南京航空航天大学工业工程（软科第5·A）调度讲座

来源：南京航空航天大学经济与管理学院（2026-10-20）｜ 分类：行业资讯

摘要

南京航空航天大学经济与管理学院“经管大讲堂”2026 年第 102 期将于 10 月 28 日 15:00—18:00 在经管学院 702 室举行，由波兰波兹南工业大学 Jacek Blazewicz 教授主讲《From Task Scheduling to DNA Sequencing and Backward》。报告从经典调度问题出发，讨论优先约束结构对问题计算复杂度的影响，再以 DNA 序列重构为例比较哈密顿路径与欧拉路径两种建模思路，并说明测序研究如何反向推动调度理论与算法发展。

事件概览

核心要点

• 讲座时间 2026 年 10 月 28 日 15:00—18:00，地点经管学院 702 室，所属学科为管理科学与工程。
• 主线是从任务调度到 DNA 测序再回推调度：先讲优先约束结构如何决定问题计算复杂性，再讲序列重构的图论建模。
• DNA 序列重构采用两条不同路径——哈密顿路径与欧拉路径，报告用图论揭示两者的内在联系与适用边界。
• 反向价值在于：测序领域积累的算法成果可以回流，用于改进调度理论与算法设计。
• 报告人 Jacek Blazewicz 为波兰科学院院士、欧洲科学院院士、IEEE Fellow，发表论文 400 余篇、专著 20 余部，曾获 EURO 金质奖章。

背景解读

调度是工业工程最古老也最难的题目之一：车间排产、项目管理、人员排班都可归约为带约束的排序问题。真正决定算法能不能用的往往不是目标函数，而是约束结构——优先约束是链状、树状还是任意有向无环图，直接决定问题是多项式可解还是 NP-难。DNA 测序看似毫不相关，本质却是“在约束下确定最优顺序”：把大量短读段拼成完整序列，等价于在图中寻找一条经过所有节点的路径。这正是哈密顿路径与欧拉路径两条建模路线的分野——前者难解但在某些约束下可近似，后者可多项式求解。近十余年生物信息学为测序问题开发了大量启发式与精确算法，这些工具反哺排产领域，尤其在多资源耦合、任务粒度不均的场景中表现突出。对国内制造企业而言，这类跨域方法迁移是提升 APS 求解质量的一条低调但有效的路径。

数据速览

与工业工程的关联

对 IE 从业者，这条讲座的价值在“问题归约”这一动作：把车间排产写成带优先约束的排序问题，才能判断它落在易解区还是难解区，从而决定用精确算法、启发式还是仿真寻优。现实中大量排产项目失败，原因不是求解器不够强，而是约束建模错误——把柔性工艺路线硬写成固定序列，或忽略换型时间对顺序的依赖。DNA 测序给出的启示是，当问题结构可以被映射成图上的路径问题，就有可能借用成熟算法；反之若强行套用通用 MILP，规模一大就崩。建议读者把这类跨域方法论当作 APS 选型时的“体检清单”：先问约束结构，再谈求解性能。

从方法与工具视角看，本条动态所涉及的技术或管理动作，最终都要落到 IE 的基本功上：流程分析与价值流映射、作业测定与标准工时、产线平衡与设施规划、以及以 OEE 为代表的效率指标体系。读者可以把本条事件作为一个"案例切片"，对照《工业工程门户》方法与工具分类中的文章进行系统学习。

从就业与发展视角看，每一次产业侧的智能化、精益化投入，都会带来新的岗位需求：精益工程师、制造工程师、供应链分析师、数字化改善顾问等。建议在校生关注此类企业的校招动向，在职者关注内部改善项目的机会窗口。

IE 术语小课堂：工业工程

工业工程（IE, Industrial Engineering）是对人、物料、设备、能源和信息所组成的集成系统进行设计、改善和设置的学科，目标是在保证质量与安全的前提下降低成本、提高效率。

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原文链接

https://cem.nuaa.edu.cn/2026/1020/c7576a415261/page.htm

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