【基于遺傳算法的作業(yè)車間調(diào)度與仿真探究10000字（論文）】

基于遺傳算法的作業(yè)車間調(diào)度與仿真探究目錄摘要 [2]（FlexibleJobShopSchedulingProblem,FJSP）是傳統(tǒng)的Job-Shop調(diào)度問題的擴(kuò)展，在上一大節(jié)所提到的作業(yè)車間的靜態(tài)調(diào)度問題中，工件的每一道工序只能在一臺(tái)確定的機(jī)床上加工，柔性作業(yè)車間調(diào)度問題是在這個(gè)問題的基礎(chǔ)之上，增加的調(diào)度的靈活性，使得每道工序可以在多臺(tái)機(jī)床上加工，并且在不同的機(jī)床上所需要的加工時(shí)間也不盡相同。所以對(duì)于柔性作業(yè)車間調(diào)度問題，機(jī)器約束減小，可行解的搜索范圍加大，使得問題也更加復(fù)雜。柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的問題描述即為：m臺(tái)機(jī)器加工n種工件，每個(gè)工件有一道或者多道工序，工件的工序已經(jīng)確定；每道工序可以在不同的機(jī)器上加工，并且在不同的機(jī)器上加工的時(shí)間也不同。需要我們進(jìn)行合理的安排調(diào)度，為每個(gè)工件每道工序選擇最合適的機(jī)器，確定每臺(tái)機(jī)器上的工件的工序的最佳加工順序，使得我們所要達(dá)到的性能指標(biāo)最優(yōu)。其約束條件如下：1.同一時(shí)刻一臺(tái)機(jī)器只能加工一個(gè)零件；2.每個(gè)工件在某一時(shí)刻只能在一臺(tái)機(jī)器上加工，中途操作不能中斷；3.同一工件的工序有先后約束，不同工件的工序沒有先后約束；4.各個(gè)工件具有相同的優(yōu)先級(jí)。在此我們提出以下具體問題進(jìn)行研究：表4.1FJSP例題1工件工序加工機(jī)器及時(shí)間M1M2M3M4M5M6M7M8J1O11535330109O121005839962O2157398090O22085267109O23010056417O24108964700J3O31100076524O320106489100O33145601007J4O4131659784O4212117810569O43462103957J5O51367890100O52100749860O5309874270O54119067536J6O61671469010O62110999764O63105910110100J7O71542670100O720909119105O73089386010J8O81285904010O82747890100O8399085671O8490371580（二）柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的算法實(shí)現(xiàn)柔性作業(yè)車間調(diào)度問題是在傳統(tǒng)的作業(yè)車間調(diào)度問題的基礎(chǔ)之上所提出來的，因此在求解的思路上也大同小異，盡管在編碼解碼以及交叉等操作方面有所改動(dòng)，但總體思路不變，只需按照前面所提到的流程思想繼續(xù)進(jìn)行算法的編寫即可。1.編碼和解碼柔性作業(yè)車間調(diào)度問題相較于傳統(tǒng)的作業(yè)車間調(diào)度問題不僅僅要確定工序的加工順序，還要為每道工序選擇一臺(tái)合適的機(jī)器，因此像作業(yè)車間的靜態(tài)調(diào)度問題一樣僅僅使用基于工序的編碼方式不能得到問題的解。因此本文將其編碼分為兩部分組成，相當(dāng)于每個(gè)個(gè)體擁有的是兩條染色體，第一部分仍然是基于工序的編碼，用來確定工序加工的先后順序；第二部分是基于機(jī)器分配的編碼，用來選擇加工每道工序的加工機(jī)器。例如以下一個(gè)個(gè)體：P1:131312322145233455其中第二行表示的是每一個(gè)工件的每一道工序分別在哪一臺(tái)機(jī)器上加工，如工件1的三道工序分別在機(jī)器1/4/5上加工。這樣表示的好處在于在接下來的交叉操作中，基于機(jī)器分配編碼基因中可以只使得同一個(gè)工件的同一個(gè)工序進(jìn)行交換，這樣一來就能保證了所產(chǎn)生的子代的可行性。2.初始化種群較于作業(yè)車間靜態(tài)調(diào)度問題，柔性作業(yè)車間調(diào)度問題的種群初始化時(shí)要尤其注意個(gè)體的可行性，因?yàn)楝F(xiàn)在每一個(gè)個(gè)體擁有兩條染色體，在基于工序的編碼基礎(chǔ)之上，再通過將給出的工件的每一道工序的可加工機(jī)器作為一種約束，進(jìn)而來產(chǎn)生初始化的種群個(gè)體。3.適應(yīng)度計(jì)算適應(yīng)度的計(jì)算也同傳統(tǒng)的作業(yè)車間調(diào)度問題一樣，將個(gè)體基因解碼之后將染色體轉(zhuǎn)化為調(diào)度方案，計(jì)算其加工時(shí)間，仍然選取適應(yīng)度函數(shù)為加工時(shí)間的倒數(shù)。4.交叉操作由于現(xiàn)在的每個(gè)個(gè)體擁有了兩條染色體，在生物學(xué)上不同的染色體所控制的是不同的性狀，個(gè)體之間的基因交換僅限于控制相同性狀的染色體之間的基因交換，所以我們把基于工序編碼基因的染色體和基于機(jī)器分配編碼基因的染色體分別進(jìn)行交叉，且由于這倆染色體所描述的信息的特性不同，所以對(duì)其進(jìn)行的交叉操作采用不同的交叉方式。（1）基于工序編碼基因的交叉同靜態(tài)作業(yè)車間調(diào)度問題一樣，仍選擇IPOX交叉因子，其操作過程同3.2.4所述，在此不再贅述。（2）基于機(jī)器分配編碼基因的交叉對(duì)于機(jī)器分配編碼基因，在此選取了MPX交叉因子的方法。