基于隶属度函数的车间协同调度方法
作业车间调度问题综述
３３００１３）
摘 要： 介绍了作业车间调度问题的理论、模型，对当前求解作业车间调度问题的各种方法进行分类并逐一进行分析
比较，指出各种方法的优缺点。总结了今年来在该领域取得的研究成果和存在的问题，并对今后的发展方向进行了讨论。
关键词： 作业车间调度； 启发式； 调度算法； 近似算法
中图分类号：Ｃ９３１．２
整数规划模型由 Ｂａｋｅｒ［１］提出，下面简单给出一个 ｎ ／
ｍ／Ｇ／ Ｃｍａｘ调度问题的常用数学描述。
Ｍｉｎ ｍａｘ｛ｍａｘ ｃ ｝ ｉｋ
（３－１－１）
ｓ．ｔ．ｃ －ｐ ＋Ｍ（１－ａ ）≥ ｃ ，ｉ＝１，２，…，ｎ，ｈ，ｋ＝１，２，…，ｍ
ｉｋ ｉｋ
ｉｈｋ
ｉｈ
ｃ －ｃ ＋Ｍ（１－ｘ ）≥ ｐ ， ｉ，ｊ＝１，２，…，ｎ，ｋ＝１，２，…，ｍ
但使用单一的优先规则得到的解不能满足要求如何把多个规则进行融合设置一个合理的满意度值是近期研究的方向同时为了得到更好的近似解研究者们都把基于优先分配规则得到的近似解作为初始解如禁忌搜索的初始422拉格朗日松弛法拉氏松弛技术作为一种求解复杂优化问题的近似算法由于其能在较短的时间内获得高质量的次优解并能进行性能评价等优点近年来受到学术界的广泛重视
弧（虚线）表示同一机器上加工各操作的连接。
ＬＷＫＲ（Ｌｅａｓｔ Ｗｏｒｋ Ｒｅｍａｉｎｉｎｇ）法则，即优先选择余下加
【计算机应用研究】_车间调度问题_期刊发文热词逐年推荐_20140726
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
科研热词 阻塞限制 遗传算法 粒子群优化算法 柔性流水车间调度问题 无等待 车间调度问题 资源分配 等价平行决策 浮点型编码策略 模拟退火 柔性车间调度 改进离散粒子群 总延迟时间 差分进化 局部搜索 作业车间调度
科研热词 模拟退火 作业车间调度问题 量子进化算法 邻域搜索 蚁群优化 自学习 能量函数 置换流水车间调度 组合优化 约束引导的启发式算法 混沌神经网络 汽车维修车间 模拟植物生长算法 最大完工时间 智能优化算法 无等待流水车间 总流水时间 微粒群优化 强化学习 差分进化 局域搜索 多目标作业车间调度 基于工作的分解法 合同网 参数设置 动态调度 作业车间调度 优化调度
推荐指数 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2014年Hale Waihona Puke 序号 1 2 3 4 5 6 7 8
2014年 科研热词 遗传算法 迁移操作 生物地理学优化算法 柔性工艺 柔性作业车间调度问题 智能优化算法 变邻域搜索 作业车间调度 推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1
推荐指数 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
科研热词 作业车间调度 量子粒子群优化算法 遗传算法 转换瓶颈 跨工序约束 调度问题 编码方法 粒子群优化算法 矩阵解码 柔性作业车间 启发式算法 优化 np-难
柔性作业车间调度问题的一种启发式算法
柔性作业车间调度问题的一种启发式算法柔性作业车间调度问题是一个复杂的优化问题，其目标是在给定生产任务和作业要求的前提下，最小化车间生产周期，并保证调度结果的合理性。
解决柔性作业车间调度问题的必要方法之一是利用启发式方法，即引入一定的人工规则处理调度问题，采用数据驱动、实例驱动和规则驱动以灵活处理复杂问题，以达到期望的调度结果。
本文将介绍一种启发式算法，其旨在为柔性作业车间调度问题提供一个可行的优化方案。
一、算法介绍本次启发式算法构建基于三个步骤，分别为：(1)任务分配；(2)调度安排；(3)调度优化。
1.任务分配首先，要求对当前车间作业，根据各作业间的关联性把具有相似性的作业归属与相同的任务，并依据作业资源、生产要求等因素，将任务进行拆解分配，具体可采用文丘里极小值算法（Wendong'salgorithm）。
2.调度安排接下来，基于任务分配结果对每一任务中的作业进行调度安排，采用贪心法构建最优调度序列，即将作业一路朝正确的顺序排列，依据单元时间增加进行比较，可以较快速地构建出调度序列，以满足当前复杂制造生产的需求。
3.调度优化最后，要在调度的的基础上，采用基于交换算子的调度优化技术，即针对每一任务、每一任务分配中的作业，对调度情况进行分析，根据时间，贴紧原则，不影响任务完成时间，在一定条件下，找到调度序列中可以进行交换的作业，实现任务最优分配，从而提高整体工厂效率，达到柔性作业车间调度问题的优化目标。
二、算法性能本次启发式算法的性能分析表明，相比其他传统算法，本算法的整体周期时间有了显著缩短，具有良好的计算效率和强大的解决能力；此外，本算法灵活方便，可以有效应对柔性作业车间多变的特点，用于处理带有柔性优先的作业列表，可以构建出更高效的调度方案，从而有效减少车间完成整个任务所需要的总时间。
基于深度强化学习的柔性作业车间调度问题
基于深度强化学习的柔性作业车间调度问题一、研究背景与意义随着全球制造业竞争的加剧，企业对生产效率和成本控制的要求越来越高。
柔性作业车间调度作为一种有效的生产管理手段，能够帮助企业实现生产资源的合理配置，提高生产效率，降低生产成本。
传统的柔性作业车间调度方法在面对复杂多变的生产环境时，往往难以满足企业的需求。
研究一种基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法具有重要的理论和实际意义。
深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的方法，通过构建神经网络模型来学习任务的状态转移概率和策略。
深度强化学习在许多领域取得了显著的成果，如游戏智能、机器人控制等。
将深度强化学习应用于柔性作业车间调度问题，可以充分发挥深度学习在处理非线性、高维、复杂问题方面的优势，提高调度算法的性能。
本研究旨在构建一种基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法，以解决传统调度方法在面对复杂多变的生产环境时所面临的挑战。
