基于遗传算法的流水车间调度问题
基于遗传算法的车间调度系统研究
基于遗传算法的车间调度系统研究车间调度系统是生产制造中非常重要的一个环节。
为了在有限的时间内完成尽可能多的生产任务，需要合理地安排工人和机器的运转，使得生产效率最大化。
而遗传算法是一种智能化的求解算法，可以很好地应用到车间调度系统的优化问题中。
本文将介绍基于遗传算法的车间调度系统研究。
一、车间调度系统的意义与挑战车间调度系统是生产制造过程中的一个关键环节，它的优化与否对整个生产制造过程的效率和质量都会产生影响。
车间生产是一个复杂的过程，需要对众多生产任务进行安排和分配。
不同的任务需要不同的工序和生产资源，因此需要在有限的时间内合理地安排机器和人工的运转，以最大化生产效率，使得生产线实现高效的转换。
车间调度系统需要解决的主要问题是如何将各个任务分配到机器和工人之间，使得整个生产过程的效率和质量都得到保证。
车间调度系统的优化问题是一个NP问题，它的解决过程非常困难。
首先是搜索空间非常大，需要寻找一个最佳解，而这个最佳解可能隐藏在无数个组合中。
其次，不同的任务有不同的加工时间和优先级，需要在实际的生产环境中高效地进行调度。
因此，对车间调度系统的研究与开发不仅需要面对上述问题，还需要考虑到实际生产过程中的其他特殊因素，如物料准备、工序调整等。
二、遗传算法的基本原理遗传算法是一种生物学启发的求解算法，它模拟了生物进化的过程来求解问题。
它的基本思想是通过模拟生物群体的演化过程，以局部搜索为主并加入概率量化搜索的方式，通过表征问题的染色体来求解问题。
遗传算法的求解过程主要分为以下几个步骤：1. 初始群体的产生：将问题的解空间划分成若干个个体空间，然后从中随机生成一个初始种群。
2. 适应度函数的定义：针对问题，定义适应度函数将每一个个体映射到一个实数值上，表示此个体在问题解空间中的优越程度。
3. 选择运算：利用适应度函数把种群中的优良个体选择出来，作为解的素材，为下一代提供"优良遗传基因"。
基于遗传算法的车间作业调度问题研究的开题报告
基于遗传算法的车间作业调度问题研究的开题报告一、研究背景随着工业生产的不断发展，车间作业调度问题已成为生产和制造过程中的一个关键问题，其直接关系到企业的生产效率、经济效益和生产计划的实施。
车间作业调度问题的研究一直都是工业工程领域中的热点问题之一，已经成为学术界和企业界共同关注的课题。
为了提高车间作业效率，减少生产成本，采用合理的调度方法是必不可少的。
遗传算法作为一种智能优化算法，具有良好的优化能力，能够克服传统优化算法在求解复杂问题中的缺陷。
尤其是在模拟真实情况的复杂问题中，遗传算法具有较高的求解精度和鲁棒性，因此被广泛应用于工业制造、物流、交通等领域的优化问题，并成功地解决了许多复杂的问题。
二、研究目的和意义本文旨在通过研究遗传算法在车间作业调度问题上的应用，探究一种可行的调度方法。
具体的，本文的研究目的为：1.研究车间作业调度问题的相关理论及其现状；2.探究遗传算法的基本原理和应用；3.分析遗传算法在车间作业调度问题中的优点和不足；4.设计一种基于遗传算法的车间作业调度模型；5.通过实验分析，验证所设计的调度模型的可行性和实用性。
三、研究内容和方法本文的主要研究内容包括：1.分析车间作业调度问题的定义和相关理论；2.介绍遗传算法的基本原理和应用；3.研究遗传算法在车间作业调度问题中的优点和不足；4.设计一种基于遗传算法的车间作业调度模型，包括基本参数的设定、编码方式的选择等；5.通过实验分析，验证所设计的调度模型的可行性和实用性。
本文的研究方法主要包括文献综述法、数学模型建立法、算法设计与程序实现法、实验分析法等。
具体实施方法如下：1.通过检索相关文献，收集车间作业调度问题和遗传算法领域的最新研究成果，并进行综合分析，为研究设计提供理论依据和实验指导；2.利用车间作业调度问题的相关理论和遗传算法的基本原理，建立基于遗传算法的车间作业调度模型，考虑作业的数量、作业的紧急程度、机器的工作率等多种因素；3.使用MATLAB等工具进行算法的设计与程序实现，并对调度模型进行精细化测试与分析，不断优化模型参数，提高模型的鲁棒性和精度；4.通过实验验证，使用性能评价指标对所设计的算法进行定量测评，进一步检验模型的优越性和实用性。
基于自适应遗传算法的流水车间作业调度
［ ｙｗ ｒ ｓ ｅｆａａ ｔ ｅｇｎ ｔ ｌｏｉ ｍ；ｌｗｊｂｓｏ ｃｅ ｕｉｇ ａｇ ｒｈ ｉ ｒｖ ｍｅ ｔ Ｋｅ ｏ ｄ ｜ｓｌ ｄ ｐｉ ｅｅｉ ａｇ ｒｈ ｆ ｈ ｐｓｈｄ ｌ ； ｌｏｉ ｍ ｏ ｅ ｎ － ｖ ｃ ｔ ｏ ｏ ｎ ｔ ｍｐ
流水车 间作 业调度问题又 称为流水车间加工排序 题 ，
（） ３ （） ４
其 中 ， ｉ ，， ｋ：２３…， 。 ＝２３…，； ，， ｍ
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１ 流水车 间调度问题
流水车 间调度 问题一般可 以描 述为 ：ｎ个工件在 ｍ台机 器 上加工 ，每个工件 需要经过 ｍ 道 工序 ，每道工序 要求不
同 的机 器 ， ｎ个 工件在 台机器 上 的加工 顺序 相 同 ，并有 如 下
中圈 分类号： Ｐ０． Ｔ３１ 度
沈 斌 ，周莹君 ，王家海
（ １ 同济大 学中德 学院 ，上海 ２ ０ ９ ； ０ ０ ２ ２ ．同济大学机械工程学 院，上海 ２０ ９ ；３ ０ ０ ２ ．同济大学经济与管理学院 ，上海 ２ ０ ９ ） ０ ０ ２
３ Ｓ ｈ ｏ ｆ ｃ ｎ ｍｉｓ ｎ ｎ ｇ ｍｅ ｔＴ ｎ ｊ Ｕｎｖ ｒｉ ， ｈ ｎ ｈ ｉ ０ ０ ２ ． ｃ ｏ ｌ ｏ ｏ ｃ ｄＭａ ａ ｅ ｎ， ｏ ｇ ｉ ｉｅｓ ｙ Ｓ ａ ｇ ａ ２ ０ ９ ） ｏＥ ａ ｔ
［ ｓｒｃ ！Ｆｏ ｈ ｐｓｈｄ ｌ ｇｐｏ ｌｍ ｉ ａＮ ｎＰ ｌｎ ｍｉｌ ｏ ｌｔ ｐｏ ｌ Ｔ ｉ ｐｐ ｒ ｒｓｎｓａｎ ｗ ｓｌａａ ｔ ｅｇ ｎｔ ｌｏｉ ｍ Ａｂｔａ ｔ ｌｗ ｓｏ ｃ ｅ ｕｉ ｒｂｅ ｓ ｏ —ｏｙ ｏ ａ ｃ ｍｐｅｅ ｒｂｅ ｎ ｍ． ｈｓ ａｅ ｅｅｔ ｅ ｅ －ｄ ｐｉ ｅｅｉ ａｇ ｒｈ ｐ ｆ ｖ ｃ ｔ
基于遗传算法的车间调度问题优化
基于遗传算法的车间调度问题优化工厂的生产效率直接关系到企业的效益，而车间调度问题则是影响生产效率的一个重要因素。
传统的车间调度问题是将若干个加工任务分配给若干个机器，需要在不同的时间、不同的机器上顺序完成所有任务，并且要保证所有任务的完成时间最短。
这个问题是一个典型的NP难问题，因此需要一个高效的算法来解决。
