基于遺傳算法的企業(yè)生產(chǎn)調(diào)度研究

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1、華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益、縮短產(chǎn)品加工周期。論文在研究企業(yè)生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，以國內(nèi)一家知名從事鐵路運(yùn)輸事的交通設(shè)備有限公司的生產(chǎn)車間為平臺研究制造型企業(yè)產(chǎn)品的作業(yè)車間生產(chǎn)調(diào)度的優(yōu)化問題。該公司主要從事列車電源、空調(diào)設(shè)備的生產(chǎn)和設(shè)計。從公司成立至今，企業(yè)的車間生產(chǎn)一直靠人員人工進(jìn)行管理，在企業(yè)信息化系統(tǒng)建設(shè)的推動下，公司為適應(yīng)快速發(fā)展的需求，提高企業(yè)管理水平，實施了GrapeCity的IntuitiveERP系統(tǒng)，由于原系統(tǒng)車間排產(chǎn)調(diào)度功能的缺乏，使得實現(xiàn)車間管理的生產(chǎn)調(diào)度成為IntuitiveERP系統(tǒng)二次開發(fā)的一個重要子課題，

2、具有非?，F(xiàn)實的研究意義。1.2國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀目前，生產(chǎn)調(diào)度是制造行業(yè)普遍存在的難題，其調(diào)度方法的研究也成為學(xué)者關(guān)心的課題。依據(jù)調(diào)度問題的建模方式，目標(biāo)函數(shù)、問題條件等不同因素，生產(chǎn)調(diào)度問題可分為線性和非線性調(diào)度、連續(xù)型和離散型調(diào)度、單目標(biāo)函數(shù)和多目標(biāo)函數(shù)調(diào)度等。下面介紹一些常用的生產(chǎn)調(diào)度方法。(1)基于規(guī)則調(diào)度的方法基于規(guī)則的調(diào)度方法因為規(guī)則比較簡單、計算時間較短、計算機(jī)易于實現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)成為調(diào)度問題求解的熱點(diǎn)方法，研究者也不斷提出新的調(diào)度規(guī)則。它通常利用已知條件的背景、目標(biāo)，事先定義好的調(diào)度規(guī)則，然后依據(jù)規(guī)則，生成對應(yīng)的調(diào)度結(jié)果。[1]文獻(xiàn)通過組合多

3、種調(diào)度規(guī)則的方式在求解調(diào)度問題上取得了較好的效果。文獻(xiàn)[2]通過研究比較調(diào)度規(guī)則與產(chǎn)品延期時間之間的邏輯，設(shè)計出一種新的調(diào)度規(guī)則，并和一些經(jīng)典的調(diào)度規(guī)則在目標(biāo)函數(shù)為延誤時間最小的情況下作了分析比較。(2)基于鄰域搜索的方法鄰域搜索法又稱局部搜索法，它先隨機(jī)或按某一準(zhǔn)則生成一定數(shù)量的解空間，然后依據(jù)算法事先設(shè)置的參數(shù)值，通過初始解產(chǎn)生鄰域解，接著依據(jù)接受規(guī)則和鄰域解將當(dāng)前解集的狀態(tài)進(jìn)行修改，并適時調(diào)整參數(shù)值，更新準(zhǔn)則，反復(fù)上述過程直至搜索結(jié)束，最終求出問題的優(yōu)化解。2華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文(3)運(yùn)籌學(xué)方法運(yùn)籌學(xué)方法的思想是建立數(shù)學(xué)模型簡化對應(yīng)的調(diào)度

