基于自適應遺傳算法的A公司車間生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化研究.pdf

1、隨著市場競爭日趨激烈，對于制造企業(yè)來說，能否合理地分配有限的資源縮短生產(chǎn)周期并將產(chǎn)量達到最大化，將成為其是否能贏得市場競爭的決定因素之一。生產(chǎn)調(diào)度作為生產(chǎn)管理的主要環(huán)節(jié)，對加強生產(chǎn)控制和管理，合理配置資源、降低生產(chǎn)成本、縮短生產(chǎn)周期，提高企業(yè)的生產(chǎn)效益起著決定性作用，因此在企業(yè)生產(chǎn)管理過程中，優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度具有重要的意義。
　　遺傳算法是模擬自然界中生物進化和變異機制發(fā)展起來的一類隨機搜索方法。適用于對非線性以及難以用傳統(tǒng)搜索方法解

2、決的復雜優(yōu)化問題進行處理。而車間調(diào)度問題屬于典型的復雜優(yōu)化問題，因此，在求解車間調(diào)度問題領域遺傳算法得到了廣泛的應用。
　　論文首先對本課題的研究背景及意義進行介紹，其次簡單概括了車間調(diào)度問題和遺傳算法在車間調(diào)度中的研究現(xiàn)狀；同時概述了生產(chǎn)調(diào)度的理論，重點介紹了求解生產(chǎn)調(diào)度問題的方法；并對遺傳算法的理論基礎，以及遺傳算法基本步驟和遺傳算法的基本操作等進行了概述，進一步分析了標準遺傳算法存在的不足，并提出了自適應遺傳算法；在此基礎上

3、，針對A安全玻璃有限公司在夾層玻璃生產(chǎn)調(diào)度中完全通過人工進行排產(chǎn)的現(xiàn)狀進行分析，建立優(yōu)化目標為最小化最大完工時間的混合流水車間調(diào)度的數(shù)學模型；對標準遺傳算法的交叉與變異算子進行自適應改造，并在自適應遺傳算法中嵌入保優(yōu)策略進一步的提高整個遺傳算法的尋優(yōu)性能，并運用MATLAB軟件進行自適應遺傳算法編程操作；最后運用自適應遺傳算法對公司的實際生產(chǎn)調(diào)度數(shù)據(jù)進行仿真，并與標準遺傳算法的結果和人工排產(chǎn)的結果進行比較分析。結果表明自適應遺傳算法搜索