近年来，遗传算法在解决车间调度问题上取得了非常好的效果。
遗传算法是一种基于生物学进化原理的优化算法，其基本思想是通过模拟自然界中的进化过程，从一群个体中选择优良的个体进行繁殖和变异，从而逐步寻找到最终的最优解。
遗传算法在训练数据模型、解决参数寻优、优化控制等领域都有广泛的应用。
在车间调度问题中，遗传算法的主要任务是求解一个任务序列的优化方案，以满足优化目标。
一般来说，遗传算法包括遗传编码、初始种群生成、适应度评价、选择、交叉、变异等几个基本操作。
首先，遗传编码是将车间调度问题表示为一个二进制串。
二进制串可以采用不同的编码方式，例如序列型编码和集合型编码。
其中，序列型编码将加工任务序列所包含的任务标识号编码成二进制串，集合型编码则将加工任务序列的某些部分编码成一个位置集合。
然而，具体采用哪种编码方式需要结合实际情况进行分析。
其次，初始种群的生成对遗传算法的执行效率和优化结果具有重要影响。
生成初始种群时，可以使用随机生成和启发式生成两种方式。
随机生成是指在搜索空间内随机生成一定数量的个体。
而启发式生成则是基于“鲁棒性”的原则，根据具体问题的特点提供一些先验信息，生成更有可能优秀的初始种群。
启发式生成适用于已有的相关问题信息丰富的问题。
第三，适应度评价是在不同的个体之间进行排序并选择最适合的个体的过程。
适应度函数的设计是遗传算法近乎成功的关键。
适应度函数的构建需要从实际应用需求、算法的搜索空间以及算法性能三个方面入手，并结合经验知识和数据信息进行合理设计。
第四，选择时，优良个体被选中以及被保留进行繁殖和变异。
基于改进遗传算法的车间调度优化研究
基于改进遗传算法的车间调度优化研究车间调度优化是制造企业中非常重要的问题之一，它涉及到生产成本、交货时间、库存量等关键因素。
随着信息技术的不断发展，调度问题的求解方法也随之发展。
遗传算法是一种被广泛应用于优化问题求解的算法。
在本文中，我将探讨基于改进遗传算法的车间调度优化研究。
一、车间调度的基本概念车间调度是指通过对生产活动的安排和调度以达到生产计划目标的过程。
调度问题的目标通常是最小化制造时间、最大化生产效率、最小化停机时间等。
调度问题的主要影响因素包括任务的数量、任务的类型、任务的模型、调度技术等。
二、遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟自然界进化原理的计算机算法。
它是一种优化算法，它可以用于解决各种问题，包括数学优化、工程设计、学习等。
遗传算法的基本原理是模拟生物种群的遗传进化过程，通过不断地迭代、变异和选择来求解问题。
在遗传算法中，每个个体都被表示为染色体，染色体由基因组成。
每个基因都代表问题的一个特定解决方案的组成部分。
通过交叉、变异等遗传操作，随机生成一个新的染色体。
然后，通过计算适应度函数来评估每个染色体，以便更好地选择优秀个体。
最终，遗传算法通过代际交替选择，使整个个体群体更好地进化，最终找到问题的最优解。
三、遗传算法在车间调度问题中的应用在车间调度问题中，遗传算法可以被应用于优化任务的执行顺序，以实现最优的生产效率。
具体而言，遗传算法可以用于寻找最优的任务执行序列，以最小化总的生产时间并保持生产效率。
在车间调度问题中，任务的数量和类型是变化的。
对于以上问题，可以使用基于改进的遗传算法来解决。
而这种算法是可以针对目标函数进行自适应调整的。
在改进的遗传算法中，种群动态评估值是算法的核心，在每一代交叉、变异之前要重新计算。
这种自适应机制能够提高算法的收敛速度和搜索能力。
四、改进遗传算法的关键技术改进遗传算法的一个重要技术是种群多样性的保持。
种群多样性的保持是指使得染色体之间的差异尽可能大，并且算法不会收敛于局部极小值。
基于遗传算法车间调度问题
调度：原理、算法及系统课程论文基于遗传算法车间调度问题目录1. 研究背景和意义 (3)2. 概述 (4)2.1车间调度 (4)2.2遗传算法 (4)2.3遗传算法在流水车间调度问题中的应用 (5)3. 简单遗传算法中的不足 (8)4. 改进算法 (9)4.1改进遗传算法 (9)4.2单亲DNA遗传算法 (15)5. 总结与展望 (19)6. 参考文献 (20)基于遗传算法车间调度问题遗传算法(GenetiAlgorithm,GA)是演化计算方法中应用最广泛之一,应用于全局搜索等参数优化计算领域,也适用于车间作业调度问题。
它作为一种非确定性的拟生态随机优化算法在过去20年中得到了广泛的应用,由于其具有不依赖于问题模型的特性、全局最优性、随机转移性而非确定性、隐含并行性等特点,因此遗传算法更适合复杂问题的优化,比其他优化技术相比存在显著的优势,正越来越激起人们的广泛研究与应用。
在阅读一定文献后写出此综述。
本文主要包含以下内容：（一）对课题研究的背景和意义作了较为简单的介绍。
（二）概述了普通流水车间调度问题及其求解方法,并详细介绍了遗传算法理论,针对普通流水车间调度问题着重阐述了遗传算法在其中的应用,包括遗传操作的设计,控制参数的设定等。
（三）对智能优化算法作了研究。
对遗传算法所存在的不足,即算法容易陷入局部最优,算法收敛速度慢等缺点进行了分析。
（四）针对简单遗传算法的不足提出改进方案。
提出一些改进算法，详细介绍改进遗传算法、单亲DNA遗传算法（五）总结与展望1.研究背景和意义调度问题研究的是在一定的约束条件下将稀缺的资源分配给在一定时间内不同的任务。
它是一个决策过程,其目的是优化一个或多个目标[1]。
最开始是从生产制造行业中提出的。
在生产制造业,企业为了在市场中获得较强的竞争力,在保证质量的前提之下,利用先进的车间调度技术,制定合理的生产作业计划以实现缩短产品生产周期、加快产品上市时间、实时满足市场需求等目标。
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中文摘要流水车间调度问题是研究多个工件在若干个机器上的加工次序的问题，有效的调度算法对企业提高生产效率有着重要作用。
本文使用遗传算法求解流水车间调度问题，把一个染色体编码成若干个自然数，表示相应工件的排序权值；通过简单交换两个父代的若干相同位置的基因，产生能够继承父代优良特性的子代；并且采用均匀变异，更好地保持种群中的基因的多样性。
实验表明，该方法能取得较好的效果。
关键字：遗传算法，流水车间调度方法，实数编码，基因链码，群体，适应度。