4、問題，并使用窮舉的分枝定[3]界或動態(tài)規(guī)劃求解出問題的最優(yōu)解。文獻(xiàn)提出了幾種不同的分枝定界法，研究了它們在規(guī)則分析、定界機(jī)制和產(chǎn)生上界這三個領(lǐng)域的差異，運(yùn)籌學(xué)方法理論上雖然能求得最優(yōu)解，但往往計算復(fù)雜，在實際應(yīng)用中并不廣泛。(4)基于仿真的方法仿真方法最初用于測試基于啟發(fā)式算法的調(diào)度方法，經(jīng)過實踐表明，將啟發(fā)式規(guī)則或優(yōu)先級規(guī)則進(jìn)行組合，效果好于單一的規(guī)則?；诜抡娴恼{(diào)度方法強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行中隱藏的邏輯關(guān)系，且能夠較為準(zhǔn)確得分析、評估調(diào)度方案的優(yōu)劣，所以逐步發(fā)展成為一種應(yīng)用于生產(chǎn)調(diào)度的重要解決方法。仿真方法雖然給用戶提供了測試調(diào)度方案性能的平臺，但會存在

5、以下問題：仿真方法的計算時間較長，且實施、運(yùn)行仿真系統(tǒng)的成本很高；受到實驗性限制，仿真方法對生產(chǎn)調(diào)度的理論貢獻(xiàn)較少。目前，鑒于生產(chǎn)調(diào)度問題條件較為復(fù)雜，目標(biāo)函數(shù)動態(tài)變化，需求背景又各有不同等難點(diǎn)，國內(nèi)外學(xué)者掀起對全局搜索技術(shù)和相關(guān)智能算法研究的熱潮，并成功應(yīng)用于某些領(lǐng)域，取得比較令人滿意的結(jié)果，其中遺傳算法就是研究與應(yīng)用比較深入的一類算法。1.3論文的研究內(nèi)容論文主要研究了生產(chǎn)調(diào)度相關(guān)問題和遺傳算法相關(guān)理論知識，提出并實現(xiàn)了雙點(diǎn)逆向交叉算子的作業(yè)車間調(diào)度遺傳算法。論文的研究工作主要為：(1)分析比較了應(yīng)用于生產(chǎn)調(diào)度NP問題的各種不同算法，闡述了研究

6、生產(chǎn)調(diào)度問題的現(xiàn)實意義。(2)介紹了遺傳算法的產(chǎn)生背景和思想，重點(diǎn)研究了標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的基本步驟及各步驟實現(xiàn)的主要方法。(3)設(shè)計了一種新的雙點(diǎn)逆向交叉的方法，采用基于工序的編碼方式，實現(xiàn)了作業(yè)車間調(diào)度問題的遺傳算法。3華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文(4)研究了IntuitiveERP系統(tǒng)框架，并將本文實現(xiàn)的雙點(diǎn)逆向交叉的遺傳算法應(yīng)用于企業(yè)信息系統(tǒng)的排產(chǎn)模塊，提高其生產(chǎn)效率，獲得了較好的效果。1.4論文的組織結(jié)構(gòu)論文的內(nèi)容總共分為六章，各章具體內(nèi)容如下：第1章，緒論。本章主要講述課題的研究背景，目前國內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及本文研究的主要內(nèi)容。第2章，車間調(diào)度問題

7、及啟發(fā)式算法。首先介紹了車間調(diào)度問題的內(nèi)容，然后描述了流水車間調(diào)度問題的定義及相關(guān)啟發(fā)式算法，最后討論了更為復(fù)雜的作業(yè)車間調(diào)度問題及啟發(fā)式算法。第3章，遺傳算法理論及特征介紹。本章首先介紹了遺傳算法的產(chǎn)生背景和主要思想，然后給出了標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法的流程和基本步驟，最后詳細(xì)描述了遺傳算法的6個基本內(nèi)容，并介紹其主要實現(xiàn)方法。第4章，基于遺傳算法的作業(yè)車間調(diào)度程序設(shè)計。著重描述了作業(yè)車間調(diào)度遺傳算法中工序編碼、適配值求解、輪盤賭選擇、雙點(diǎn)逆向交叉這4個關(guān)鍵技術(shù)問題及程序代碼，并給出了程序設(shè)計的詳細(xì)步驟和代碼流程，然后著重分析了該算法的時間、空間復(fù)雜度和處理

8、特殊問題的完備性，最后通過實例在橫向和縱向上對算法進(jìn)行分析和比較。第5章，ERP與車間排產(chǎn)系統(tǒng)。首先簡述了ERP的概念，然