改进遗传算法求解流水车间调度问题

作     者：任海娇 

作者单位：大连交通大学 

学位级别：硕士

导师姓名：梁旭;姜宾

授予年度：2018年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：流水车间 遗传算法 工序编码 变异操作 

摘      要：在当今社会,科技飞速发展,伴随而来的是我国商品制造业将面临着巨大的商机和激烈的挑战,企业不仅要具备快速响应市场的能力,而且也要满足客户个性化的需求。合理有效的生产调度不论是在减少企业生产成本方面,还是在增强车间资源优化配置方面,均能使企业在全球竞争白热化的大背景下处于不败地位,近些年来,专家学者们致力于研究车间调度问题,并取得了丰富的理论成果,但是往往在建模型时,将模型约束简化成单目标经典作业车间调度问题,与实际问题有较大的差距,很难对实际生产车间调度进行有效的应用。结合以上分析,本文将对实际生产调度中面临的问题进行研究,包括多目标的特点。在建立流水车间调度模型的基础之上,本文将采用改进交叉算子和变异算子的自适应遗传算法,使其随着适应度函数的变化而变化,不仅提高了算法的效率,而且解决传统遗传算法中存在的易陷入局部最优、收敛速度慢等的缺点。使用基于工序编码与机器编码相结合的编码机制,在选择遗传算子上将采用非线性排序轮盘赌选择操作,本文采用两种交叉操作,工序排序染色体采用改进的IPOX交叉方式,不但可以继承到来自父代的优良特性,同时确保了所有产生的子代都是合法的,本文采用两种变异操作,其中一种是扩展的插入变异操作,第二种随机变异算子的变异操作。加上精英保留策略的自适应的改进遗传算法应用于该调度问题。加快了收敛速度,防止陷入局部最优的情况。最后,对于本文提出的算法以一个实例进行验证并与文献算法进行了对比,实验结果表明本文算法无论是调度的结果还是算法的收敛速度上,本文提出的算法都有明显的优越性。最后以某重工公司机械生产车间为研究对象,开展流水车间调度问题的方法研究工作,设计出一套可适用于该公司机械生产车间的调度系统。并将改进的算法应用到模拟系统中,通过对该公司数据的处理,取得了较优的结果,并与前人算法进行比较,验证本文算法的对实际生产的有效性。