外文摘要Abstract: Flow-shop scheduling problem study the problem the processing sequence of A plurality of workpieces on some working machine,and it makes good effects on proving production efficiency to the industries with effective methods.In the case,we deal with flow-shop scheduling problem using a algorithm,the Genetic Algorithm.There is a chromosome we've just coded into some natural numbers to represent the weight order of these workpieces; exchanging simply two fathers' places of some gene to produce new children that carried good feature on two fathers;we also use the Uniform Mutation,and it keeps its diversity of gene on the population.This experiment show this method can achieve good results.Key Words: Genetic Algorithm, Flow-shop scheduling problem，natural number coding，genic bar code,group，fitness.目录中文摘要 (1)外文摘要 (2)目录 (3)1 引言 (4)1.1 论文的发展背景及重要性 (4)1.1.1 时代背景 (4)1.1.2 论文研究的重要性 (4)1.2 论文的研究问题及解决方法 (4)2 FSP问题描述 (5)2.1 排序问题的基本概念 (5)2.1.1 名词术语 (5)2.1.2 条件假设 (5)2.2车间作业排序问题的特点 (6)2.3 车间作业排序问题 (6)2.3.1 目标函数 (6)2.3.2 车间调度问题的分类 (7)3 遗传算法理论 (7)3.1 遗传算法的产生和发展 (7)3.2 遗传算法的基本思想 (8)3.2.1 基本概念 (8)3.2.2 遗传算法的基本思想 (9)4 基于遗传算法的流水车间调度方法 (11)4.1 问题的提出 (11)4.2 遗传算法基本步骤 (11)4.2.1 编码 (11)4.2.2 初始群体生成 (12)4.2.3 适应度计算 (12)4.2.4 选择 (14)4.2.5 交叉 (15)4.2.6 变异 (17)4.2.7 终止 (19)5. 研究成果 (20)5.1 算法求解与分析 (20)5.2 实验结果 (21)参考文献 (22)附录 (23)1 引言1.1 论文的发展背景及重要性1.1.1 时代背景从第一次工业革命起，由于科技的进步人类社会就开始了一个经济腾飞的大时代。
基于改进遗传算法的车间调度问题的求解研究
基于改进遗传算法的车间调度问题的求解研究随着工业生产水平的不断提高，越来越多的企业开始意识到车间调度问题的重要性。
实际上，车间调度问题是现代生产中的一个关键环节，能够直接影响到企业的生产效率和经济效益。
为了更好地解决这一问题，许多学者开始尝试应用遗传算法等智能算法进行求解研究。
一、车间调度问题的定义和优化目标车间调度问题是指在限定的时间内，根据生产任务和工艺要求，最优地安排设备和人力资源的具体任务，以实现最佳的生产效率和质量。
在实际应用中，车间调度问题常常是NP难问题，因此求解起来较为困难。
针对车间调度问题的优化目标，主要包括以下几个方面：1. 最大化设备的利用率和生产效率，节约生产成本，提高经济利益。
2. 实现任务分配的均衡，确保各任务得到公平的执行，提高生产品质。
3. 最小化生产周期，缩短生产交货期，满足客户需求。
二、传统车间调度问题的解法及其不足传统的车间调度问题解法多采用确定性算法，如贪心算法、动态规划算法、分支定界算法等。
这类算法求解速度较快，但是无法充分考虑复杂生产环节的变化，无法应对复杂的车间生产调度问题。
同时，这类算法偏向于局部优化，难以满足全局优化的需求。
三、基于遗传算法的车间调度问题求解方法为了更好地解决车间调度问题，学者们开始采用基于遗传算法的智能求解方法。
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，具有强大的全局搜索能力和自适应性，能够在寻找解空间中全局最优解的同时，应对复杂生产环节的多变性。
基于遗传算法的车间调度问题求解方法主要包括以下几个步骤：1. 将车间调度问题抽象成适合遗传算法求解的数学模型，并确定优化目标。
2. 设计适当的交叉、变异和选择算子，根据生产环境和目标的特点定制化选择算子。
3. 建立适当的适应度函数，将车间调度问题的优化目标定量化。
4. 运行遗传算法，直到满足最优解的停止准则。
基于遗传算法的车间调度问题求解方法的优点在于：1. 具有强大的全局搜索能力，能够充分考虑生产环节的多变性，寻找最优解。
基于遗传算法的车间调度优化研究
基于遗传算法的车间调度优化研究近年来，随着汽车工业的快速发展，车间调度优化问题变得愈发复杂。
针对这一问题，基于遗传算法的车间调度优化研究应运而生。
遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法，通过模拟进化过程中的选择、交叉和变异操作，逐步优化车间调度方案，以实现最佳效果。
首先，车间调度优化问题的关键在于降低生产过程中的时间成本和资源浪费。
传统的车间调度方法通常基于经验和规则，无法充分考虑多种约束条件和变化情况，难以得到较优解。
而基于遗传算法的车间调度优化研究通过模拟进化机制，可以克服传统方法的局限性。
其次，基于遗传算法的车间调度优化研究具有一定的特点和优势。
首先，遗传算法能够并行优化多个车间调度方案，提高求解效率。
其次，遗传算法可以通过多次迭代来不断优化，逐步逼近最优解。
此外，遗传算法还具备较强的鲁棒性，能够适应不同的约束条件和变化情况，保证解的稳健性。
在具体的研究中，基于遗传算法的车间调度优化可以从以下几个方面展开。
首先，需要确定适应度函数。
适应度函数是遗传算法中的关键部分，它用于评估每个个体的适应度，从而决定该个体参与进化的概率。
在车间调度优化中，适应度函数可以考虑诸如制造周期、机器利用率和交通时间等因素。
合理的适应度函数可以有效地指导遗传算法的优化过程。
