遺傳算法在車間優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用研究.pdf

1、車間調(diào)度是調(diào)度問題的一個(gè)重要內(nèi)容,它是指在生產(chǎn)過程中對(duì)共同使用的資源實(shí)行時(shí)間分配從而達(dá)到某一最優(yōu)目的.在調(diào)度問題中,存在許多優(yōu)化決策問題,車間調(diào)度作為制造型企業(yè)必不可少的環(huán)節(jié)之一,其合理的車間調(diào)度方案對(duì)提高企業(yè)的生產(chǎn)效率具有重要意義,不僅能夠有效地降低設(shè)備的空置率,縮短產(chǎn)品生產(chǎn)周期,并且還能降低生產(chǎn)成本和增加經(jīng)濟(jì)效益.根據(jù)車間調(diào)度中工件的工藝路線,車間調(diào)度有作業(yè)車間調(diào)度和流水車間調(diào)度之分.在大量的制造型企業(yè)中,往往存在著大量的生產(chǎn)車間,

2、因此,對(duì)車間優(yōu)化調(diào)度配置問題的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義. 同時(shí)車間調(diào)度問題作為一個(gè)NP(Non-deterministic Polynomial多項(xiàng)式復(fù)雜程度的非確定性問題)難題,隨著需要加工的工件數(shù)和機(jī)器數(shù)量的增加,可選調(diào)度方案數(shù)量將以指數(shù)速度急劇增長(zhǎng).因此,用遺傳算法求解該問題就成為人們研究的一個(gè)重要方向.本文將在建立車間調(diào)度問題數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,研究采用遺傳算法對(duì)其求解. 本文圍繞基于最大完成時(shí)間為目標(biāo)的車間調(diào)度問題

3、開展研究,主要做了以下工作: (1)本文分析了作業(yè)車間調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型,并在此基礎(chǔ)上對(duì)作業(yè)車間調(diào)度問題的特例流水車間調(diào)度問題也建立了數(shù)學(xué)模型; (2)本文采用遺傳算法來解決車間優(yōu)化調(diào)度問題,同時(shí)針對(duì)作業(yè)車間和流水車間兩種調(diào)度問題分別給出了采用遺傳算法解決車間優(yōu)化調(diào)度問題的算法模型和實(shí)現(xiàn)過程; (3)對(duì)遺傳算法的優(yōu)化特性進(jìn)行了分析,并在SGA(Simpie GeneticAlgorithms,基本遺傳算法)的基礎(chǔ)