基于遺傳算法的車間作業(yè)調(diào)度問題研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日趨激烈，每個(gè)企業(yè)都在尋求更好的生產(chǎn)與運(yùn)作管理方案，以提高企業(yè)的生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)和管理效率，從而提高企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。生產(chǎn)與運(yùn)作管理的核心是車間作業(yè)調(diào)度問題能否高效地獲得優(yōu)化解，因此，研究車間作業(yè)調(diào)度問題具有很大的理論意義和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。 論文給出了車間作業(yè)調(diào)度問題的定義，分析了車間作業(yè)調(diào)度問題的特點(diǎn)及意義，探討了車間作業(yè)調(diào)度問題的可計(jì)算性和復(fù)雜度，回顧了研究求解車間作業(yè)調(diào)度問題的主要?dú)v程及其方法。 詳細(xì)介紹了車間

2、調(diào)度問題的目標(biāo)、類型及研究現(xiàn)狀，就兩類調(diào)度問題—流水型調(diào)度問題與非流水調(diào)度問題分別討論了解決方案。先討論了兩種調(diào)度問題的數(shù)學(xué)模型與相關(guān)算法，包括傳統(tǒng)單一的啟發(fā)式算法和遺傳算法。著重研究了非流水型作業(yè)調(diào)度問題的現(xiàn)狀和該類問題的數(shù)學(xué)模型，并對(duì)相關(guān)算法，如啟發(fā)式方法、進(jìn)化算法、領(lǐng)域搜索方法等進(jìn)行了討論。 本文在車間調(diào)度領(lǐng)域中其他學(xué)者的研究成果的基礎(chǔ)上，改進(jìn)了基于標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的結(jié)合啟發(fā)式規(guī)則的混合算法，分別就編碼方式、交叉算子、變異算子

3、的不同形式對(duì)優(yōu)化結(jié)果產(chǎn)生的影響，進(jìn)行了分析與研究。 本文結(jié)合作業(yè)排序中的啟發(fā)式規(guī)則(SPT優(yōu)先選擇最短加工時(shí)間的工序，MWR優(yōu)先選擇剩余總加工時(shí)間最長(zhǎng)的工件的工序)和遺傳算法提出一種新的混合遺傳算法。分析了基于遺傳算法的調(diào)度優(yōu)化策略和相應(yīng)的結(jié)構(gòu)流程。算法先利用啟發(fā)式作業(yè)調(diào)度規(guī)則將問題的解空間縮小至某個(gè)包含高性能解的子空間，再進(jìn)行遺傳搜索，尋找最優(yōu)解。 最后給出了啟發(fā)式遺傳算法的JSP調(diào)度算法設(shè)計(jì)與軟件實(shí)現(xiàn)，并對(duì)算法復(fù)雜性