其次，需要建立合适的编码方式。
遗传算法对个体的表示形式要求至关重要。
在车间调度优化中，个体可以通过排列、二进制编码或者其他方式进行表示。
不同的编码方式会影响遗传算法的搜索效率和结果质量，因此需要根据实际情况选择合适的编码方式。
然后，需要设计交叉和变异操作。
交叉和变异是遗传算法中的两个重要操作，用于生成新的个体。
在车间调度优化中，交叉可以将两个优秀的个体的部分基因进行组合，产生更好的后代。
而变异可以在一定程度上保持个体的多样性，避免陷入局部最优解。
因此，合理设计交叉和变异操作，能够有效提高遗传算法的搜索能力。
最后，需要确定其他约束条件。
在车间调度优化中，除了时间成本和资源浪费之外，还存在着很多的约束条件，如机器容量、作业之间的关系等。
基于遗传算法的车间调度优化问题研究
基于遗传算法的车间调度优化问题研究一、引言随着制造业的发展，车间调度优化问题成为了越来越重要的研究方向。
合理的车间调度方案能够使制造企业的生产效率得到提高，降低企业成本，提高企业的竞争力。
因此，如何实现车间调度优化，降低制造成本，已成为制造业界普遍关注的问题。
基于遗传算法的车间调度优化问题研究，成为提高制造业生产效率的有效方法之一。
二、遗传算法基本原理遗传算法是一种仿生学上的计算方法，其基本原理是模拟自然界中物种进化的过程，通过优胜劣汰，不断选择进化，逐渐得到最优解。
遗传算法主要包括三个过程：1. 选择操作：根据问题的特点选择合适的适应度函数，保留适应度最高的个体。
2. 交叉操作：从保留下来的父代中随机选择两个个体，进行基因重组，生成新的后代。
3. 变异操作：在一定概率下对新生的后代进行随机调整，增加优化的可能性。
三、车间调度问题的建模车间调度问题可以简单地定义为在一组工作任务和一组工作岗位之间建立合理的任务分配方案，以实现工作流程的协调。
对于同一工作台，可能存在多个任务，而对于同一任务，可以有多个可行的工作时间。
这使得车间调度问题成为一个特殊的多维背包问题。
对于车间调度问题，一些重要的因素包括任务数、工作台数、每个任务在各个工作台中的时间要求和任务之间的先后顺序关系。
因此，它可以表示为一个完全二部图G=(T,W,E)，其中T表示所有任务的集合，W表示所有工作台的集合，E表示任务和工作台之间的二元关系。
这样，一个车间调度问题便可以被转化为一个二进制决策问题，其中每个决策变量都表示某个任务在某个工作台上的完成顺序。
四、车间调度问题的遗传算法求解1. 编码对于车间调度问题，可以使用二进制编码将决策问题转化为一个0-1串。
每个决策变量由1个比特位表示，其中1代表任务在对应工作台上的完成顺序为第一个，0则代表对应为第二个，以此类推。
2. 适应度函数适应度函数是遗传算法中的一个重要参数，指示一个码字在解空间的适应程度。
基于遗传算法的作业车间调度优化研究
基于遗传算法的作业车间调度优化研究作业车间调度是指针对多个作业和多个机器，通过合理的调度算法，使得作业能够在最短的时间内得到完成的过程。
在实际生产中，作业车间调度对于提高效率、降低成本具有重要意义。
而基于遗传算法的作业车间调度优化研究则是通过遗传算法这一优化方法，对作业车间调度问题进行求解和优化，以实现最佳调度方案的制定。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，其核心思想是通过模拟自然选择、遗传和突变的过程，从群体中选择出适应度最高的个体，并通过交叉和变异操作产生新的后代个体，逐渐寻找到全局最优解。
在作业车间调度问题中，遗传算法可以应用于寻找最佳作业顺序、最佳机器分配等方面，以提高生产效率和减少生产时间。
在基于遗传算法的作业车间调度优化研究中，首先需要建立数学模型或规则，定义适应度函数。
适应度函数用于评估染色体的优劣程度，通常是根据完成时间、机器利用率、生产延误等因素进行综合评价。
然后，根据问题的具体要求，设计合适的遗传算子，如选择、交叉和变异算子，用于模拟自然选择、遗传和突变的过程，以产生新的个体。
在遗传算法的每一代中，根据适应度函数对个体进行选择、交叉和变异，以逐步优化种群中的染色体。
在基于遗传算法的作业车间调度优化研究中，还需要考虑到实际生产中的约束条件，如作业之间的先后关系、机器之间的可用时间等。
在设计适应度函数和遗传算子时，需要充分考虑这些约束条件，以确保生成的解能够满足实际要求。
此外，为了提高算法的收敛速度和效果，还可以引入其他启发式算法，如局部搜索算法等，以进一步优化调度方案。
基于遗传算法的作业车间调度优化研究可以在很大程度上提高生产效率和降低成本。
通过优化调度方案，可以实现作业的合理分配和机器的充分利用，从而减少生产时间和资源浪费。
此外，遗传算法的适应度函数和遗传操作可以灵活调整，适应不同的调度需求和约束条件，使得算法更加通用和可扩展。
然而，基于遗传算法的作业车间调度优化研究也存在一些挑战和限制。
基于遗传算法的车间调度算法实现
基于遗传算法的车间调度算法实现随着现代制造业迅速发展，车间调度问题逐渐成为制造业中非常普遍而重要的问题之一。
针对不同的生产需求和生产约束条件，车间调度问题需要使用不同的算法进行求解。
遗传算法是一种优化算法，在车间调度问题中得到了广泛的应用。
本文将介绍基于遗传算法的车间调度算法实现。
一、车间调度问题简介车间调度问题是指在一定的资源限制下，合理安排各个作业的工作时间，使得整个车间生产效率最高。
车间调度问题是一个NP难问题，需要使用高效的算法进行求解。
通常情况下一个车间中会有多个工作站，每个工作站可以处理不同种类的作业，有不同的加工时间以及之间的约束条件。
根据车间调度问题的研究侧重点和应用场景，可以将其分为许多子问题，如单机调度问题、流水线调度问题、车间调度问题等。
二、遗传算法简介遗传算法是一种模拟自然界进化规律的优化算法。
其基本思想是将问题的解表示为染色体，并用遗传编码来表示染色体上的基因，然后通过自然选择和交叉变异等操作，来不断更新种群，从而达到寻找问题最优解的目的。
具体操作过程包括：首先生成一个随机的初始种群，然后通过评价函数来对每一套染色体方案进行等级评价，得出适应度值。
随着不断进行自然选择、交叉和变异操作，种群的群体适应度值不断提高，最后找到问题的最优解。
三、基于遗传算法的车间调度问题实现针对车间调度问题，可以将不同车间的作业编码为不同的基因序列（染色体），基因序列中的每个基因表示一个作业的处理过程。
然后通过优选零工序、优化生产顺序、置换调度等方法，对车间调度问题进行求解。
1、评价函数的设计评价函数是遗传算法中最重要的一个部分，它决定了基因序列在群体中的适应度值。
