基于混合算法的車(chē)間作業(yè)調(diào)度問(wèn)題研究.pdf

1、隨著全球經(jīng)濟(jì)逐步走向一體化,產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)、制造周期大大縮短,單件、多品種、小批量生產(chǎn)方式成為制造業(yè)的主流生產(chǎn)方式。這種生產(chǎn)方式對(duì)生產(chǎn)制造資源的統(tǒng)籌調(diào)度利用要求很高,要求生產(chǎn)要素能夠快速響應(yīng)市場(chǎng)需求。相關(guān)統(tǒng)計(jì)資料顯示,生產(chǎn)過(guò)程中零件95％的時(shí)間處于運(yùn)輸、等待等非增值環(huán)節(jié),如何有效制定生產(chǎn)計(jì)劃,合理調(diào)配生產(chǎn)資源,從而減少非增值環(huán)節(jié)時(shí)間,縮短生產(chǎn)周期,降低成本,已經(jīng)為越來(lái)越多的企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)所關(guān)注。在如今這樣一個(gè)市場(chǎng)瞬息萬(wàn)變的時(shí)代,縮短生產(chǎn)

2、周期快速響應(yīng)市場(chǎng)需求顯得尤為重要,這關(guān)系到企業(yè)的生存。因此如何調(diào)度生產(chǎn)資源,減少這部分不產(chǎn)生價(jià)值的時(shí)間成為許多生產(chǎn)性企業(yè)所面臨的嚴(yán)峻問(wèn)題。
　　針對(duì)這一現(xiàn)狀,本文研究了基于混合遺傳算法的車(chē)間作業(yè)調(diào)度問(wèn)題,通過(guò)將遺傳算法和蟻群算法混合使用,構(gòu)成混合算法來(lái)求解問(wèn)題的最優(yōu)解。該混合算法綜合了兩智能算法的優(yōu)點(diǎn),有效地避免了單獨(dú)應(yīng)用求解的缺陷,算法的特點(diǎn)是采用基于工序的編碼方法,引入基于鄰域搜索的變異方式;兩算法的結(jié)合處,采用人為增加遺傳算

3、法得到較優(yōu)解路徑上初始信息素的值。本文分別以流程時(shí)間最小化、最小拖期時(shí)間為優(yōu)化指標(biāo),應(yīng)用混合算法對(duì)車(chē)間調(diào)度進(jìn)行優(yōu)化。設(shè)計(jì)了產(chǎn)生動(dòng)態(tài)調(diào)度的解碼方法,并以若干個(gè)紡織機(jī)械零件構(gòu)成調(diào)度問(wèn)題實(shí)例,用不同的優(yōu)化指標(biāo)對(duì)該問(wèn)題實(shí)例進(jìn)行求解,仿真計(jì)算結(jié)果表明,與單獨(dú)采用遺傳算法或螞蟻算法相比,混合算法在求解車(chē)間調(diào)度問(wèn)題時(shí)具有更快的求解速度和更優(yōu)的全局搜索能力。在混合遺傳算法的基礎(chǔ)上,開(kāi)發(fā)了一個(gè)車(chē)間作業(yè)調(diào)度原型系統(tǒng),該系統(tǒng)初步實(shí)現(xiàn)了以流程時(shí)間最小化和最小拖