基于遗传算法的流水车间调度问题

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