在车间调度问题中，评价函数可以设为车间的总生产时间，即车间内所有作业完成所需的总时间。
此外，考虑到不同作业的权重不同，可以在计算车间生产时间时，根据不同作业的重要性，附带不同的权重因子，得到更为准确的生产时间。
2、基于染色体表达的作业调度方法基于染色体表达的作业调度方法是将车间内的不同作业之间的关系用染色体表达出来，从而确定较为合理的生产顺序。
基于遗传算法优化的车间调度研究
基于遗传算法优化的车间调度研究随着工业的不断发展，车间制造管理如何组织生产、调度生产线，是生产企业非常关心的问题。
车间调度问题是一种复杂的优化问题，其目标是使制造过程变得更加高效、快速和经济。
由于车间调度问题涉及到诸多的限制和因素，如不同工序之间的关系、设备利用率、人员数量和技能、订单优先级、原材料供应等，传统的方法已经无法应对这样的问题。
随着计算机科学的发展和普及，人们开始运用各种计算机科学的方法来解决车间调度问题。
其中一种比较成功的方法便是基于遗传算法优化的车间调度研究。
遗传算法（Genetic Algorithm）是一种模拟进化过程的计算模型，通过对生物进化原理的模拟求解复杂问题。
这种算法可以较好地模拟自然选择和优胜劣汰的过程，迅速筛选出最优解。
在车间调度问题中，优化对象可以是完成时间、生产效率、设备利用率等多种因素。
因此，首先需要确定优化目标，根据不同的目标定义不同的评价指标。
然后根据生产车间的实际情况，将车间调度问题进行建模，模型的关键是确定实际操作中的约束条件。
遗传算法求解车间调度问题，可以轻易地处理多维、多限制和多目标优化问题。
在运用遗传算法解决车间调度问题时，需要先将问题建模，定义可行解、终止条件和目标函数。
一般可以将车间调度研究分为两个步骤：第一步，通过遗传算法生成染色体，并通过交叉、变异等操作遗传进下一代。
每个染色体表示一个可行的生产计划，染色体的每个基因表示一个任务的加工顺序、加工时间、工人数、机器等信息。
第二步，通过遗传算法不断进行优化，选择较优的染色体，进一步交叉、变异，寻找最优的生产计划。
在车间调度问题的求解过程中，由于问题的复杂性，遗传算法并非一定能求得全局最优解。
因此，需要不断调整遗传算法的参数，进行多次试验，选取最优的结果，以确保达到较好的优化效果。
总的来说，基于遗传算法优化的车间调度研究已经成为解决车间调度问题问题的重要方法之一。
它不仅能够快速得出较好的生产计划，而且能够针对不同的生产车间、产线、订单等进行不同的建模，使得生产过程更加高效、快速和经济。
基于遗传算法求解作业车间调度问题【精品毕业设计】（完整版）
基于遗传算法求解作业车间调度问题【精品毕业设计】（完整版）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 ComputerIntegratedManufacturing 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目录摘要 .......................................................................................................................... . (I)Abstract............................................................................................................... ....................................... II 1绪论 . (1)1.1课题来源 (1)1.2作业车间调度问题表述 (1)1.3车间作业调度问题研究的假设条件及数学模型 (2)1.3.1车间作业调度问题研究的假设条件 (2)1.3.2 车间作业调度问题的数学模型 (3)1.4课题研究内容及结构安排 (4)2 遗传算法相关理论与实现技术 (6)2.1自然进化与遗传算法 (6)2.2基本遗传算法 (7)2.2.1遗传算法的基本思路 (7)2.2.2遗传算法的模式定理 (7)2.2.3 遗传算法的收敛性分析 (9)2.2.4基本遗传算法参数说明 (10)2.3遗传算法的优缺点 (11)2.3.1 遗传算法的优点 (11)2.3.2遗传算法的缺点 (11)2.4遗传算法的进展 (12)2.5小结 (15)3用遗传算法对具体问题的解决与探讨 (16)3.1 研究过程中的几个关键问题 (16)3.1.1设备死锁现象 (16)3.1.2参数编码 (16)3.1.3初始种群的生成 (19)3.1.4 个体的适应度函数 (20)3.1.5算法参数 (20)3.1.6 遗传算子的设计 (21)3.2遗传算法终止条件 (24)3.3 遗传算法解决车间调度问题的改进 (24)3.4 系统仿真 (24)3.5 小结 (29)结论 (30)致谢 (31)参考文献 (32)附录 (33)1 绪论1.1 课题来源随着加入WTO，市场竞争越来越激烈，对制造企业来说，为了能够在竞争中立于不败，降低成本是不得不面临的问题，而确保生产车间较高的生产能力和效率，是当务之急。
基于遗传算法的生产调度
摘要作业车间调度问题(Job-shop Scheduling Problem, 简称JSP)是一类满足任务配置和顺序约束要求的资源分配问题，是一类典型的NP-hard问题，至今没有找到可以精确求得最优解的多项式时间算法。
有效地调度方法和优化技术的研究与应用，对于制造企业提供生产效率、降低生产成本有着重要的作用，因此越来越受学者们的关注。
遗传算法是基于“适者生存”的一种高度并行、随机和自适应优化算法，它将问题的求解表示成“染色体”的适者生存过程，通过“染色体”群的一代代不断进化，包括复制、交叉和变异等操作，最终收敛到“最适应环境”的个体，从而求得问题的最优解或满意解。
本文系统介绍了作业车间调度问题以及遗传算法的基本原理，并针对作业车间调度问题的特点，设计了一种遗传算法。
最后使用Matlab编写程序求解Job Shop调度问题。
并对两类典型的FT类问题FT06和FT10进行测试。
