度;動(dòng)態(tài)調(diào)度;分布式協(xié)同調(diào)度

中圖分類號(hào)：F273文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

0引育

制造業(yè)對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展至關(guān)重要，隨著云計(jì)算、人工智能、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)和傳統(tǒng)制造業(yè)的深度融合，智能制造成為當(dāng)前世界發(fā)展的主題和趨勢(shì)。我國(guó)在智能制造領(lǐng)域起步相對(duì)較晚，為了實(shí)現(xiàn)后發(fā)趕超，提出“中國(guó)制造2025”發(fā)展戰(zhàn)略。智能調(diào)度作為智能制造的重要依托技術(shù)，具有自組織、自適應(yīng)、實(shí)時(shí)交互等特征，能夠極大提高企業(yè)的生產(chǎn)效益。進(jìn)入21世紀(jì)，各種智能算法在生產(chǎn)調(diào)度中得到了越來越多的應(yīng)用，理論研究也取得了較多的成果。在不同時(shí)期，研究智能調(diào)度領(lǐng)域的綜述類文章都有很多，然而缺少以文獻(xiàn)計(jì)量法為研究方法的文獻(xiàn)綜述。為了更好地把握智能調(diào)度的發(fā)展現(xiàn)狀和前沿?zé)狳c(diǎn)，本文基于CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)，使用CiteSpace軟件，首先對(duì)智能調(diào)度樣本文獻(xiàn)繪制知識(shí)圖譜，然后對(duì)作者、關(guān)鍵詞、突現(xiàn)詞等做聚類分析，最后得出當(dāng)前智能調(diào)度的研究現(xiàn)狀及前沿。

1數(shù)據(jù)與方法

1.1數(shù)據(jù)來源。本文以中國(guó)知網(wǎng)為數(shù)據(jù)來源，使用高級(jí)檢索，主題詞用“智能調(diào)度”或者“智能制造”，時(shí)間設(shè)定為從2009-2019年。剔除不相關(guān)和無效論文，如新聞報(bào)道、書評(píng)等，剩下3031篇有效樣本文獻(xiàn)。

1.2研究方法。本文利用CiteSpace軟件，采用知識(shí)圖譜技術(shù)對(duì)樣本文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析。使用近10年CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)收錄的有關(guān)智能調(diào)度的期刊文獻(xiàn)，分析其文獻(xiàn)特點(diǎn)、文獻(xiàn)的發(fā)展走勢(shì)以及當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。其中，在描述智能調(diào)度的發(fā)展現(xiàn)狀時(shí)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法的思想，對(duì)智能調(diào)度的作者影響力指數(shù)、作者合作共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、關(guān)鍵詞聚類等內(nèi)容，以計(jì)量的方式直觀展現(xiàn)智能調(diào)度當(dāng)前的發(fā)展現(xiàn)狀。在研究智能調(diào)度近10年的熱點(diǎn)問題時(shí)，利用CiteSpace軟件繪制突現(xiàn)詞和關(guān)鍵詞圖譜等方式，分析得出智能調(diào)度領(lǐng)域的現(xiàn)狀和前沿?zé)狳c(diǎn)。

2文獻(xiàn)特征分析

2.1智能調(diào)度研究發(fā)文量統(tǒng)計(jì)。根據(jù)普賴斯定律，在一段時(shí)間內(nèi)，文獻(xiàn)數(shù)量的增長(zhǎng)是具有一定的規(guī)律，前期文獻(xiàn)計(jì)量的波動(dòng)會(huì)比較大，后期會(huì)出現(xiàn)爆炸式的指數(shù)增長(zhǎng)情況。按照年份的先后順序?qū)Φ玫降?031篇論文進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得到智能調(diào)度領(lǐng)域的年發(fā)文量以及累計(jì)量的變化情況，如圖1所示。由圖1可知，該領(lǐng)域年發(fā)文量變化規(guī)律是先增加后減少的變化規(guī)律。從2009年的147篇到2014年的370篇，平均每年發(fā)文277篇，之后發(fā)文量逐漸下降，直到2018年，發(fā)文量為299篇。通過對(duì)數(shù)據(jù)分析擬合，得到年發(fā)文量的指數(shù)函數(shù)為R²=0.995，說明年發(fā)文量呈線性變化。2016年起，每年累計(jì)發(fā)文量的實(shí)際值與理論值之間的距離開始逐年增大，說明我國(guó)智能調(diào)度研究從2016年逐步進(jìn)入成熟期。

