遗传算法在车间作业调度中的应用探索

"基于遗传算法的车间作业调度系统研究，由纪树新、钱积新、孙优货在1997年中国控制与决策学术年会上发表，探讨了使用遗传算法解决车间作业调度问题，强调了算法的仿生、遗传进化和仿真三个方面，并通过实例证明了设计的有效性和可行性。" 在车间作业调度系统中，遗传算法作为一种创新的优化方法，被用来解决传统的启发式算法难以克服的问题，如处理大规模问题的能力有限和优化结果的全局最优性不足。车间作业调度（JobShop Scheduling, JSS）是计算机集成制造系统（CIMS）中的关键问题，涉及到如何有效地安排各个工序，以最小化目标函数，如总加工时间或完工时间。 遗传算法借鉴了生物进化中的遗传和自然选择原理，通过模拟种群的进化过程来寻找问题的最优解。在JSS应用中，算法首先创建一个初始的工序排序种群，然后通过交叉、变异等操作，模拟基因重组和突变，逐步演化出更优秀的解。这种方法在面对复杂多变的车间环境和大量的工序组合时，能够快速收敛并找到接近全局最优的调度方案。 传统的启发式算法在处理大型JSS问题时，计算量大且可能陷入局部最优。相比之下，遗传算法在解决大规模问题时展现出更强的适应性，能处理更多的工序和机器组合。此外，遗传算法的参数调整相对较为灵活，可以通过调整种群大小、交叉概率和变异概率等参数，适应不同的调度环境。 本文提出的研究直接将遗传算法应用于JSS问题，而不是通过成组技术间接应用，从而避免了成组技术的局限性，使得算法能够更广泛地适用于各种JSS场景。车间作业调度的数学模型定义了工序作为基本调度单元，并考虑了作业的有效性和极值性，确保每个工序必须在其指定的机器上完成，保证了调度的合理性。 实例分析验证了基于遗传算法的车间作业调度系统的可行性和有效性，表明这种方法在解决车间作业调度问题上具有明显的优势。通过遗传算法的动态调整和搜索能力，可以实现更高效的作业计划，降低生产成本，提高生产效率，对于现代制造业的优化管理具有重要意义。