MPX交叉父代染色體中工序選定的機(jī)器，工序的加工順序保留到子代，其交叉過程如下所述：首先產(chǎn)生一個(gè)由0，1組成的長(zhǎng)度同機(jī)器分配編碼基因相同的集稱為Z；對(duì)于父代P1和P2，其產(chǎn)生的子代C1和C2，若Z在某一處為0，則P1,C1;P2,C2在該處的值一一對(duì)應(yīng)，反之若Z在某一處為1，則P1,C2;P2,C1在該處的值一一相對(duì)應(yīng)。例如：P1:124561235125P2：426354221135010100010110則C1:124361225135C2:426554231125由于是同一工序的加工機(jī)器交換，所以產(chǎn)生的子代必定會(huì)是可行解。5.變異操作在此變異操作的目的為改善算法的局部搜索能力和維持群體多樣性，同時(shí)也防止出現(xiàn)早熟現(xiàn)象，對(duì)于兩種基因編碼在此采取不同的兩種變異方式。（1）基于工序編碼基因的變異同3.2.5所述。（2）基于機(jī)器分配編碼基因的變異鑒于在柔性作業(yè)車間調(diào)度問題中每一道工序都可以有多臺(tái)機(jī)器完成，故在此可隨機(jī)選擇一道工序，查閱這道工序可被加工的機(jī)器，并綜合考慮加工時(shí)間最短的那臺(tái)機(jī)器，實(shí)現(xiàn)變異操作。6.選擇操作同3.2.6所述。（三）FJSP仿真結(jié)果及分析同樣根據(jù)以上分析我們搭建了MATLAB模型來進(jìn)行仿真，通過多次仿真得到以下結(jié)果：圖4.1FJSP第一次仿真甘特圖圖4.2FJSP第二次仿真甘特圖圖4.3FJSP第三次仿真甘特圖對(duì)比圖4.1，圖4.2，圖4.3所給出的甘特圖，F(xiàn)JSP所給出的問題模型更為的復(fù)雜，因此在求解上所具有的可能性也更多，仿真三次所得到的三個(gè)加工方案的最優(yōu)解并不相同，且不同方案之間也是有著較大的差別，故在FJSP問題上還有待繼續(xù)深入研究?？梢娤鄬?duì)于作業(yè)車間的靜態(tài)調(diào)度問題，柔性作業(yè)車間調(diào)度問題更為復(fù)雜，可行解也更多，但已能基本實(shí)現(xiàn)要求，給出相應(yīng)的解決問題的基本方案。五、總結(jié)與展望車間調(diào)度問題作為制造系統(tǒng)的核心，是企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力的重要途徑，本文簡(jiǎn)要的分析了車間調(diào)度問題，并且簡(jiǎn)述了遺傳算法的基本原理?；贛ATLAB仿真，研究了基于遺傳算法的JSP和FJSP兩個(gè)車間調(diào)度問題實(shí)例，更加深入的說明了調(diào)度問題的特點(diǎn)，表明了智能算法在解決傳統(tǒng)經(jīng)典問題上的可能性。本文僅僅是簡(jiǎn)單的闡述了兩個(gè)經(jīng)典的車間調(diào)度問題，并且簡(jiǎn)要的介紹了遺傳算法，然而車間調(diào)度問題并不是僅限于此，遺傳算法也可以通過與其他算法相結(jié)合，或者增添新的過程處理機(jī)制來實(shí)現(xiàn)更為優(yōu)秀的效果，作為一種通用的算法，遺傳算法有望應(yīng)用在其他領(lǐng)域去解決一些其他問題。盡管目前為止對(duì)車間調(diào)度問題的研究已經(jīng)有了幾十年的歷史，也提出了眾多新穎新奇且實(shí)用的算法，但仍沒有一套系統(tǒng)的理論和方法來解決有關(guān)車間調(diào)度的這一類問題，且對(duì)車間調(diào)度問題的研究仍停留在理論上，與實(shí)際應(yīng)用之間還存在著較大的差距，有待專家學(xué)者們繼續(xù)深入研究。參考文獻(xiàn)劉宏磊,張佳歡,謝添.作業(yè)車間調(diào)度問題(JSP)研究綜述報(bào)告[J].裝備制造技術(shù),2015(12):235-237.AsmaFekih,HatemHadda,ImedKacem,AtidelB.HadjAlouane.AhybridgeneticTabusearchalgorithmforminimisingtotalcompletiontimeinaflexiblejob-shopschedulingproblem[J].EuropeanJournalofIndustrialEngineering,2021,14(6).PruetthaNanakorn,KonlakartnMeesomklin.ANovelPenaltySchemeinGeneticAlgorithmsForStructuralDesignOptimization[J].ASEANJournalonScienceandTechnologyforDevelopment,2000,17(2).王玨,唐青青.以培育新優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)中國(guó)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)[J].西北大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版),2021,51(03):69-79.金晶,蘇勇.一種改進(jìn)的自適應(yīng)遺傳算法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2005(18):64-69.張海濤.基于遺傳算法的車間作業(yè)調(diào)度問題研究[D].沈陽理工大學(xué),2016.劉連成,陸淑珍,劉悅辰.整數(shù)規(guī)劃法在優(yōu)化模擬生產(chǎn)實(shí)習(xí)中的應(yīng)用[J].襄陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào),2014,13(01):11-14.DavidA.Plaisted.AHeuristicAlgorithmforSmallSeparatorsi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