通过对现有相关研究成果的分析和归纳，本文提出了一种适用于柔性作业车间调度问题的深度强化学习框架。
该框架包括状态表示、动作选择和价值评估三个主要部分，能够有效地处理非线性、高维、复杂的生产环境数据。
本研究还将探讨如何将深度强化学习方法与其他先进的优化算法相结合，以进一步提高调度算法的性能。
通过对实际生产数据的采集和分析，验证所提出的方法在解决实际柔性作业车间调度问题中的有效性。
本研究具有较强的理论和实际意义，对于推动柔性作业车间调度方法的发展，提高企业生产效率和降低生产成本具有重要价值。
1.1 柔性作业车间调度问题的定义和特点柔性作业车间调度问题是指在给定的生产过程中，如何在有限的时间和资源内，对多个作业任务进行有效的安排和调度，以满足生产目标和客户需求的问题。
柔性作业车间调度问题的主要特点是：任务数量多：柔性作业车间通常需要处理多个作业任务，这些任务可能涉及不同的产品类型、工艺流程或生产线。
任务之间存在相互依赖关系：在实际生产过程中，一个作业任务的完成往往依赖于其他作业任务的完成。
基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法
基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法柔性作业车间调度是指在车间内有多个不同的作业，这些作业的加工时间、设备需求等均有所不同，需要根据车间的能力情况和生产计划安排合适的作业顺序和设备分配，以达到生产效率和质量的最大化。
然而，由于车间内作业的差异性，车间调度难度较大。
为了解决这一问题，需要设计一种能够有效处理柔性作业车间调度问题的多目标优化算法。
柔性作业车间调度问题的目标是最大化生产效率和质量，同时减少生产能耗。
因此，多目标优化算法是解决这一问题的有效途径。
本文提出的基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法，旨在通过综合考虑能耗、生产效率和质量三个方面的问题，来求解柔性作业车间调度问题。
算法的主要步骤如下：1. 建立车间模型将车间表示为一个图论模型，每个车间内的机器设备与作业均表示为图的节点，作业之间的先后顺序和设备之间的联动按边表示。
根据作业的加工时间和设备需求，确定每个节点的处理时间和处理能力。
2. 设计初始种群采用随机策略生成初始种群，每个个体表示待执行的作业序列及对应的设备分配。
动态分配车间设备，采用交叉互换和变异算子对个体进行调整。
3. 目标函数定义以生产效率和质量为优化目标，并引入一项能耗目标作为约束条件。
生产效率和质量可以通过工时和产品合格率来描述，能耗目标可通过机器使用时间及处理数量来计算。
4. 多目标遗传算法求解采用多目标遗传算法，通过交叉、变异和选择等方法对种群进行优化，以得到最优解。
在遗传算法中，将车间模型和目标函数定义作为输入，通过迭代优化得到一组合理的作业调度解决方案，实现车间的柔性作业调度。
基于车间作业调度算法发展的概述
基于车间作业调度算法发展的概述一、发展历程车间作业调度算法的发展可以追溯到20世纪40年代，当时主要以流水线作业调度为研究对象。
随着计算机技术的进步，20世纪70年代开始出现了一些基于数学模型的车间作业调度算法，如Graham算法、Johnson算法等。
这些算法主要针对特定的作业调度问题，具有一定的局限性。
随着20世纪80年代离散优化问题的研究热潮，车间作业调度算法也得到了进一步发展。
研究者们开始将车间作业调度问题转化为数学模型，并利用启发式算法、遗传算法、模拟退火算法等进行求解。
这些算法在一定程度上提高了调度效果，但仍然存在求解时间长、解质量难以保证等问题。
随着进化计算和人工智能的发展，21世纪初出现了一些基于智能优化算法的车间作业调度方法，如粒子群算法、人工蜂群算法等。
这些算法能够自动学习和优化，具有较强的全局搜索能力和鲁棒性，为车间作业调度问题的求解带来了新的思路和方法。
二、主要算法模型基于车间作业调度的算法可以分为静态调度和动态调度两大类。
静态调度是在作业到达之前就确定好调度计划，而动态调度是在作业到达后根据实时情况进行调度。
静态调度算法主要包括最早完工时间算法、最优换线算法、遗传算法等。
最早完工时间算法是一种贪心算法，通过选择最早可完成的作业来进行调度。
最优换线算法则是在作业调度的同时尽量减少换线次数。
遗传算法则是通过模拟生物进化的过程来优化调度方案，具有较强的全局搜索能力。
动态调度算法主要包括最短处理时间算法、最早截止时间算法、最小松弛度算法等。
最短处理时间算法是一种贪心算法，通过选择处理时间最短的作业来进行调度。
最早截止时间算法则是在作业调度的同时尽量减少作业的迟滞。
最小松弛度算法则是在作业调度的同时尽量减少作业的松弛度，以提高资源利用率。
三、应用领域基于车间作业调度算法的研究和应用涉及到诸多领域，如制造业、物流配送、交通调度等。
在制造业中，合理的车间作业调度能够提高生产效率和资源利用率，降低生产成本。
基于多层编码遗传算法的车间调度算法
基于多层编码遗传算法的车间调度算法基于多层编码遗传算法的车间调度算法基于多层编码遗传算法的车间调度算法 1 案例背景遗传算法具有较强的问题求解能力，能够解决非线性优化问题。
对于遗传算法中的染色体表示问题中的一个潜在最优解，对于简单的问题来说，染色体可以方便的表达问题的潜在解，然而，对于较为复杂的优化问题，一个染色体难以准确表达问题的解。
多层编码遗传算法，把个体编码分为多层，每层编码均表示不同的含义，多层编码共同完整表达了问题的解，从而用一个染色体准确表达出了复杂问题的解。
多层编码遗传算法扩展了遗传算法的使用领域，使得遗传算法可以方便用于复杂问题的求解。
