基于遗传算法的生产调度系统建模及优化

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1、维普资讯http://www.cqvip.com2008年2月华东经济管理Feb．，2008(第22卷第2期)EastChinaEconomicManagement(Vo1．22，No．2)●实务方法基于遗传算法的生产调度系统建模及优化刘天虎，许维胜，吴启迪．(同济大学a．经济与管理学院；b．电子与信息工程学院，上海200092)[摘要]生产调度系统的优化一直是学术界研究的热点，特别是伴随着Agent技术网络化、敏捷化、智能化的现代先进制造系统中，生产调度面临着更大的难题。文章利用归约法对生产调度问题进行了优化，并在此基础上利用遗转算法进行了建模及求解。[关键

2、词]遗传算法；生产调度；优化[中图分类号]F270[文献标识码]A[文章编号]1007-5097(2008)02—O152—O3ModelingandOptimizationofProductionSchedulingSystembasedonGeneticAlgorithmLIUTian．hu．XUWei．sheng．WUQi．di(a．SchoolofEconomics&Management；b．SchoolofElectronicsandInformationEngineering，TonalUniversity，Shanghai2O0O92，China

3、)Abstract：Theoptimizationofproductionschedulingsystemisalwaysanactivestudyfieldfocusedbyacademe．Especiallywiththemod-emadvancedmanufactureaswellasthetendencyofagenttechnologynetwork，agility，inteUigentization，theproductionschedulingbe-comesmorecomplextodealwith．ThisstudyusesReduction

4、Theorytooptimizetheproblemofproductionschedulingandtrytoestablisheffectivemodelinordertofindidealresultbasedongeneticalgorithm．Keywords：geneticalgorithm；productionscheduling；optimization遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)是基于自然选=QL+LQS+LSQ(Q一1)／2择和基因遗传学原理的一种群体寻优的搜索算法，特=QL[1+s+LS(Q一1)／2]⋯⋯⋯⋯⋯··

5、·(2)别适用于处理传统搜索方法难以解决的复杂和非线性对于一个实际的调度问题．设Q=3、L=2、S=问题，广泛地用于组合优化、机器学习、人工智能、4，则有195个约束和78个变量；如果设Q=6、L=智能制造系统、规划设计等领域，是本世纪智能计算4、S=8，则约束和变量的个数分别是5190和2136。中的关键技术之一⋯。遗传算法被用来解决所有的组这表明问题规模的微小变动，会导致约束和变量的个合优化问题，这其中就包括生产调度问题，并为调度数成指数级增长。由此看出，求解该类调度问题的难解提供了很好的鲁棒性。与其他传统搜索方法相比，度是非常大的。遗传算法具有如下的特点

6、]：①算法作用在编码的参本文采用求解复杂人工智能问题常用的归约法来数上，而不是参数本身；②只关注目标方程所涉及的对生产调度问题进行简化。在敏捷化智能MES中，生信息，不需要辅助信息；③同时在多点进行搜索，有产调度过程被看作是在一道工序加工结束后的决策过可能获得全局最优解；④不使用确定性的转变规则，程。决策可能是继续调度同一零件的下一道工序，其采用启发式和概率方式，效率较高；⑤容易与多Agent前提条件是加工该道工序的生产资源都可以获得；也相对应，非常适合复杂大系统问题。可能由于某种原因，停止调度该零件，转而调度其他一零件。因此，整个生产调度决策过程是由调度领域

7、内、生产调度模型的建立假设调度任务中有Q个零件Agent，L条工艺加工分离的工序调度决策构成的。如果调度领域内有s道计划，则有条组合工艺加工路线；如果每一条_T艺工序，则这个调度问题可以分成S个子问题。这样的加工路线又有S道加工工序，那么，总的约束和变分解有利于将整个大而复杂的问题分解成小的连续的量则分别是：子问题，而这些子问题的求解相对于整个大问题来讲=2LQS+(Q一1)S+Q+LQ(Q一1)S则要容易得多。=LQS+LQ(L+1)+Q(1一L。S)⋯⋯⋯⋯(1)在具体的子问题的求解过程中，还必须满足一些[收稿日期]2007—10—29【基金项目]国家“9

8、73”项目(2002CB312202)