交替遗传算法优化多级车间生产计划与调度

本文主要探讨了"基于交替迭代遗传算法的多级车间生产计划与调度的集成优化"这一关键主题，针对的是多周期、由一级混批Job-shop车间和一级混流装配车间组成的复杂生产系统。这类系统的目标是提升整体运作效率。作者首先构建了一个混合整数规划模型，该模型考虑了生产过程中重要的约束条件，如上下游车间之间的物料平衡、设备负荷限制以及开工位置等，同时还兼顾成本优化，力求在满足这些约束的前提下，有效地平衡和优化上下车间的生产流程。 核心内容是提出了一种创新的交替式混合遗传协调优化算法。该算法的工作原理是采用两种混合遗传算法的交替迭代方式：一种用于根据当前生产计划进行调度，另一种则利用已经得到的调度结果来重新计算新的生产计划。这种双向优化策略确保了在计划和调度过程中同时进行优化，从而达到最优的生产效率和成本效益。 论文通过数值仿真验证了这种方法的有效性和可行性。作者强调了关键词如"多级车间"、"生产计划和调度"、"集成优化"以及"交替迭代方法"和"混合遗传算法"的重要性，这些都体现了研究者对解决实际工业生产中的复杂优化问题的深入理解和应用。 这篇文章提供了在多级生产系统中应用先进优化技术的一个实例，展示了如何通过数学模型和迭代算法相结合的方式，提升生产计划与调度的协同效果，对于制造业的运营管理具有重要的理论和实践价值。