2、案例目录第十一章基于多层编码遗传算法的车间调度算法. 1 11.1 理论基础. 1 11.2 案例背景. 1 11.2.1 问题描述. 1 11.2.2 模型建立. 2 11.2.3 算法实现. 3 11.3 MATLAB程序实现. 4 11.3.1 主函数. 4 11.3.2 适应度值计算. 5 11.3.3 交叉函数. 7 11.3.4 变异函数. 8 11.3.5 仿真结果. 8 11.4 案例扩展. 10 11.4.1 模糊目标. 10 11.4.2 代码分析. 11 11.4.3 仿真结果. 12 11.5 参考文献. 123、主程序：%% 基本参数NIND=40; %个体数目MAXGEN=50; %最大遗传代数GGAP=0.9; %代沟XOVR=0.8; %交叉率MUTR=0.6; %变异率gen=0; %代计数器%PNumber 工件个数MNumber 工序个数[PNumber MNumber]=size(Jm); trace=zeros(2, MAXGEN); %寻优结果的初始值WNumber=PNumber*MNumber; %工序总个数%% 初始化Number=zeros(1,PNumber); % PNumber 工件个数for i=1:PNumber Number(i)=MNumber; %MNumber工序个数end % 代码2层，第一层工序，第二层机器Chrom=zeros(NIND,2*WNumber); for j=1:NIND WPNumberTemp=Number; for i=1:WNumber %随机产成工序val=unidrnd(PNumber); while WPNumberTemp(val)==0 val=unidrnd(PNumber); end %第一层代码表示工序Chrom(j,i)= val; WPNumberTemp(val)=WPNumberTemp(val)-1; %第2层代码表示机器Temp=Jm{val,MNumber-WPNumberTemp(val)}; SizeTemp=length(Temp); %随机产成工序机器Chrom(j,i+WNumber)= unidrnd(SizeTemp); end end %计算目标函数值[PVal ObjV P S]=cal(Chrom,JmNumber,T,Jm); %% 循环寻找while gen trace(1,gen) Val1=PVal; Val2=P; MinVal=trace(1,gen); STemp=S; end end。
基于遗传算法求解作业车间调度问题-生产运作实践
生产运作实践大作业目录目录 (1)问题一：基于遗传算法求解作业车间调度问题 (2)1．问题介绍 (2)1.1 作业车间调度问题表述 (2)1.2 作业车间调度问题研究的假设条件 (2)1.3 车间作业调度问题的数学模型 (3)2 .基本遗传算法 (4)2.1 遗传算法的基本思路 (4)2.2 基本遗传算法参数说明 (4)3 .用遗传算法对具体问题的解决 (5)3.1 参数编码 (5)3.2 初始种群的生成 (6)3.3 个体的适应度函数 (6)3.4 遗传算子的设计 (7)3.5 遗传算法终止条件 (8)4．模型的求解 (8)5．结论总结 (10)6 . 附录 (10)问题二：邮政运输网络中的邮路规划和邮车调度 (18)1.问题描述 (18)2.模型建立 (18)2.1模型的基本假设 (18)2.2符号说明 (19)2.3模型分析 (20)2.4模型的建立 (20)3.模型的求解 (21)3.1求解思路 (21)3.2求解算法 (22)问题一：基于遗传算法求解作业车间调度问题1．问题介绍1.1 作业车间调度问题表述作业车间是指利用车间资源完成的某项任务，在实际生产中，这项任务可能是装配一种产品，也可能是完成一批工件的加工，为了研究方便，我们将这项任务限定为加工一批工件。
在此基础上，可对作业车间调度问题进行一般性的描述:假定有N个工件，要经过M台机器加工,一个工件在一台机器上的加工程序称为一道“工序”，相应的加工时间称为该工序的“加工时间”,用事先给定的“加工路线”表示工件加工时技术上的约束，即工件的加工工艺过程,用“加工顺序”表示各台机器上各个工件加工的先后顺序。
在车间作业调度问题中，每个工件都有独特的加工路线，我们要解决的问题就是如何分配N个零件在M个机器上的加工顺序以使得总的加工时间最短。
1.2 作业车间调度问题研究的假设条件在研究一般的作业车间调度问题中往往需要明确两类重要假设条件:1.工艺路径约束:工件的任一工序必须在其前道工序完成后才能开始，并保证同一工件不会同时在两台机器上加工，反映了工件不同工序间的时序关系;2.资源独占性约束:任一台机器每次只能加工一个工件，且一旦开工就不能中断，反映了加工队列中工件间的时序关系。
作业车间调度
根据性能指标分为：基于调度成本调度问题和 基于调度性能调度问题
根据生产环境的特点分为：确定性车间调度和 不确定性车间调度问题
根据作业的加工特点分为：静态车间调度和动 态车间调度
四、车间调度问题的研究方法
辆调.1车间调度问题的描述 3.2车间调度问题的特点 3.3车间调度问题的分类
3.1车间调度问题的描述
车间调度问题就是对一个可用的制造资源 集在时间上进行加工任务(加工工件)集的分配， 将作业(加工操作)均衡地安排到各机器，并合 理地安排作业的加工次序和开始时间，同时优 化一些性能指标，在执行这些作业或者任务时 需要满足某些限制条件，如作业的到达时间、 完工的限定时间、作业的加工顺序、资源对加 工时间的影响等。从数学规划的角度看，车间 调度问题可表达为在等式或不等式约束下，对 一个或多个目标函数的优化。
2000年，赵伟等人研究了JobShop类型柔性制造 系统的调度问题，其中每个工件都有多个可替 代的工艺计划，并且每个操作均可在多个机器 上选择加工，建立了多目标混合整数规划模型， 利用遗传算法进行求解。
Mati等采用贪婪算法、Loukil和Maqrini等采用 模拟退火算法同时求解FJSP的机器分配和工序 调度两个子问题。
4.1精确求解方法 4.2近似求解方法
4.1精确求解方法
1.数学方法 整数规划 混合整数规划 分解方法 拉格朗日松弛法
2.分支定界法 Balas在 1969 年提出基于析取图的枚
举算法是最早应用于求解调度问题的分支定界 方法。
4.2近似求解方法
1.构造性方法 优先分配规则法 基于瓶颈的启发式方法 插入方法
作业车间调度遗传算法python
作业车间调度是优化生产效率和资源利用的重要工作。
在实际工厂生产中，作业车间的调度问题往往十分复杂，需要考虑多个因素和约束条件。
为了解决这一问题，许多研究者提出了多种优化算法，其中遗传算法是一种常用且有效的方法之一。
一、遗传算法概述遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，其核心思想是通过模拟自然界的进化过程，利用交叉、变异、选择等操作不断迭代，最终找到最优解。