关键词：车间调度，遗传算法，Job Shop问题AbstractJob shop scheduling problem (Job-shop Scheduling Problem, referred to as JSP) is a class of constraints to meet the tasks required to configure and order the allocation of resources.It is a kind of typical NP-hard problem, which has not found the optimal solution to get accurately obtained polynomial time algorithm. Effective methods and optimization techniques in scheduling research and applications, take an important role in manufactur enterprises production efficiency, reduce production costs, so more and more attention by scholars.Genetic algorithm is based on the "survival of the fittest" in a highly parallel, random and adaptive optimization algorithm, it will solve the problem that a "chromosome" of the survival of the fittest process, through "chromosome" group of evolving from generation to generation, including reproduction, crossover and mutation operations, and eventually converge to the "best adapt to the environment," the individual, and thus obtain the optimal solution or a satisfactory solution.This paper introduced the job-shop scheduling problem and the basic principles of genetic algorithms, to sove job shop scheduling problem, we designed a genetic algorithm, and using Matlab programming sove Job Shop Scheduling Problem. Finally test two typical kinds of problems FT06 and FT10.Keyword: Production scheduling, Genetic algorithm, Job Shop problem目录摘要 IAbstract II第一章绪论 11.1车间调度研究的目的和意义 11.2 车间调度的研究现状 21.3 本文安排 3第二章车间调度问题综述 42.1 车间调度问题 42.1.1 车间调度问题的描述 42.1.2 车间调度的性能指标 42.1.3 车间调度问题的分类 52.1.4 实际调度问题的特点 52.2 车间调度问题的研究方法 62.3 车间调度研究中存在的主要问题 9 2.4 本章小结 9第三章遗传算法理论综述 103.1 遗传算法的形成和发展 103.2 基本遗传算法 113.3 基本遗传算的实现技术 133.3.1 编码方法 133.3.2 适应度函数的确定 143.3.3 选择算子 143.3.4 交叉算子 153.3.5 变异算子 153.3.6 算法参数的选取 163.3.7 算法终止条件的确定 163.4 遗传算法的应用 173.5 本章小结 17第四章 Job Shop调度问题的遗传算法研究 18 4.1 Job Shop调度问题描述 184.2 Job Shop调度的参数设计 194.2.1 基本流程图 204.2.2 编码方式的确定 204.2.3 适应度函数 214.2.4 遗传算子的设计 214.2.5算法参数的设计 224.3 Job Shop调度的Matlab实现 224.4 本章小结 24第五章结论与展望 255.1 结论 255.2 展望 25参考文献 27致谢 28第一章绪论本文的主要内容是运用遗传算法解决车间调度中的作业车间调度（Job Shop）问题。
基于遗传算法的优化算法在车间调度中的应用研究
基于遗传算法的优化算法在车间调度中的应用研究本文将探讨利用遗传算法进行优化算法在车间调度中的应用研究。
首先，我们将简要介绍遗传算法和优化算法的基础知识，接着，我们将探讨遗传算法在车间调度问题中的应用。
最后，本文将讨论遗传算法的优点和局限性。
一、遗传算法和优化算法遗传算法是一种模拟生物进化的算法，它能够通过模拟自然选择的过程来寻找最优解。
一般来说，遗传算法主要包括初始群体、优胜劣汰和重组等步骤。
其中，初始群体需要根据问题的特点和要求进行建立，而各个群体之间的优胜劣汰是通过选择和选择机制，不断筛选出优质的群体和个体，令群体不断进化。
最后，通过重组和变异等操作，产生出新的个体，不断推进群体的优化。
因此，遗传算法可以帮助解决复杂的、非线性的、高维度的优化问题。
优化算法是一种求解最优解的算法，主要应用于不确定性、多目标、多约束的问题中。
优化算法的目标是在特定的约束条件下，找到最优解。
常见的优化算法有线性规划、动态规划、模拟退火算法、遗传算法等。
二、遗传算法在车间调度问题中的应用车间调度问题是指如何安排工件在机器上的加工顺序及时间，以达到最大化生产效率的问题。
该问题常常涉及到多个加工机器、多个工件，还会涉及到各种约束条件，例如工期、人员限制、能力限制等等。
遗传算法在车间调度问题中的应用主要包括以下几个方面：1. 解决大规模车间调度问题：传统的算法在解决大规模的车间调度问题时，可能需要数个小时或数天的时间。
而遗传算法作为一种优化算法，可以在相对较短的时间内，找到较优解。
因此，遗传算法可以帮助工程师们更快速地解决车间调度问题。
2. 解决具有不确定性的车间调度问题：车间调度问题通常会受到许多不确定性的影响，例如员工的临时请假、机器突然发生故障等等。
这些随机因素往往会使车间调度问题变得更加复杂。
而遗传算法能够处理这样的随机变化，并产生更加鲁棒的解决方案。
3. 解决多目标车间调度问题：车间调度问题可能存在多个目标，例如最小化加工时间和最小化机器的闲置时间。
