东北大学唐立新教授及其所在的课题组在国家自然科学基金资助下，对动态环境下生产调度方法的研究取得以下较突出的研究成果：

关于动态生产调度

　　提出了基于自适应控制观点的动态生产调度的控制系统模型。通过对一般flowshop问题的仿真实验，证明此模型优于一般分配规则算法。

关于混合Flowshop动态调度

　　提出了一种神经网络方法，用来解决工件动态到达情况下混合流水车间的动态调度问题。神经网络的训练样本通过对大量仿真数据的处理得到，神经网络的训练过程用DBD算法进行了改进。仿真结果表明此方法的各项性能指标均优于传统的调度规则方法。

关于智能优化算法

　　进行了较多的改进研究，尤其对用遗传算法求解带有约束的组合最优化问题，提出了多种新的遗传编码，适合于多类带约束的不同规划问题。在改进遗传算法方面，提出了基于种子交叉模式的改进遗传算法和遗传下降算法，引进两种新的机制即过滤机制和培育机制。仿真实验证明了这些算法的有效性。

关于炼钢——连铸生产调度

　　对炼钢-连铸“火车时刻表”调度问题，提出三级调度策略即先分配，后排序，最后确定时间表；为了实现第三级中的最优机器冲突消除，建立了基于准时生产制（JIT）思想的非线性规划模型，经过变换后用线性规划求解。对炼钢车间的生产调度问题，建立了混合整数规划模型，并提出了混合拉格朗日松弛法和动态规划算法来求解此问题。

关于热轧生产调度

　　建立了通用的模型与算法，提出了基于复合旅行售货员（MTSP）模型的并行求解策略，目前国内外尚未有此类模型。研究了热轧生产调度中板坯倒垛调度问题，对于板坯同簇集合无重叠最优调度问题，建立了整数规划模型，提出了改进遗传算法；对于有重叠情况最优倒垛调度，提出了有效的启发式算法。

　　以上成果已由科学出版社出版专著1部，在国际杂志《EJOR》、《JORS》、《IJPR》、《IJPE》、《C&IE》和《JIM》上发表8篇论文，其中被《EJOR》邀请撰写综述1篇。在《自动化学报》、《系统工程学报》和《运筹学学报》等国内核心杂志上发表30多篇论文。论文被SCI、EI收录18篇次。上述成果获得冶金部科技进步奖二等奖、国家教育部科技进步奖三等奖和辽宁省青年科技奖。