遗传算法广泛应用于组合优化、函数优化、机器学习等领域，其灵活性和高效性受到了广泛认可。
二、遗传算法在作业车间调度中的应用1.问题建模作业车间调度问题可以理解为将一组作业分配到多台设备上，并确定它们的顺序和时间安排，以最大化生产效率和资源利用率。
这一问题的复杂性体现在多个方面，例如设备之间的关系、作业的执行时间、优先级约束等。
2.遗传算法解决方案遗传算法作为一种全局搜索算法，能够有效地处理作业车间调度问题中的复杂约束条件和多目标优化。
通过编码、交叉、变异和选择等操作，遗传算法可以逐步优化作业的调度方案，找到最优解或较优解。
三、基于Python的作业车间调度遗传算法实现基于Python语言的遗传算法库有许多，例如DEAP、Pyevolve、GAlib等。
这些库提供了丰富的遗传算法工具和接口，使得作业车间调度问题的求解变得简单且高效。
1.问题建模针对具体的作业车间调度问题，首先需要将问题进行合理的数学建模，包括作业集合、设备集合、作业执行时间、约束条件等。
然后根据问题的具体性质选择适当的遗传算法编码方式和适应度函数。
2.遗传算法实现利用Python的遗传算法库进行实现，首先需要定义遗传算法的相关参数，如种裙大小、迭代次数、交叉概率、变异概率等。
然后通过编码、交叉、变异和选择等操作，逐步优化作业的调度方案，直至达到收敛或达到一定迭代次数。
3.结果评估与分析得到最终的调度方案后，需要对结果进行评估和分析。
可以比较遗传算法得到的调度方案与其他常规方法的效果，如贪婪算法、模拟退火算法等。
基于状态图的车间作业遗传调度
１ 调 度 问题 描述 ．
ｎ 种工件Ｊ ｆ ｛＝ ，…，ｎ 在一个 由 ＝Ｊ ｉｌ ）
ｍ 台不 同的加 工机器 Ｒ ｛ ｉ １ ＝ ｍ Ｉ ＝ ，…，ｉ ｎ ｝
组 成 的 制 造 系 统 中 进 行 加 工 ， 机 器 的 容 量 为 Ｃ（ ） 每 个 工 件 的 工 序 顺 序 预 先 确 ｍ 。 定 ， 即 工 件 Ｊ必 须 按 照 一 定 的 工 艺 顺 序
Ｉ一 发展…………………………
蓥 于 杏固的 季向 业澧铭调度
华北电力大学 自动化 系 白 康
【 要 】针对 车间作业调度 问题 ，利用有 向圈模型对 系统 Байду номын сангаас工件和资源之 间的交互关系建模 ，并 应用遗 传算法进行最优调度 的求解。遗传算法采 用多维矩阵的编码方 摘 式 ，解码后生成加工流程有 向图，根据有 向变迁 图的更新 最终 获取每个染 色体 的适应度 。每一代种群在遗传算子 的作 用下，按 照适者 生存和优胜 劣汰的原理 ，逐代 演化 ． 得到越来越好的近似解 。 【 关键词 】车 闻作业调度 ；状 态图；遗传算法
一
表示 当前 状 态下 顶 点 ｉ 占据 的数 量 ， 被 即 机 器 ｉ 在 加 工 的 工 件 数 量 ， 初 始 化 正 ｈ ｌｎｍ ｉ＝ （＝ ，… ，ｎ ；对 于 各个变 迁 ｏ ｄｕ （）Ｏ ｉ１ ） 表 结 点，除 了顶 点域ａ ｊｅ 和链域 ｎｘ ，再 ｄｖｘ ｅｔ 增 加一 个信 息域 ｉｆ ，存储此 变 迁对应 的加 ｎｏ 工 信 息， 即工件 号码 、工序 号码 、加 工开始 时间 、加工操作 时 间和 加工 结束时 间。 对 于 工 件 Ｊ来 说 ， 它 的 加 工 路 径 可 以 用 其 需要 的 资源 序 列 ｗ＝ Ｐ ｉ 来 表 示 。若 Ｗ （） 有Ｗ＝ ｍ，ｍ，ｍ，ｒ｝ 。｛２ ３ ４ 。，表 示 工件 Ｊ按 加 工 ｌ 工 艺顺 序 依次 访 问 了机 器ｍ，ｍ，ｍ后 完 成 。 ４ 所有 加 工操 作 ，进 入 系统 输 出 设备 ｒ。 。 ３ Ｉ加 工流 程 有 向 图 ． 加工 流程 有 向图 ，记 为Ｄ （ｏ ｋ ｎ ，Ｗ ｒ ｉ ｇ Ｐ ｏ ｅ ｕ ｅ ｉ ｒ ｐ ） ｗ （ ，Ｅ） ｒ ｃ ｄ ｒ Ｄ ａｈ 。Ｄ＝ Ｎ ｗ是静 态 ｇ 图 ，表 示 了各 个 工 件 的 加 工 路 径 。根 据 初 始 生 成 的染色 体 来构 造 图Ｄ如 下 ： ， 顶 点集 Ｎ ：如 前所 述 。 变 迁 集 Ｅ ：将 染色 体 解 码 得 到各 工 件 的加 工 路 径 Ｗ （： ， … ，ｎ ， 据 此 得 到 各 ｉ１ ） 个 变 迁 ， 并赋 予 其 相 应 的加 工 信 息 。如 ， 若 有 ｗ：｛ ２ ３ １ ， ｒ） 则 变 迁 ｅ ｌ ｍ ，ｍ ， １ １ ４ 。，
作业车间调度问题的几种模型
作业车间调度问题是指如何合理地安排工件在不同工序间的加工顺序，以达到最优的生产效率和成本控制。
针对这一主题，我将从几种常见的模型出发，深入探讨作业车间调度问题，旨在为您提供一篇有价值的文章。
一、传统作业车间调度模型1.1 单机调度模型在单机调度模型中，工件依次经过一个加工机器的加工过程。
我们需要考虑如何安排加工顺序、加工时间等因素，以最大程度地减少工件的等待时间和加工时间，提高生产效率。
1.2 流水车间调度模型流水车间调度模型是指在多台加工机器之间，工件按照特定的加工顺序依次进行加工。
我们需要考虑如何合理安排工件的加工顺序，以减少生产中的瓶颈和待机时间，提高整个流水线的生产效率。
1.3 作业车间调度的经典排序问题这种模型主要关注如何将待加工的工件按照特定的规则进行排序，以便在加工过程中最大程度地降低总加工时间和成本。
以上是传统作业车间调度问题的一些经典模型，它们都是针对不同的生产场景和加工流程所提出的解决方案。
接下来，我将对每种模型进行更深入的探讨，以便更好地理解作业车间调度问题。
二、作业车间调度问题的多种解决方法2.1 基于启发式算法的调度方法启发式算法是一种基于经验和规则的算法，它能够快速、高效地求解作业车间调度问题。
常见的启发式算法包括遗传算法、模拟退火算法等，它们能够在短时间内找到较优的解，并且适用于各种不同规模和复杂度的生产场景。
2.2 基于数学规划的调度方法数学规划方法是指利用数学建模和优化理论，对作业车间调度问题进行严格的数学求解。
通过建立数学模型，我们可以利用线性规划、整数规划等方法，对作业车间调度问题进行最优化求解，得到最优的生产调度方案。
2.3 基于仿真的调度方法仿真方法是指利用计算机模拟生产场景，通过模拟实际的生产过程，找到最优的调度方案。
