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《基于混合遺傳算法的車間生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、第26卷第1O期計(jì)算機(jī)仿真2009年10月文章編號(hào)：1006—9348(2009)10—0307—04基于混合遺傳算法的車間生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題研究黃巍，張關(guān)鳳(上海大學(xué)機(jī)電工程與自動(dòng)化學(xué)院，上海200072)摘要：解決車間生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題的日的不僅僅是為了縮短生產(chǎn)周期，更重要的是為了提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本?，F(xiàn)大部分國(guó)有制造企業(yè)在車間生產(chǎn)過(guò)程中采用的是人工調(diào)度，調(diào)度時(shí)主要依賴于調(diào)度經(jīng)驗(yàn)，調(diào)度效率不高且易出錯(cuò)。將遺傳算法和模擬退火算法相結(jié)合，提出了解決車間調(diào)度問(wèn)題的混合遺傳算法，并給出了一種編碼方法以及建立了相
2、應(yīng)的解碼規(guī)則。遺傳算法的引入保證了解的全局最優(yōu)性，仿真后表明了該混合算法的可行性和有效性，且能夠有效地提高搜索效率，改進(jìn)了收斂性能。關(guān)鍵詞：車間調(diào)度；遺傳算法；模擬退火算法中圖分類號(hào)：TP278文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：AResearchonJobShopSchedulingProblemBasedonHybrid——GeneticAlgorithmHUANGWei，ZHANGMei—feng(DeptofAutomatien，ShanghaiUniversity，Shanghai200072，China)ABST
3、RACT：ABSTRACT：TheaimofsolvingJobShopSchedulingProblemisnotonlytoreducemakespanbutal—SOtoimprovetheefficiencyofproductionandreducetheoperatingcost．Nowmostofthestate～ownedmanufacturingenterprisesuseartificialschedulinginjob—shopscheduling．Workshopsmainlyd
4、ependontheschedulingexperi—enees，SOtheschedulingefficiencyisnothighandtherearemoremistakes．Thispaperproposesahybridgenetical—gorithmtoSolveJob—ShopSchedulingProblemthroughcombiningthegeneticalgorithmwithsimulatedannealing．Anewencodingmethodispresentedfo
5、rthishybridalgorithm，andthecorrespondingdecodingmethodisestablished．Thegeneticalgorithmmakessurethatthesolutionisglobaloptimizationandtheresultofsimulationshowsthehybridalgorithmisfeasibleandpracticable，anditcaneffectivelyimprovetheeficiencyofsearchinga
6、ndtheconvergence．KEYWORDS：Job—shopscheduling；Geneticalgorithm；Simulatedannealing能同步，從而有效地提高生產(chǎn)設(shè)備的利用率，使局部工序最1引言優(yōu)化，進(jìn)而達(dá)到降低產(chǎn)品成本，提高產(chǎn)品品質(zhì)和縮短產(chǎn)品生21世紀(jì)以來(lái)，全世界范圍內(nèi)出現(xiàn)了研究應(yīng)用先進(jìn)制造產(chǎn)周期的目的。今大部分國(guó)有制造企業(yè)在車間生產(chǎn)過(guò)程中技術(shù)的浪潮，以機(jī)械制造為代表的先進(jìn)制造技術(shù)成為當(dāng)代均采用的是人工調(diào)度，過(guò)于依賴于調(diào)度經(jīng)驗(yàn)，故本文提出了國(guó)際間科技競(jìng)爭(zhēng)的重點(diǎn)。全球性的競(jìng)爭(zhēng)和
7、經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)將用混合遺傳算法來(lái)解決車間作業(yè)調(diào)度問(wèn)題(JobShopSchedu．制造業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)、分銷、成本、效率推向一個(gè)新境界，也不斷1ingProblem，JSSP)。向制造管理者提出新的挑戰(zhàn)，制造業(yè)為適應(yīng)企業(yè)新的市場(chǎng)變車間作業(yè)調(diào)度問(wèn)題就是為了處理多項(xiàng)不同的事務(wù)而如化，正努力尋求一種新的管理和生產(chǎn)模式，CIMS／MRP2Ⅱ的何分配作為共同資源的機(jī)械設(shè)備，并使總的作業(yè)時(shí)間最少的實(shí)施為制造業(yè)的發(fā)展帶來(lái)了新的曙光，而管理自動(dòng)化是其神問(wèn)題。車間作業(yè)凋度對(duì)應(yīng)于生產(chǎn)管理系統(tǒng)的短期計(jì)劃的安經(jīng)中樞，計(jì)算機(jī)輔助生產(chǎn)計(jì)
8、劃與控制系統(tǒng)是管理自動(dòng)化的核排，調(diào)度主要解決車間資源的最優(yōu)安排并優(yōu)化計(jì)劃安排，為心技術(shù)?？茖W(xué)合理地確定生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度系統(tǒng)直接關(guān)系到計(jì)劃的執(zhí)行和控制提供指導(dǎo)。良好的車間調(diào)度能夠預(yù)先解企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力，使企業(yè)的物流與信息流盡可決生產(chǎn)中的干擾，能夠縮短產(chǎn)品在車間的流動(dòng)時(shí)間，減少在制品庫(kù)存，保證準(zhǔn)時(shí)交貨。收稿13期：2008—07—24修回日期：2008—09—07．．——307．——找目標(biāo)函數(shù)的全局最優(yōu)解，即從局部?jī)?yōu)解能概率性地跳出并2問(wèn)題描述最終趨
