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1、2006年2月航空精密制造技术Feb.2006第42卷第1期AVIATIONPRECISIONMANUFACTURINGTECHNOLOGYVol.42No.1工艺与设备基于混合遗传算法的敏捷车间调度研究*王东成1,2,何卫平1,王邦龙2(1.西北工业大学,西安710072,2.中国航空救生研究所襄樊441003)[摘要]基于遗传算法和模拟退火算法相结合的混合遗传算法,研究了敏捷车间作业排序的初始化(静态调度)和动态重调度机制,通过与相关文献中实例的分析比较表明调度算法性能良好,能够应用于实际的制造环境。[关键
2、词]敏捷车间;调度;混合遗传算法[中图分类号]TH186[文献标识码]B[文章编号]1003-5451(2006)01-0043-05HybridGeneticAlgorithmfortheAgileWorkshopSchedulingWANGDong-cheng,HEWei-ping,WANGBang-long(1.NorthwesternPolytechnicalUniversity,Xi'an7100722.ChinaAviationLife-SupportInstitute,Xiangfan441003
3、)[Abstract]Theframeworkofschedulingsystemusedforagileworkshopispresented.Basedonthehybridofgeneticalgorithmandsimulatedannealing,thestaticscheduling&dynamicreschedulingarestudied.Comparingtotheapproachandresultsofademonstrationincorrespondingliterature,itisp
4、rovedperformingwellandcanbeappliedtorealmanufacturingenvironments.[Keywords]agileworkshop;scheduling;hybridgeneticalgorithm引言法,提高解的次优性,从而获得实际工程问题的解决。调度功能是车间的核心功能之一,它直接关系遗传算法(GA)是一种并行优化搜索方法,在静[12]着车间能否在指定的时间段内合理利用有限的制造态调度问题中已经有成功的应用。但是遗传算法资源完成相应的加工任务。同时,调度问题又
5、是一个是一类通用的优化算法,对于特定问题其局部优化相当复杂的问题,不但本身的求解过程相当复杂,而能力往往比较有限,因此单独使用GA的性能往往且在不同制造环境下所考虑的约束、达到的目标等不太满意。许多传统的局部搜索方法尽管容易陷入均不相同,这使得调度问题之间的差别很大,特别是局部极小,但其局部搜索能力很强,这正好能够克服[6]在敏捷制造模式下,车间虚拟生产单元的构成与配GA的缺点。因此,鉴于GA和传统局部搜索方法或置均处于动态变化之中,导致了问题的更为复杂化。规则的互补特性,许多场合将二者结合使用,以提高由于调度
6、问题的复杂性,至今尚未形成一套系算法的优化质量和效率。本文采用以遗传算法为基统的方法和理论,理论研究与实际应用之间还存在础,嵌套模拟退火算法的混合遗传算法(以下简称着很大差距。同时也由于寻找具有多项式复杂性的GASA)来弥补遗传算法的局域搜索能力的不足,避最优算法几乎不可能,使得其研究趋向于以增加合免“早熟”收敛现象的发生,并用于车间实际调度问理的计算时间为代价,探索更好的近似最优调度算题。*国防基础科研项目(K1800020502)·43·基于混合遗传算法的敏捷车间调度研究*1敏捷车间计划调度框架往往需要不断
7、地进行动态重调度。VMC实时动态调度也即系统在扰动出现时迅速对扰动情况进行评估在敏捷制造模式下,传统意义上的车间被分成判断,决定是否进行重调度,如果需要,系统必须实若干虚拟制造单元(VMC),因此车间的计划调度相时快速调整作业排序及其相应的资源。应地分层进行。本文基于这一特点,将敏捷车间计划限于篇幅及本文的研究目标,这里将不讨论调度划分为3个层次,即敏捷车间单元规划(VMCVMC单元规划问题,而重点研究敏捷车间VMC作的划分与形成)、VMC作业计划初始化(静态调度)、业计划初始化(静态调度)和实时动态调度,即图
8、1VMC实时动态调度。三者的关系如图1所示。中的虚线所示部分。2基于混合遗传算法的敏捷车间调度2.1问题描述敏捷车间的计划调度问题属于典型的JobShop调度问题(以下简称JSP),JSP研究n个工件在m台机器上的加工,已知各操作的加工时间和各工件在各机器上的加工次序约束,要求确定与工艺约束条件相容的各机器上所有工件的加工开始时间或完成时间或加工次序,使加工性能指标达到最优。下面是该问