通过仿真，我们可以更加真实地模拟生产现场的情况，找到最优的生产调度策略，提高生产效率和降低成本。
以上是作业车间调度问题的多种解决方法，它们都能够根据不同的生产场景和需求，找到最优的调度方案。
基于DQN协同进化算法的柔性作业车间能效调度优化
基于DQN协同进化算法的柔性作业车间能效调度优化柔性作业车间调度作为一种重要的生产管理问题，旨在合理安排任务的执行顺序和机器的分配，以提高生产效率和降低能源消耗。
本文将介绍一种基于Deep Q-Network（DQN）协同进化算法的柔性作业车间能效调度优化方法，通过该方法可以实现对作业车间的能效进行有效的优化。
1. 引言柔性作业车间是一种具有多种功能的生产系统，通常由多台具备不同能力和特性的机器组成。
作业车间调度问题旨在合理地对作业进行排序和机器分配，以最大程度地提高生产效率和能源利用率。
传统的调度方法通常基于启发式算法或规则进行决策，但这些方法往往无法充分利用数据和实时信息进行优化。
2. DQN协同进化算法介绍DQN协同进化算法是一种基于深度强化学习和进化计算思想的优化算法。
该算法结合了DQN神经网络和进化策略进行决策的优点，并在柔性作业车间调度问题中具有较好的适应性。
3. 系统模型在基于DQN协同进化算法的柔性作业车间能效调度优化中，需要建立合适的系统模型。
该模型通常包括作业、机器、任务的特征和约束条件等要素，并将其转化为数学模型。
4. DQN网络设计为了实现柔性作业车间的能效调度优化，需要设计适合的DQN网络。
该网络可以包含多个隐藏层和输出层，使用适当的激活函数和损失函数进行训练和优化，并结合进化计算进行决策。
5. DQN协同进化算法在柔性作业车间调度中的应用将DQN协同进化算法应用于柔性作业车间调度问题中，可以通过对机器分配和作业排序进行优化，以提高车间的能效。
该算法可以根据实时数据和环境变化进行决策，并通过进化计算进行优化。
6. 实验与结果分析通过实验验证，可以评估基于DQN协同进化算法的柔性作业车间调度优化方法的性能。
实验结果显示，该方法相比传统的调度方法在提高生产效率和能源利用率方面具有明显的优势。
7. 结论基于DQN协同进化算法的柔性作业车间能效调度优化方法可以有效地提高生产效率和降低能源消耗。
智能制造系统中的自动调度算法与方法
智能制造系统中的自动调度算法与方法智能制造系统是以人工智能和物联网技术为核心的先进制造模式，旨在提高生产效率、降低成本、提升产品质量和灵活性。
自动调度是智能制造系统中至关重要的环节，能够在生产过程中根据实时情况合理安排任务和资源，实现高效的生产调度和优化。
自动调度算法和方法是实现智能制造系统自动调度的重要工具。
它们通过智能的数据处理和分析，确定最佳的任务分配和资源调度策略，以提高生产效率和降低成本。
下面，将介绍几种常用的自动调度算法和方法。
1. 启发式调度算法启发式调度算法是根据以往的经验和启发规则来决策的。
它通过考虑任务的紧急程度、资源的利用率以及设备间的重要性等因素来进行决策。
此类算法追求快速、高效和合理的任务调度，并能够灵活应对不确定的生产情况。
其中，最常用的启发式调度算法有贪婪算法、遗传算法和模拟退火算法等。
贪婪算法是一种优先级调度算法，其通过对任务和资源进行加权，选择具有最高加权的任务进行调度。
该算法适用于快速解决简单任务调度问题，但可能无法找到全局最佳解。
遗传算法与自然界中的进化过程类似，通过模拟基因的选择、交叉和变异等操作，逐步优化调度结果。
遗传算法具有较好的全局搜索能力和优化性能，适用于复杂问题的解决，但计算复杂度较高。
模拟退火算法则通过模拟金属退火过程来寻找最优解。
它具有较好的局部搜索能力，能够在一定程度上克服贪婪算法的局限性，但在处理大规模问题时计算开销较大。
2. 智能优化算法智能优化算法是一类基于优化理论和人工智能技术的自动调度方法。
常见的智能优化算法包括蚁群算法、粒子群算法和人工神经网络等。
蚁群算法是通过模拟蚁群觅食行为寻求最优调度路径。
蚁群算法具有较强的适应性和鲁棒性，能够很好地解决复杂调度问题，但时间复杂度较高。
粒子群算法则通过模拟鸟群觅食觅食行为进行优化。
粒子群算法能够快速找到较好的解，但与蚁群算法相比，其全局搜索能力稍弱。
人工神经网络是模拟人类神经系统行为的一种优化方法。
车间调度优化算法
车间调度优化算法1. 背景介绍车间调度是指在生产过程中，根据工序、设备和人力资源等因素进行合理安排和优化，以最大程度地提高生产效率和资源利用率。
优化车间调度可以实现减少生产时间、降低成本、提高产品质量等目标，对企业的竞争力具有重要影响。
2. 车间调度问题车间调度问题是一类非常经典和复杂的组合优化问题。
它涉及到多个任务在有限的资源和时间约束下的安排顺序和分配资源的问题。
常见的车间调度问题包括作业车间调度问题、流水车间调度问题、多车间调度问题等。
2.1 作业车间调度问题作业车间调度问题是指在一个车间中，有多个作业需要在不同的设备上加工完成，且每个作业都有不同的加工时间和顺序限制。
目标是使得所有作业完成时间最短或最早。
2.2 流水车间调度问题流水车间调度问题是指在一个车间中，多个作业需要按照一定的顺序在不同的设备上进行加工。
每个作业只能按照顺序流水加工，即前一个作业在设备上加工完成后，才能开始下一个作业的加工。
2.3 多车间调度问题多车间调度问题是指在多个车间中，多个作业需要在不同的车间和设备上进行加工。
每个车间有不同的资源限制和时间窗口。
目标是使得所有作业完成时间最短或最早，同时满足车间资源和时间窗口的约束。
3. 车间调度优化算法3.1 车间调度算法分类车间调度优化算法主要包括启发式算法和精确算法两类。
3.1.1 启发式算法启发式算法是通过设定一些规则和策略来寻找近似最优解的方法。
常见的启发式算法包括遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。
这些算法基于一些启发性的搜索策略，在较短时间内找到较优解，并具有较好的可扩展性。
3.1.2 精确算法精确算法是通过穷举所有可能的解空间，找到全局最优解的方法。
常见的精确算法包括动态规划、整数规划、分支定界等。
这些算法可以通过逐步优化和约束条件的剪枝，找到最优解，但计算复杂度较高。
