應(yīng)用多種群遺傳算法求解動態(tài)車間調(diào)度問題.pdf

1、車間調(diào)度系統(tǒng)是連接制造企業(yè)上層計劃與生產(chǎn)執(zhí)行環(huán)節(jié)的關(guān)鍵。隨著全球化進程的加速以及市場競爭的愈加激烈，該問題越來越被人們所關(guān)注。優(yōu)化的調(diào)度方案可以在現(xiàn)有資源不變基礎(chǔ)上提高生產(chǎn)效率，從而提高企業(yè)競爭力。車間調(diào)度問題同時還是戰(zhàn)場搶修等其他領(lǐng)域問題的通用問題模型，并被證明是NP難度問題，難以使用一般優(yōu)化方法進行求解。因此對于求解車間調(diào)度問題的研究具有重要的實際意義。
　　 論文對當前被廣泛用于求解車間調(diào)度問題的遺傳算法進行深入研究，分析

2、發(fā)現(xiàn)在應(yīng)用傳統(tǒng)遺傳算法以及現(xiàn)有的一些改進方法進行求解計算時存在著容易陷入局部最優(yōu)和收斂速度慢的缺點。論文針對該問題提出應(yīng)用并行結(jié)構(gòu)、多種群的方式對遺傳算法進行改進。改進算法融合了等級評估制度以及移民策略，可以使適應(yīng)值高的個體進入精英種群受到保護，同時加大平民種群的交叉概率、變異概率，用以產(chǎn)生更多的新個體，移民策略則解決了種群在進化過程中種群多樣性降低的問題。
　　 由于現(xiàn)實車間加工環(huán)境的不確定性和動態(tài)性，僅針對靜態(tài)車間調(diào)度問題進

3、行求解已經(jīng)不能滿足現(xiàn)實生產(chǎn)需要。一旦生產(chǎn)條件發(fā)生了變化、出現(xiàn)了動態(tài)事件，原調(diào)度方案則不再適用。針對此問題論文進而對動態(tài)調(diào)度問題進行研究，以解決在生產(chǎn)過程中出現(xiàn)動態(tài)事件后如何再調(diào)度的問題。設(shè)計了模塊化車間動態(tài)調(diào)度系統(tǒng)，通過動態(tài)數(shù)據(jù)庫模塊、GA模塊、方案下載模塊之間的協(xié)作對動態(tài)事件進行數(shù)據(jù)編寫、計算繼而生成重調(diào)度方案。通過判斷新方案中機器的最早訪問時間、被打斷工件的最早加工時間，可將新方案與原調(diào)度方案有效銜接起來，避免了工序干涉問題。