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應用遺傳算法解決車(chē)間作業(yè)調度問(wèn)題
應用遺傳算法解決車(chē)間作業(yè)調度問(wèn)題
摘要
車(chē)間調度問(wèn)題簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是設備資源優(yōu)化配置問(wèn)題。近年來(lái)遺傳算法得到了很大的發(fā)展，應用遺傳算法來(lái)解決車(chē)間調度問(wèn)題早有研究。本文在已有算法基礎上詳細討論了染色體編碼方法并對其進(jìn)行了改進(jìn)。最后根據改進(jìn)的編碼進(jìn)行遺傳算法的設計，本文提出了1種求解車(chē)間作業(yè)調度問(wèn)題的改進(jìn)的遺傳算法，并給出仿真算例表明了該算法的有效性。
關(guān)鍵詞：車(chē)間作業(yè)調度;遺傳算法;改進(jìn)遺傳算法染色體編碼
Genetic algorithms for Job Shop Scheduling Problem
Abstract
simply speaking, the job shop scheduling problem is the equipment resources optimization question. In recent years, the genetic algorithms obtained great development, it was used to solve the job shop scheduling problem early. This paper discusses the chromosome code method in detail based on the genetic algorithms and make the improvement on it. In the end, according to the code which improved carries on the genetic algorithms design, this paper offer one improved genetic algorithms about soloving to the job shop scheduling problem, and the simulated example has indicated that this algorithm is valid.
Key words: job shop scheduling ;genetic algorithms ; Improvement genetic algorithms chromosome code
前言
隨著(zhù)社會(huì )不斷向前發(fā)展，競爭的加劇，制造業(yè)中普遍面臨的許多問(wèn)題不斷地突現出來(lái)。如何在有限的生產(chǎn)資料條件下，以最短的生產(chǎn)周期、最小的成本將產(chǎn)品制造出來(lái)以滿(mǎn)足客戶(hù)的需求是每1個(gè)制造商不斷追求的目標。如何運用有限的資源，降低產(chǎn)品的生產(chǎn)成本，縮短產(chǎn)品的制造周期，保證按時(shí)交貨，提高企業(yè)信譽(yù)，贏(yíng)得更多的客戶(hù)，成為制造廠(chǎng)商在競爭中生存的1個(gè)重要的條件。有效的利用現有的資源，合理的制定企業(yè)和車(chē)間生產(chǎn)計劃，是達到這個(gè)目標的關(guān)鍵。
由于車(chē)間調度問(wèn)題不僅是1個(gè)典型的NP難題，也是至今為止所有組合優(yōu)化問(wèn)題中最難問(wèn)題之1，所以得到了廣泛的關(guān)注。早在20世紀50年代早期就有很多關(guān)于調度問(wèn)題的研究文獻。在計算機出現以前，作業(yè)車(chē)間調度問(wèn)題(Job Shop Scheduling Problem，簡(jiǎn)稱(chēng)為JSSP或JSS問(wèn)題)是用手工計算完成的。但是由于問(wèn)題本身復雜、計算量大，手工操作可靠性差、調度方案優(yōu)化性能不好，跟不上產(chǎn)品的多變性要求又容易受隨機因素的干擾，使資源和生產(chǎn)能力得不到充分的發(fā)揮和利用，生產(chǎn)車(chē)間效率不高。即使隨著(zhù)計算機的出現和發(fā)展，調度問(wèn)題也沒(méi)有得到很好的解決，因為問(wèn)題的規模和實(shí)時(shí)性要求也在不斷提高。通常用于求解JSSP的技術(shù)與方法主要分為兩類(lèi)，1類(lèi)是近似求解方法，1類(lèi)是最優(yōu)化求解方法。用近似方法求解時(shí)，可以很快地得到問(wèn)題的解，但它們不能保證所得到的解是最優(yōu)的；用最優(yōu)化方法求解這1問(wèn)題時(shí)，它們可以得到全局最優(yōu)解，但它們只能解決小規模的，而且速度很慢。
鑒于JSSP在實(shí)際應用中的重要地位，論文的具體安排如下:
第1：本文將對車(chē)間作業(yè)調度問(wèn)題的基本概念、數學(xué)模型、表示方法及其基本理論進(jìn)行闡述。在深入對問(wèn)題進(jìn)行剖析的基礎上，借鑒自然進(jìn)化思想機理，對JSSP的求解問(wèn)題進(jìn)行探索性研究。旨在為求解JSSP問(wèn)題提供新的解決思路。而本文主要的研究重點(diǎn)放在基本遺傳算法，求解JSSP的研究上的編碼問(wèn)題。同時(shí)給出以最小化生產(chǎn)周期(minimum makespan)為目標函數的問(wèn)題JSSP模型，并還給出了關(guān)于問(wèn)題的復雜性描述。
第2：對遺傳算法在JSSP應用中的編碼問(wèn)題、解碼問(wèn)題以及JSSP的遺傳算子設計進(jìn)行了深入的分析，參照了西安電子科技大學(xué)姜迪剛，葉尚輝共同編寫(xiě)的論文《基于遺傳算法的車(chē)間調度作業(yè)》，針對1個(gè)生產(chǎn)周期最小化的優(yōu)化目標進(jìn)行實(shí)現。
最后，對本文進(jìn)行了總結并對以后的研究工作給出了1些建議和展望。
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