基于遗传算法的车间调度优化研究与应用

"基于遗传算法的作业调度研究与应用.pdf"是一篇硕士学位论文，主要探讨了在计算机集成制造系统(CIMS)背景下，车间作业调度问题的重要性和挑战。CIMS的广泛应用推动了企业对生产管理自动化的需求，其中作业调度作为管理自动化的核心技术，对于企业的生产效率和效益具有关键作用。作业调度问题因其复杂性，包括模型的多维度、动态约束和多目标性，被认为是组合优化中的NP难问题。 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)作为一种演化计算方法，因其全局搜索能力、参数优化性能以及适应复杂问题的优势，在解决作业调度问题中展现出了显著的优势。论文作者欧阳珍在硕士论文中选择使用遗传算法来解决这一复杂问题，论文共分为七章。第一章概述了作业调度的基本概念和在CIMS中的重要地位，以及遗传算法的理论基础和应用背景。 随后的章节可能详细介绍了遗传算法的工作原理，如何将它转化为车间作业调度的具体模型，如何处理各种约束条件（如工艺顺序、资源限制、交货期等），以及如何实现编码、选择、交叉和变异等核心操作。论文可能还讨论了如何通过遗传算法寻找近似全局最优解，以及算法的收敛性和效率分析。 此外，论文可能还包含了实验部分，展示了遗传算法在实际车间调度问题上的应用实例，包括性能评估、与其他优化方法的对比以及改进策略。最后，论文总结了研究成果，对未来的研究方向和可能的应用前景进行了展望。 这篇论文深入研究了遗传算法在车间作业调度中的应用，不仅提供了理论分析，还通过实践案例展示了其在解决实际问题中的有效性，为制造业的智能化管理和优化提供了有价值的参考。