2.2研究主體分析。核心作者的研究是推動(dòng)理論發(fā)展與創(chuàng)新的主要力量，通過應(yīng)用百度學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)了解到樣本文獻(xiàn)中全部作者綜合的科研狀況，比如：G指數(shù)、H指數(shù)、所在機(jī)構(gòu)、發(fā)文量等。在各項(xiàng)指標(biāo)中，以G指數(shù)為主要代表因素對(duì)所有作者進(jìn)行排序，得到智能調(diào)度領(lǐng)域最有影響力的11位作者，如表1所示：

為了探明作者之間相互聯(lián)系的情況，使用CiteSpace軟件繪制作者合作關(guān)系圖譜，圖譜中以作者為頂點(diǎn)，線條表示作者之間的聯(lián)系，進(jìn)而形成復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)圖譜，節(jié)點(diǎn)的大小表示作者的影響力，連線的數(shù)量表示作者合作發(fā)文的數(shù)量。如圖2所示，影響力越大、發(fā)文量越多的作者，網(wǎng)絡(luò)特征越明顯，同時(shí)也說明了該研究領(lǐng)域已經(jīng)形成很多科研團(tuán)隊(duì)。智能調(diào)度領(lǐng)域的作者合作比較集中，說明該領(lǐng)域的發(fā)展已經(jīng)相對(duì)成熟，首先是以四川大學(xué)劉俊勇為首，徐曉鋒、魏震波、金勇形成的師生傳承型科研團(tuán)隊(duì);第二個(gè)是以劉濤、張勇、高宗和、米為民四人為核心的復(fù)雜龐大的交叉型研究團(tuán)隊(duì);還有以高明為代表的四人團(tuán)隊(duì)，研究成果也很突出。該網(wǎng)絡(luò)整體連接度較高，該領(lǐng)域作者之間的研究合作度較高，為學(xué)科在智能調(diào)度領(lǐng)域的發(fā)展創(chuàng)造了良好的條件。

2.3智能調(diào)度高被引文獻(xiàn)分析。一般來說，文獻(xiàn)被引次數(shù)和文獻(xiàn)的價(jià)值呈正相關(guān)關(guān)系。根據(jù)論文的被引頻次，對(duì)智能調(diào)度領(lǐng)域TOP20的高被引論文排序，如表2所示：

在這些文獻(xiàn)里，陳樹勇（2009）表述了智能電網(wǎng)的內(nèi)涵和特點(diǎn)，指出了智能電網(wǎng)一些領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)問題;徐俊剛（2004）分析了經(jīng)典調(diào)度領(lǐng)域里理論和實(shí)踐差異，提出了基于MAS理論的實(shí)時(shí)調(diào)度的研究方向;潘全科（2003）以多目標(biāo)作業(yè)調(diào)度優(yōu)化為研究對(duì)象，提出一種啟發(fā)式算法，解決了多目標(biāo)生產(chǎn)活動(dòng)調(diào)度問題;陸化普（2014）在分析城市智能交通系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，指出必須著重發(fā)展四個(gè)方面：“硬件”、“軟件”、“建設(shè)”、“使用”;姚建國(guó)（2009）以調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)為研究對(duì)象，分析得出“數(shù)字化”、“集成化”、“市場(chǎng)化”、“智能化”是未來的研究方向;汪際峰（2012）從節(jié)能和安全的角度出發(fā)，基于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和智能控制技術(shù)，提高了配電網(wǎng)智能化水平和供電可靠性嘲。

綜上，可以看出智能制造，尤其是智能調(diào)度在社會(huì)的各個(gè)層面都已經(jīng)有所應(yīng)用，涉及到城市建設(shè)、電網(wǎng)調(diào)度、工廠制造、智能交通，等等。智能調(diào)度是社會(huì)發(fā)展的必然結(jié)果，將會(huì)在未來的生產(chǎn)制造中發(fā)揮關(guān)鍵性的作用。

3智能調(diào)度的演化趨勢(shì)以及研究熱點(diǎn)分析

利用CiteSpace對(duì)智能調(diào)度進(jìn)行關(guān)鍵詞聚類，處理結(jié)果如圖3所示。

從圖3中明顯看到兩個(gè)大的分支：“智能調(diào)度”和“智能電網(wǎng)”，兩者是智能調(diào)度領(lǐng)域最核心的研究。還有“遺傳算法”、“生產(chǎn)調(diào)度”、“電網(wǎng)調(diào)度”等都具有比較強(qiáng)的影響力。