基于约束理论和遗传算法的Job-shop调度研究

面向Job-shop调度问题,依据约束理论的瓶颈调度方法和遗传算法理论,针对瓶颈工作站及其前、后的作业序列,提出了一种多参数级联编码和二阶段解码方法。利用Plant Simulation平台建立了实际生产系统的仿真模型,调用Matlab编制的遗传算子输出优化的调度结果。

资源受限条件下Job-Shop动态调度方法研究

研究材料、设备、工人等资源受限条件下的Job-Shop动态调度问题。将设备按设备簇、设备组、机床层层细分,结合混合遗传算法GASA(genetic and simulated annealing algorithm)与双向调度策略,研究了工艺路线可变的以生产周期和关键工件交货期为目标的离散型动态调度方法,建立了数学模型,借助Matlab强大的仿真功能得出仿真结果,并对结果进行了分析和讨论。