基于遗传算法的作业车间调度优化

将遗传算法和启发式调度规则相结合 ,研究了具有柔性加工路径的作业车间的智能优化调度问题 ,调度规则的引入使该算法具有较高的搜索效率 ,遗传算法的引入保证了解的全局最优性 ,对照算例 ,表明该算法在求解性能和效率两方面均具有显著的优势 .

具有柔性加工路径的作业车间智能优化调度

用遗传算法研究了具有柔性加工路径的作业车间的智能优化调度问题 ,提出了一种将遗传算法和分派规则相结合的调度算法 ,将加工计划与生产调度同时考虑 ,避免了加工计划和生产调度相脱节的弊端。最后给出了此调度算法的仿真结果 ,证明该算法是可行的 。

基于遗传算法的作业车间调度优化

车间调度问题由于具有重要的理论和实用价值吸引了很多研究者的兴趣 ,但以前的大多数研究集中在经典的作业车间调度问题 ,忽略了很多重要的因素 ,离应用尚有不少的差距。本文结合实际的生产过程 ,考虑到工件的加工受到机床、工人和机器人等资源的制约 ,并且可以有多种可行的工艺路线。提出了一种与启发式调度规则相结合的混合遗传算法 ,调度规则使该算法具有较高的局部搜索效率 ,遗传算法保证了解的全局最优性 。