3.2 车间调度算法选择和调优选择合适的车间调度算法取决于问题的规模、约束条件和求解目标。
基于遗传算法求解作业车间调度问题本科毕业设计论文
基于遗传算法求解作业车间调度问题摘要作业车间调度问题(JSP)简单来说就是设备资源优化配置问题。
作业车间调度问题是计算机集成制造系统(CIMS)工程中的一个重要组成部分，它对企业的生产管理和控制系统有着重要的影响。
在当今的竞争环境下，如何利用计算机技术实现生产调度计划优化，快速调整资源配置，统筹安排生产进度，提高设备利用率已成为许多加工企业面临的重大课题。
近年来遗传算法得到了很大的发展，应用遗传算法来解决车间调度问题早有研究。
本文在已有算法基础上详细讨论了染色体编码方法并对其进行了改进。
在研究了作业车间调度问题数学模型和优化算法的基础上，将一种改进的自适应遗传算法应用在作业车间调度中。
该算法是将sigmoid函数的变形函数应用到自适应遗传算法中，并将作业车间调度问题中的完工时间大小作为算法的评价指标，实现了交叉率和变异率随着完工时间的非线性自适应调整，较好地克服了标准遗传算法在解决作业车间调度问题时的“早熟”和稳定性差的缺点，以及传统的线性自适应遗传算法收敛速度慢的缺点。
以改进的自适应遗传算法和混合遗传算法为调度算法，设计并实现了作业车间调度系统，详细介绍了各个模块的功能与操作。
最后根据改进的编码进行遗传算法的设计，本文提出了一种求解车间作业调度问题的改进的遗传算法，并给出仿真算例表明了该算法的有效性。
关键词：作业车间调度；遗传算法；改进染色体编码；生产周期Solving jopshop scheduling problem based ongenetic algorithmAbstractSimply speaking, the job shop scheduling problem(JSP) is the equipment resources optimization question. Job Shop Scheduling Problem as an important part of Computer IntegratedManufacturing System (CIMS) engineering is indispensable, and has vital effect onproduction management and control system. In the competion ecvironment nowadays, how touse the assignments quickly and to plan production with due consideration for all concernedhas become a great subject for many manufactory.In recent years,the genetic algorithms obtained great development it was used to solve the job shop scheduling problem early.This paper discusses the chromosome code method in detail based on the genetic algorithms and make the improvement on it. Through the research on mathematics model of JSP and optimized algorithm, theimproved adaptive genetic algorithm (IAGA) obtained by applying the improved sigmoidfunction to adaptive genetic algorithm is proposed. And in IAGA for JSP, the fitness ofalgorithm is represented by completion time of jobs. Therefore, this algorithm making thecrossover and mutation probability adjusted adaptively and nonlinearly with the completiontime, can avoid such disadvantages as premature convergence, low convergence speed andlow stability. Experimental results demonstrate that the proposed genetic algorithm does notget stuck at a local optimum easily, and it is fast in convergence, simple to be implemented. the job shop scheduling system based on IAGA and GASH is designed andrealized, and the functions and operations of the system modules are introduced detailedly. In the end ,according to the code with improved carries on the genetic algorithms desing, this paper offer one improved genetic algorithms about soloving to the job shop scheduling problem, and the simulated example has indicated that this algorithm is valid.Keywords: jop shop scheduling; genetic algorithm; improvement chromosome code; production cycl毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