基于遗传算法的车间作业调度问题的研究的开题报告
基于遗传算法的车间作业调度问题的研究的开题报告一、选题背景生产调度问题是制造业生产过程中的一项重要问题，其涉及生产流程中的各个环节，包括生产资源的分配、车间作业计划排布、作业任务的执行等。
经济全球化和市场的日益竞争，要求企业不断提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量。
车间作业调度问题的处理直接影响着企业的运营效率和成本。
因此，如何优化车间作业调度问题已成为制造企业需要解决的重要问题之一。
遗传算法是一种基于进化论的搜索算法，其模拟了自然界进化的过程，对于车间作业调度问题的求解具有一定优势。
基于遗传算法的车间作业调度问题的研究，可从调度算法的角度出发，解决调度问题，以实现生产效率和质量的提高。
基于此，该研究旨在探索如何利用遗传算法解决车间作业调度问题，为制造企业提供可行的生产调度方案。
二、研究内容1. 研究车间作业调度问题的现有解决方法，并分析其优缺点。
2. 研究基于遗传算法的车间作业调度问题求解方法，包括遗传算法的基本原理和应用于车间作业调度问题的具体步骤。
3. 根据实际生产调度问题的特点，设计适用于该问题的遗传算法模型，其中包括个体编码方式、选择、交叉、变异等重要参数的设计。
4. 对所设计的遗传算法模型进行实际案例实验，进行优化效果的分析与评估。
三、研究意义1. 对于生产调度问题的研究，可为制造企业的生产效率提升和成本降低提供一定的理论和实践指导。
2. 基于遗传算法的车间作业调度问题求解方法，对于解决实际问题具有较高的可行性和实用性。
3. 该研究可为相关领域的进一步研究提供一定的参考和借鉴。
四、预期进度1. 第一阶段（1-2周）：完成车间作业调度问题的相关文献调研和理论梳理。
并对相关算法的优缺点进行评估与比较。
2. 第二阶段（2-3周）：针对车间作业调度问题的特点，研究遗传算法的基本原理和应用于该问题的具体步骤。
3. 第三阶段（2-3周）：设计适用于车间作业调度问题的遗传算法模型，包括个体编码、选择、交叉、变异等重要参数的设计与优化。
基于遗传算法的车间调度优化算法研究
基于遗传算法的车间调度优化算法研究车间调度是指对生产车间内的机器和工人进行合理的分配和安排的过程。
对于企业而言，优化车间调度是提高生产效率、降低生产成本的重要手段之一。
但是车间调度的复杂性和变化性，使得人类难以在短时间内找到最优解。
因此，依靠计算机算法进行调度优化成为了必要的手段。
遗传算法是一种基于自然选择和遗传进化的优化算法，它是模拟生命进化过程，从一组可能的解中寻找出最优解。
在车间调度优化问题中，遗传算法起到了重要的作用。
一、车间调度问题的基本形式与特点车间调度问题，是在一定的约束条件下，合理地安排工件在不同机器之间进行加工，以达到优化生产进度和效能的目的。
车间调度问题在集合计算机科学、组合优化、离散数学、运筹学等广泛的多学科交叉领域之内。
对于车间调度问题而言，较为重要的任务是在可接受的时间段内完成所有工件的加工。
同时，车间调度问题还具有如下特点：1、目标函数多样性工件在车间内完成加工的时间是影响车间调度的多种因素的综合结果，如机器准备、工序顺序安排等。
因此，车间调度的目标函数多样性非常大。
2、约束条件复杂车间调度问题的约束条件主要包括：机器之间的优先级、工序之间的依存关系、加工时间的限制等。
这些约束条件令车间调度问题的解空间非常大，同时也带来了计算效率上的挑战。
3、问题实例的随机性车间调度问题的实例具有不同的随机度，如加工工件所需的时间、工序间优先级等，这些因素都是在实际生产车间中难以估计的，甚至无法知道真实的参数。
二、基于遗传算法的车间调度问题求解车间调度问题是一个NP-完全难度的问题，汽车工厂、钢铁公司、石油石化公司等企业的车间生产管理中存在这类问题。
因此，寻求一种高效、准确的算法解决车间调度最优化问题具有非常重要的实际意义。
遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法，其基本思想是模拟生物进化过程中的生存和繁殖，在不断迭代中寻找最优解。
该算法的实现流程包括：初始化、适应度评价、选择、交叉、变异等过程，最终得到一个满足条件的最优解。
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中文摘要
流水车间调度问题是研究多个工件在若干个机器上的加工次序的问题，有效的调度算法对企业提高生产效率有着重要作用。
本文使用遗传算法求解流水车间调度问题，把一个染色体编码成若干个自然数，表示相应工件的排序权值；通过简单交换两个父代的若干相同位置的基因，产生能够继承父代优良特性的子代；并且采用均匀变异，更好地保持种群中的基因的多样性。
实验表明，该方法能取得较好的效果。
关键字：遗传算法，流水车间调度方法，实数编码，基因链码，群体，适应度。
外文摘要
Abstract: Flow-shop scheduling problem study the problem the processing sequence of A plurality of workpieces on some working machine,and it makes good effects on proving production efficiency to the industries with effective methods.In the case,we deal with flow-shop scheduling problem using a algorithm,the Genetic Algorithm.There is a chromosome we've just coded into some natural numbers to represent the weight order of these workpieces; exchanging simply two fathers' places of some gene to produce new children that carried good feature on two fathers;we also use the Uniform Mutation,and it keeps its diversity of gene on the population.This experiment show this method can achieve good results.
