本文關鍵詞：遺傳算法在作業(yè)車間調(diào)度問題中的應用

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【摘要】：生產(chǎn)調(diào)度問題的研究有助于完善產(chǎn)品的加工線路的優(yōu)化,提高設備的利用率,減少工序的等待時間,從而能夠降低企業(yè)的生產(chǎn)成本,為企業(yè)管理者做出正確決策提供借鑒.作為生產(chǎn)調(diào)度問題之一的車間作業(yè)調(diào)度問題(Job Shop Scheduling Problem, JSP)的研究開始于上世紀五十年代,Johnson對兩臺機床的生產(chǎn)調(diào)度進行了研究并提出了解決車間調(diào)度部分特殊問題的優(yōu)化算法.由于隨著問題規(guī)模的擴大,該問題求解的復雜性呈指數(shù)增長,導致傳統(tǒng)的分支定界法、動態(tài)規(guī)劃法等并不適用對其進行求解.隨著近年來模擬退火、禁忌搜索、遺傳算法等群體優(yōu)化算法的出現(xiàn),為有效解決這一問題提供了契機.自從Davis于1985年利用遺傳算法成功解決調(diào)度問題以來,遺傳算法就因其智能性、全局性的特點被學者們大量應用于生產(chǎn)調(diào)度領域.車間作業(yè)調(diào)度就是解決n個工件如何在m臺機器上加工的問題.其中已知每一個工件的具體加工順序、每道工序加工所需的時間以及每個工件所包含的工序,在滿足相應約束條件的前提下,目標是確定每臺機器上各個工件的加工順序,以保證某項性能指標最優(yōu),一般都是要求使加工時間達到最短.采用遺傳算法對作業(yè)車間調(diào)度進行處理,根據(jù)作業(yè)車間調(diào)度問題的特點,對作業(yè)車間調(diào)度問題選擇了一種能夠適用且較為簡單的編碼方式,展示出作業(yè)車間調(diào)度問題的特有性質(zhì),使染色體當中的每一個數(shù)字即表示了工件的編號又可以確定這是這個工件的第幾道工序.根據(jù)這種編碼方法的特點,提出了不破壞穩(wěn)定性交叉和變異算子,從而保證得到的都是作業(yè)車問調(diào)度問題的可行解.適應度函數(shù)使用時間的倒數(shù),目標函數(shù)選擇加工時間最短,并將每代中最優(yōu)的個體保存下來.之后通過程序?qū)崿F(xiàn),并應用其解決ft-0和ft-0標準問題,對所采用的算法進行可行性的檢驗,證明了該算法的有效性.最后分析算法中存在不足和介紹了作業(yè)車間調(diào)度問題在實際中可能遇到的各種問題.
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TB497;TP18

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：1257819