摘要:流水车间调度是企业车间生产过程中的一个不可或缺的重要组成,是公司企业实现信息化、智能化、自动化的主要工作,基本流程就是在流水车间的运作过程中进行作业规划。有效的调度方式与优化方法对于降低企业的生产耗损,提高企业的生产效益起着重要的作用。所以,流水车间调度问题越来越受到人们的关注,而求解车间调度问题的核心和关键是高效合理的流水车间调度算法。本文对遗传算法进行了简要的概述,并利用遗传算法对车间调度问题进行了求解。
遗传算法是一种模拟生物进化论的随机化的搜索方法,它具有很好的全局寻优性,对于一般的车间调度问题都通用。对遗传算法进行详细的研究与广泛的利用对于降低企业生产损耗,提高企业生产效率有巨大的帮助。对于现代工业的发展具有巨大的推进作用。
本文第一章是绪论,主要就是先介绍下课题的研究背景和意义以及调度问题的简述,分类,特点和发展现状等。接下来第二章介绍了遗传算法的概念,定义,算法流程等,其算法定义流程包括初始群体的设定,编码,适应度函数设计,选择算子,交叉算子,变异算子以及控制参数的设定。使我们可以对遗传算法有一些了解。然后第三章是调度问题的数学描述与模型地的建立,最后一章则是调度问题的算法设计与实验设计,并对实验进行了结果分析。
关键词:流水车间调度;遗传算法;生物进化论;数学模型
目录
摘要
Abstract
1.绪论-1
1.1研究背景及意义-1
1.1.1研究背景-1
1.1.2研究意义-1
1.2车间调度-1
1.2.1车间调度问题简述以及特点-1
1.2.2车间调度问题的分类-2
1.2.3国内外车间调度问题现状-2
1.3本文研究内容-3
2.遗传算法介绍-4
2.1遗传算法概述-4
2.1.1遗传算法的概念-4
2.1.2遗传算法的发展现状-4
2.2遗传算法的算法定义-4
2.3遗传算法的基本术语-5
2.4遗传算法基本流程-5
2.5遗传算法操作设计-6
2.5.1编码-6
2.5.2适应度函数设计-6
2.5.3选择算子-6
2.5.4交叉算子-6
2.5.5变异算子-6
2.5.6控制参数的设定-7
3.流水车间调度问题描述-8
3.1流水车间调度问题的数学描述-8
3.2流水车间调度问题的数学模型-8
4.调度问题算法设计与实验-10
4.1算法设计-10
4.1.1调度问题的编码方法-11
4.1.2适应度函数-11
4.1.3初始群体的设定-11
4.1.4交叉操作-11
4.1.5变异操作-12
4.1.6控制参数的设定-12
4.2.计算实验-14
4.2.1实验数据-14
4.2.2结果分析-14
结 论-15
参 考 文 献-16
致 谢-17