Key Words: Genetic Algorithm, Flow-shop scheduling problem，natural number coding，genic bar code,group，fitness.
目录
中文摘要 (1)
外文摘要 (2)
目录 (3)
1 引言 (4)
1.1 论文的发展背景及重要性 (4)
1.1.1 时代背景 (4)
1.1.2 论文研究的重要性 (4)
1.2 论文的研究问题及解决方法 (4)
2 FSP问题描述 (5)
2.1 排序问题的基本概念 (5)
2.1.1 名词术语 (5)
2.1.2 条件假设 (5)
2.2车间作业排序问题的特点 (6)
2.3 车间作业排序问题 (6)
2.3.1 目标函数 (6)
2.3.2 车间调度问题的分类 (7)
3 遗传算法理论 (7)
3.1 遗传算法的产生和发展 (7)
3.2 遗传算法的基本思想 (8)
3.2.1 基本概念 (8)
3.2.2 遗传算法的基本思想 (9)
4 基于遗传算法的流水车间调度方法 (11)
4.1 问题的提出 (11)
4.2 遗传算法基本步骤 (11)
4.2.1 编码 (11)
4.2.2 初始群体生成 (12)
4.2.3 适应度计算 (12)
4.2.4 选择 (14)
4.2.5 交叉 (15)
4.2.6 变异 (17)
4.2.7 终止 (19)
5. 研究成果 (20)
5.1 算法求解与分析 (20)
5.2 实验结果 (21)
参考文献 (22)
附录 (23)
1 引言
1.1 论文的发展背景及重要性
1.1.1 时代背景
从第一次工业革命起，由于科技的进步人类社会就开始了一个经济腾飞的大时代。
特别是信息技术的快速发展，各行各业蓬勃发展，呈现一片的繁荣。
在企业的加工制造业，人们在不断的追求更高的质量和效率，他们寻求企业管理和车间生产管理的优化方法，追求企业利润的最大化。
如何缩短工期，如何保质保量，如何在有限的时间完成生产任务，这些问题一直是企业管理者的重点。
在如今物质不断增长、丰富的时代，人们的需求还远达不到满足，这已经成为当今社会的一对矛盾体。
生产管理者希望寻得一种更高效的管理生产方式，这就带来人们在优化算法[1]中的不断探索。
1.1.2 论文研究的重要性
当今社会企业的竞争愈加激烈，为提高自身的竞争力，企业的管理人员就应该考虑得更加周全，不仅要考虑质量(Quality)，成本(Cost)，还有时间、服务等重要影响因素。
要想提高运行管理的质量，作业计划排序是最具伸缩性的因素之一。
随着运筹学及各种最优化理论发展逐渐完善，排序方法本质上作为一种优化方法必然随之精益求精。
在专业领域中通过应用来丰富完善并检验优化算法和理论，对于它自身的发展，以及能把它更好的应用到其他领域，比如加工制造业，同样具有重要的理论意义。
1.2 论文的研究问题及解决方法
本篇论文的研究主要帮助解决的问题是目前制造企业中制造系统组织管理模式普遍滞后、实际生产过程中作业计划排序工作粗放管理的现状，而遗传算法（GA）[2]具有自组织、自适应、并行性搜索、通用性强等特点，恰好可以弥补这种情况，我们在这里提出了基于遗传算法的流水车间排序算法[3]。
我们要解决的问题有如下几点:
一、对一般的车间作业排序问题进行系统的研究
二、简要介绍遗传算法的产生和发展、基本思想和基本操作。
三、利用所给数据，对问题进行分析，结合优化理论，设计了一种基于遗传算法的流水车
间调度方法，说明算法操作步骤,并得到了最优解决方案。
用遗传算法进行作业排序。
最近的几十年间，人们不断探求新的方法求解流水车间的调度问题，它有很高的理论价值和实际应用背景，正需要一种高效的求解方法，结合了MATLAB数学软件[4]或C语言现代的遗传算法经过不断的改进[5]与各种领域的探索[6,7,8]。
通过对遗传算法的分析研究[9],并与实际问题相结合，本文采用实数编码和一种简便的解码，经过遗传算法的主要步骤，罗盘选择和多点交叉及变异运算重新生成新的个体，利用适应度函数本文即是总时间最短来计算新个体的适应度。
对于用来实验的11个经典算例，对于规模较小较简单的问题都可以求出其最优解，一些比较复杂的算例虽然得出的最优解处在误差，也只在我们可接受的范围。
这次实验证明用遗传算法的求解方法对于FSP 问题是高效的。
2 FSP问题描述
2.1 排序问题的基本概念
2.1.1 名词术语
在生产管理中，常用的名词有“编制作业计划”（Scheduling）、“排序”（Sequencing）、“派工”（Dispatching）、“控制”（Controlling）和“赶工”（Expediting）。
一般来说，编制作业计划不等同于排序。
排序只是确定工件在机器上的加工顺序。
而编制作业计划，则不仅包括确定工件的加工顺序，而且还包括确定机器加工每个工件的开始时间和完成时间。
因此，作业计划才能指导每个工人的生产活动。
另外，“派工”是按作业计划的要求，将具体生产任务安排到具体的机床上加工，属于“调度”范围；“赶工”是在实际进度已落后于计划进度时采取的行动，也属于“调度”范围；“调度”是实行控制所采取的行动。
描述排序问题的名词术语来自加工制造行业。
它还有术语，如“机器”“工件”“工序”和“加工时间”，它们的意义已不限于本来的含义。
这里的“机器”，可以是工厂里的各种机床，也可以是维修工人；可以是轮船要停靠的码头，也可以是电子计算机中央处理单元、存储器、和输出、输入单元。
它们都表示“服务者”；工件则表示“服务对象”。
工件可以是单个零件，也可以是一批相同的零件。
2.1.2 条件假设
为了便于分析研究，建立数学模型[10]，下面对排序问题提出一些假设条件。