基于人工智能的智能车间调度优化算法研究
基于人工智能的智能车间调度优化算法研究随着人工智能技术的快速发展，智能制造也越来越受到关注。
智能车间调度是智能制造的关键环节之一，在提高生产效率和降低成本方面起着重要作用。
本文将针对智能车间调度优化算法进行研究，探讨基于人工智能的解决方案。
1. 引言在传统的车间调度中，调度员通常根据经验和手动计算进行决策。
然而，在面对大规模、复杂的生产任务时，传统方法往往效率低下、难以适应实时变化。
基于人工智能的智能车间调度优化算法能够通过自动化和智能化的方式，快速、准确地进行决策，提高车间生产效率和资源利用率。
2. 智能车间调度优化算法的基本原理智能车间调度优化算法的基础是人工智能技术，尤其是深度学习和强化学习。
它通过对车间内生产任务的特征进行分析和学习，在不同的约束条件下找到最优的调度方案。
优化算法的基本原理包括以下几个方面：2.1. 任务特征分析首先，算法需要深入了解车间内各个生产任务的特征，如工艺流程、任务时间、紧急程度等。
这些特征信息将作为模型输入，帮助算法更好地进行决策。
2.2. 规划模型建立基于任务特征分析的基础上，算法需要建立一种合适的规划模型。
常见的模型有松弛的工厂调度问题(Relaxed workshop scheduling problem)和紧迫性工厂调度问题(Urgency-based workshop scheduling problem)等。
2.3. 特征学习与预测利用深度学习技术，算法可以对车间内的任务特征进行学习和预测，并根据预测结果生成车间调度。
2.4. 强化学习与优化强化学习是智能车间调度优化算法中的关键技术之一。
通过建立合适的奖励函数和状态-动作空间，算法能够通过试错的方式不断优化调度方案，逐步达到最优。
3. 实验与结果分析为了验证智能车间调度优化算法的有效性，我们在实际生产环境中进行了一系列实验。
我们选取了一个中型汽车制造工厂作为测试对象，实验结果表明：3.1. 生产效率提高智能车间调度优化算法成功提高了生产效率。
基于云边协同的智能数控车间自调控系统研究与实现
基于云边协同的智能数控车间自调控系统研究与实现在数字化浪潮中，制造业的转型升级成为必然趋势。
智能数控车间作为智能制造的核心组成部分，其自调控系统的研究和实现显得尤为重要。
本文旨在探讨基于云边协同的智能数控车间自调控系统的研究与实现路径，为制造业的智能化发展提供新的思路和方向。
首先，我们需要明确什么是“云边协同”。
在这个比喻中，“云”指的是云计算平台，它如同天空中的云彩，汇聚着海量的数据和强大的计算能力；而“边”则指的是边缘计算设备，它们如同地面上的树木，扎根于生产一线，实时感知和处理数据。
云边协同就是将云计算的强大能力和边缘计算的实时性相结合，形成一种高效的数据处理和应用模式。
在智能数控车间中，云边协同的应用可以带来显著的优势。
通过边缘计算设备对车间内的机床、机器人等设备进行实时监控和数据采集，再将数据上传至云端进行分析和处理，可以实现对生产过程的精准控制和优化调度。
这种模式就像给车间装上了一双“千里眼”和一对“顺风耳”，让管理者能够随时掌握生产动态，做出及时的决策。
然而，要实现这一目标并非易事。
我们需要面对诸多挑战和问题。
首先是数据的采集和传输问题。
在车间内，各种设备产生的数据量巨大且复杂，如何确保数据的完整性和准确性是一个难题。
同时，数据传输过程中的安全性和稳定性也需要得到保障。
其次是数据分析和处理的问题。
云端虽然拥有强大的计算能力，但面对海量的数据仍然显得力不从心。
如何提高数据处理的效率和准确性是另一个需要解决的问题。
针对这些问题，我们可以采取以下措施加以解决。
一是加强边缘计算设备的研发投入，提高其数据采集和处理的能力；二是优化数据传输网络，确保数据的安全和稳定传输；三是利用人工智能等先进技术对云端的数据处理进行智能化改造，提高处理效率和准确性。
除了上述技术层面的措施外，我们还需要从管理层面进行改革和创新。
例如，建立完善的数据管理体系，规范数据的采集、传输和使用流程；加强跨部门、跨领域的合作与交流，形成合力推动智能数控车间的发展；注重人才培养和引进，为智能数控车间的发展提供有力的人才支持。
面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计
面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计随着智能制造的发展，越来越多的企业开始将AGV（Automated Guided Vehicle）系统引入到生产流程中，以实现车间物流及生产线的自动化和智能化。
然而，如何对AGV系统进行调度是关键问题之一。
本文将介绍面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计。
1. 调度问题的定义调度问题是指在满足约束条件的前提下，为一组任务分配资源并给出执行顺序的问题。
在智能制造车间中，AGV系统需要执行一些任务，如物料运输、设备调度等。
因此，为了确保车间的高效运转，需要设计一种合理的调度算法来优化任务执行顺序和资源利用率，减少作业时间和成本。
2. 算法设计流程（1）建立任务模型根据车间的实际情况和生产流程，建立一份任务模型，其中包含任务的属性和限制条件。
例如，每个任务可能包括出发点、目的地、工作时间、工作量等等。
（2）确定优化目标确定需要优化的目标，通常包括最小化作业时间、最大化资源利用率、最小化成本等等。
（3）设计任务调度算法根据建立任务模型和确定优化目标，设计任务调度算法。
目前常用的算法包括遗传算法、模拟退火算法、神经网络算法等等。
（4）算法实现根据算法设计，实现一个计算机程序，将任务模型导入程序中，运行算法得出调度方案。
（5）验证和优化运行算法后，需要验证调度方案的可行性和优化效果。
如果发现问题，在实现代码时进行调整和优化，以提高算法的鲁棒性和效率。
3. 算法的具体实现1) 基于遗传算法的任务调度算法遗传算法是基于自然界进化过程的一种算法，通过基因交叉、变异、选择等方式不断优化适应度函数，达到提高算法效率的目的。
对于AGV系统调度问题，可将每辆AGV看作一个基因，任务链看作一条染色体，优化目标为最小化作业时间。
