基于遗传算法的作业车间调度问题研究

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1、分类号：THl210710—20049098壤步太海硕士学位论文基于遗传算法的作业车间调度问题研究导师姓名职称申请学位级别论文提交日期学位授予单位袁云龙蔡宗琰教授答辩委员会主席学位论文评阅人摘要随着全球经济一体化和知识经济的到来，企业间的竞争日趋激烈，多工序、小批量的生产任务也成了生产厂家抢占市场的重点。为了增强企业核心竞争力，厂家必须改善内部生产管理，合理安排工序和利用资源，减少工期，降低生产成本。因此，车间(生产)调度问题越来越受到人们的关注。作业车间调度问题是许多实际生产调度问题的简化模型，是一个典型的NP—hard问题，近年来，各种智能计算方法逐渐被引入到调

2、度问题中，如遗传算法、模拟退火算法、启发式算法等。遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)是应用最广泛的优化计算方法中之一，适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、随机转移性和非确定性、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。本文应用遗传算法求解复杂的车间调度问题。首先论述了车间调度问题的重要性及其研究现状、方法，介绍了遗传算法的理论基础，基于遗传算法的作业

3、车间调度问题等。其次，针对遗传算法容易出现早熟收敛的问题，提出一个评判遗传算法早熟程度的指标，同时结合模拟退火算法提出一种改进的自适应遗传算法，并将其运用于作业车间调度问题的求解。最后，对基于单亲DNA遗传算法进行了研究。单亲遗传算法取消了传统遗传算法的交叉算子，采取单亲繁殖方式，不要求初始群体具有多样性，不存在“早熟”收敛问题，计算效率高，因此非常适合于求解作业车间调度问题。关键词：车问调度，遗传算法，自适应，单亲DNA遗传ABSTRACTAsthetimeofglobaleconomyintegrationandknowledgeeconomyiscoming,

4、thecompetitionbetweenenterpriseswillbemoredrastic．Manysequencesandsmallquantitybecomethefocalpointofthemarketwhichmanufactoryracingtocontr01．Inordertoincreasetheircorecapabilityofcompetition，enterprisesmustimprovetheirinnerproductionmanagement，manufactoriesshouldbeaskedtorangesequences

5、rationally,takeadvantageofresource，shortentimelimitforaprojectandreducecostofproducting．SopeoplepaidattentiontotheJSSPmoreandmore．Job-ShopSchedulingProblemisthesimplemodelsofmanyactualJob-ShopSchedulingProblem，itisatypicalNP—hardquestion．problem，anditisdifficulttosolvebyregularmethod．I

6、nrecentyears，someintelligentalgorithmshavebeenusedforitsuchSGA(GeneticAlgorithm)andSA(simulatedannealling)，heuristicalgorithm，etc．Asamethodinevolutivecomputerfield，GAisappliedwidelyinparameteroptimizationsuchasglobalsearch．Whenit'sappliedinJSSP,thereareseveraldistinctmeritscomparedwith

7、othermethods．Asalluncertainstochasticoptimalalgorithm，GAisappliedinallkindsoffieldsinthepast20years．Andbecauseofitsindependence，globaloptimization，andimplicitparallelismincomplexproblemsolving,GAisdevelopedandappliedinmanyfieldsbymoreandmorepeople．Inthispaper,GAisappliedtosolvecompli