具体步骤如下：（a）初始化种群并随机生成任务链；（b）评价优化目标，并根据适应度选出优秀染色体；（c）进行基因交叉和变异以产生新的染色体；（d）将新的染色体插入到种群中；（e）重复步骤（b）-（d），直到种群适应度无法再提高。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
摘
超 ， 玉杰 周
（ 庆 大学 机械 工程 学院 ， 重 重庆 ４０ ３ ） ００ ０ 要 ：快 速发 现制造 瓶 颈是 实现 车间调度 的有效 方法 。借 鉴 面向 对 象的 设计 思想 以及 基 于模 糊 数 学的 最 大
隶属度原则， 出面向产能瓶颈单元的协 同调度， 提 进一步提 出产能协 同调度二维表示方法， 将各类资源归一化， 研究并建立了产能协 同调度模型。通过实证 ， 运用面向瓶颈的优化调度方法， 解决了如何在有限资源的情况下
运用模糊数学 的最 大隶属度原则对生产资源进行重新分配 ， 实
Ｏ 引 言
制造 系统具有 生产环节 多 、 产过程 复杂终达 到协 同调度 的 目的。
点， 它要求生产计划能准确地指 导生产实际 ， 然而 ， 实际生产过
程 中往往 出现 与生 产 计 划不 相 符合 的情 况 。通 过 生产 调 度
ｄ ｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １０ — ６ ５ ２ １ ．０ ０ ６ ｏ：０ ３ ６ ／．ｓ ． ０ １３ ９ ． ０ １ １ ． ３ ｓ
Ｗ ｏｋ ｈ ｐ ｃ ｌａ ｏ ａｉｅ ｓ ｈ ｄ ｌ ｇ ｍｅｈ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｒ ｓ ｏ ｏｌｂ ｒ ｔ ｃ ｅ ｕ ｉ ｔ ｏ ａ ｅ ｎ ｖ ｎ ｍｅ ｅ ｓ ｉ ｅ ｒｅ ｆ ｎ ｔｏ ｓ ｍｂ ｒｈ ｐ ｄ ｇｅ ｕ ｃｉｎ
Ｓ Ｎ Ｙ －ａ ，Ｃ Ｅ ｏ —ｎ ， Ｎ ｈ ｏ Ｚ Ｕ Ｙ －ｅ Ｕ ａｈｌ Ｈ ＮＹ ｕｌ ｇ ＷＡ Ｇ Ｃ ａ ， ＨＯ ｕｊ ｌ ｉ ｉ
（ ｏｌ ｅｆＭｅｈｎｃｌ ｎｅｎ Ｃ ｏｇｉｇ Ｕ ｉ ｒｔ，Ｃ ｏｇ ｉｇ４ ０ ３ Ｃｌｇ ｃａｉ ｅ ｏ ａＥ ｅｒ ｇ， ｈｎ ｑ ｎｖ ｓｙ ｈ ｎｑｎ ０ ００，Ｃ ｉａ ｉ ｎ ｅｉ ｈｎ ）
ｔ ｅ ｓ ｈ ｄ ｌ ｇ ｍｅｈ ｄ ａ ｄ ｓ ｈ ｄ ｌ ｇ ｐ ｏ ｕ ｔ ｎ ｍｅ ｈ ｎ ｓ ａ ｉ ｎ ｂ ｔ ｅ ｅ ｋ，ｐ ｔ ｆｒ ｒ ｃ ｅ ｕ ｉｇ ｔ — ｉ ｎ ｉ ｎ ｌ ｉ ｃ ｅ ｕ ｉ ｔ ｏ ｎ ｃ ｅ ｕｉ ｒｄ ｃｉ ｃ ａ ｉｍ ｂ ｓｃ ｏ ｏ ｔ ｎ ｃ ｖ ｎ ｎ ｏ ｌ ｕ ｏ ｗａｄ ｓ ｈ ｄ ｌ ｗｏ ｄ ｍｅ ｓｏ ａ ｎ ｄ ａ ｎ ｕ ｔ ｅ ｍｏ ｅ ｅ ｅ ｒ ｈ ｄ ａ ｄ ｅ ｔｂ ｉｈ ｄ ｔ ｅ ｐ ｏ ｕ ｔ ｎ ｓ ｈ ｄ ｌ ｇ ｍｏ ｅ ｆｃ ｏ ｅ ａｉｅ ｒ ｗｉｇ ｆ ｒｈ ｒ ｒ ，ｒ ｓ ａ ｃ ｅ ｎ ｓａ ｌ ｅ ｈ ｒ ｄ ｃ ｉ ｃ ｅ ｕ ｉ ｄ ｌｏ ｏ ｐ ｒ ｔ ．Ｔ ｒ ｕ ｈ ａ ｍｐ ｒ ａ ，ｔｅ ｓ ｏ ｎ ｖ ｈｏ ｇ ｎ ｅ ｉｃ ｌ ｈ ｉ
实现 复杂制 造 系统 最优 化调 度 的 问题 。 关 键词 ：复 杂制 造 系统 ；协 同调度 ；隶属度 函数 ； 颈 分析 瓶 中图分 类号 ：Ｔ ３ １ Ｐ ９ 文献标 志码 ：Ａ 文章 编号 ：１０ — ６ ５ ２ １ ）０ ３ ３ ． ３ ０ １３ ９ （ ０ １ １ ．７ ９ ０
Ａｂｔａ ｔ ｕｃｌ ｆ ｄｎ ａ ｕａｔｒ ｇ ｏ ｌ ｅｋｉｔ ｒａ ｚ ｅ ｆ ｃ ｖ ｔｏ ｆ ｃｅｕｉｇ ｉ ｐｐｒ ｓｄａｖｎｅ ｓｒｃ：Ｑ ｉ ｙ ｉ ｉ ｍ ｎ ｆ ｕｉ ｔｅ ｃ ｌｅｔ ｆ ｔ ｅ ｈｄｏ ｈｄ ｌ ． ｓ ａ ｅ ｕｅ ｄａｃｄ ｋ ｎ ｇ ｃ ｎ ｂ ｔｎ ｓｏ ｅ ｉ ｈ ｅ ｅ ｉ ｍｅ ｓ ｎ ｏ ｊｃ— ｅ ｔ ｅｉ ｅ ｓａ ｄｔｅ ｘｍ ｍ ｍ ｍ ｅｓ ｉ ｄ ｇｅ ｒ ｃｐｅ ｏ ｅｆｚ ｔｅ ａｉ ， ｒｐ ｓｄｔｅｃｌ ｂ ｒ— ｂｅ ｔ ｒ ｎｅ ｄ ｓ ｎ ｉ ａ ｎ ｉ ｕ ｅ ｂ ｒｈ ｅ ｒ ｐｉ ｉｌ ｆ ｈ ｚ ｍａ ｍ ｔ ｓ ｐ ｏ ｏｅ ｏ ａ ｏａ ｏ ｉ ｄ ｇ ｄ ｈ ｍａ ｐ ｅ ｎ ｓ ｔ ｕｙ ｈ ｃ ｈ ｌ
第２ ８卷 第 １ ０期
２１ ０ １年 ｌ ０月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌ ａ ｉ ｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｏ ｕ ｅ ｓ ｐ ｉ ｔ ｓ ａ ｃ ｆ Ｃ ｍｐ ｔｒ ｃ ｏ
Ｖｏ ． ８ Ｎｏ １ Ｉ２ ． ０ Ｏｃ． ２ １ ｔ ０１
基 于 隶 属 度 函数 的 车 间协 同调 度 方 法 木
ｒ ｏＵ Ｆ ｅｓ ｅｅｓ．
Ｋｅ ｒ ｓ ｃ ｍｐ ｅ ｎ ｆｃｕ ｎ ｙ ｔｍ ；ｃ ｌ ｂ ｒ ｔ ｅ ｓ ｈ ｄ ｌ ｇ ｙ ｗｏ ｄ ： ｏ ｌｘ ｍａ ｕ ａ ｔ ｒ ｇ ｓ ｓ ｉ ｅ ｏｌ ｏ ａｉ ｃ ｅ ｕ ｉ ；ｍｅ ｅ ｓ ｉ ｅ ｒ ｅｆ ｎ ｔ ｎ；ｂ ｔ ｅ ｅ ｋ ａ ａｙ ｉ ａ ｖ ｎ ｍｂ ｒｈ ｐ ｄ ｇ ｅ ｕ ｃｉ ｏ ｏｔ ｎ ｃ ｎ ｌ ｓ ｌ ｓ
１ 产 能协 同调 度方 法
１ １ 产 能 协 同调 度 方 法 的基 本 含 义 ．
（ ｒｄｃｉ ｉ ａｃｉｇ 对 企业 １ 生 产 活 动进 行 控 制 和 调 ｐｏｕｔ ｎｄｓ ｔｈｎ ） ｏ ｐ ３常 节 ， 生产作业计划执行过程 中已出现和可能出现的偏差及时 对
ｏ ｔｍｉａ ｉｎ ｓ ｈ ｄ ｉ ｇ ｍｅｈｏ ｅ ｌｚ ｓ ｏ ｉ ｚ ｄ ｓ ｈ ｄ ｉ ｇ ｐ ｏ ｌｍ ｆｍａ ｕｆｃ ｕ ｎ ｙ ｔ ｍ ｎ ｅ ｈｅ ｃ ｎ ｔｏ ｆｌｍｉｅ ｐ ｉ ｚ ｔｏ ｃ ｅ ｕｌｎ ｔ ｄ ｒ ａ ｉｅ ｐｔｍｉｅ ｃ ｅ ｕｌｎ ｒ ｂ ｅ ｏ ｎ ａ ｔ ｒ ｇ ｓ ｓｅ ｕ ｄ ｒ ｔ ｏ ｄｉ ｎ ｏ ｉ ｔｄ ｉ ｉ