基于遗传算法的车间调度问题研究

基于遗传算法的车间调度系统研究车间调度系统是生产制造中非常重要的一个环节。

为了在有限的时间内完成尽可能多的生产任务，需要合理地安排工人和机器的运转，使得生产效率最大化。

而遗传算法是一种智能化的求解算法，可以很好地应用到车间调度系统的优化问题中。

本文将介绍基于遗传算法的车间调度系统研究。

一、车间调度系统的意义与挑战车间调度系统是生产制造过程中的一个关键环节，它的优化与否对整个生产制造过程的效率和质量都会产生影响。

车间生产是一个复杂的过程，需要对众多生产任务进行安排和分配。

不同的任务需要不同的工序和生产资源，因此需要在有限的时间内合理地安排机器和人工的运转，以最大化生产效率，使得生产线实现高效的转换。

车间调度系统需要解决的主要问题是如何将各个任务分配到机器和工人之间，使得整个生产过程的效率和质量都得到保证。

车间调度系统的优化问题是一个NP问题，它的解决过程非常困难。

首先是搜索空间非常大，需要寻找一个最佳解，而这个最佳解可能隐藏在无数个组合中。

其次，不同的任务有不同的加工时间和优先级，需要在实际的生产环境中高效地进行调度。

因此，对车间调度系统的研究与开发不仅需要面对上述问题，还需要考虑到实际生产过程中的其他特殊因素，如物料准备、工序调整等。

二、遗传算法的基本原理遗传算法是一种生物学启发的求解算法，它模拟了生物进化的过程来求解问题。

它的基本思想是通过模拟生物群体的演化过程，以局部搜索为主并加入概率量化搜索的方式，通过表征问题的染色体来求解问题。

遗传算法的求解过程主要分为以下几个步骤：1. 初始群体的产生：将问题的解空间划分成若干个个体空间，然后从中随机生成一个初始种群。

2. 适应度函数的定义：针对问题，定义适应度函数将每一个个体映射到一个实数值上，表示此个体在问题解空间中的优越程度。

3. 选择运算：利用适应度函数把种群中的优良个体选择出来，作为解的素材，为下一代提供"优良遗传基因"。

基于遗传算法的柔性车间作业调度作者：白康来源：《电子世界》2012年第09期【摘要】目前柔性车间作业调度问题已成为研究热点，本文采用遗传算法求解该问题。

针对柔性车间作业调度问题的特点设计了染色体编码方法，即将基于工序的编码和基于机器的编码方式结合。

同时在遗传操作方面设计了相应的交叉和变异算子。

这些改进方法可以保证遗传操作每一步产生的染色体在工艺约束和选择机器方面都是合法的，避免了传统柔性车间作业调度中繁琐的染色体合法化修复工作。

为了得到活动调度，在进行适应度计算时对染色体中的基因序列进行调整。

仿真结果表明设计的遗传算法求解柔性车间作业调度是有效的。

【关键词】柔性车间作业调度；活性调度；遗传算法1.引言在基本的车间作业调度问题(Job Shop Problem，简称JSP)中，所有工件的工序都只能由指定的某一台机器进行加工。

随着加工技术、自动化技术的发展，特别是柔性制造系统的出现，此传统限制已被突破，工件具有多个可选择的加工路线，即路径柔性已经成为生产的实际需求。

生产技术的进步推动着调度理论研究的进深，具有柔性路径的柔性车间作业调度(Flexible Job Shop Problem，简称FJSP)研究也开始进入人们的视野并引起重视[1-3]。

目前，遗传算法以其优良的计算性能和显著的应用效果，在求解JSP问题和FJSP问题中获得了很大的成功[4-11]。

本文使用遗传算法来求解FJSP问题，提出了多维矩阵的编码方式，以及相应的选择、交叉、变异操作设计，保证遗传操作每一步产生的染色体都是合法的，避免了传统柔性车间作业调度中繁琐的染色体合法化修复工作。

最后用一个调度实例验证了算法的正确性和有效性。

2.调度问题描述n种工件J={Ji|i=1，…，n}在一个由m台不同的加工机器组成的制造系统中进行加工。

加工工件Ji需要p(i)道工序，每道工序都有一个可选的机器集合，其加工时间随机器的选择不同而变化。

调度目标是确定每台机器上各工件的加工顺序及开工时间，使得系统的最大完成时间Cmax最小，同时给出满足要求的活动调度。

作业车间调度是优化生产效率和资源利用的重要工作。

在实际工厂生产中，作业车间的调度问题往往十分复杂，需要考虑多个因素和约束条件。

为了解决这一问题，许多研究者提出了多种优化算法，其中遗传算法是一种常用且有效的方法之一。

一、遗传算法概述遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，其核心思想是通过模拟自然界的进化过程，利用交叉、变异、选择等操作不断迭代，最终找到最优解。

遗传算法广泛应用于组合优化、函数优化、机器学习等领域，其灵活性和高效性受到了广泛认可。

二、遗传算法在作业车间调度中的应用1.问题建模作业车间调度问题可以理解为将一组作业分配到多台设备上，并确定它们的顺序和时间安排，以最大化生产效率和资源利用率。

这一问题的复杂性体现在多个方面，例如设备之间的关系、作业的执行时间、优先级约束等。

2.遗传算法解决方案遗传算法作为一种全局搜索算法，能够有效地处理作业车间调度问题中的复杂约束条件和多目标优化。

通过编码、交叉、变异和选择等操作，遗传算法可以逐步优化作业的调度方案，找到最优解或较优解。

三、基于Python的作业车间调度遗传算法实现基于Python语言的遗传算法库有许多，例如DEAP、Pyevolve、GAlib等。

这些库提供了丰富的遗传算法工具和接口，使得作业车间调度问题的求解变得简单且高效。

1.问题建模针对具体的作业车间调度问题，首先需要将问题进行合理的数学建模，包括作业集合、设备集合、作业执行时间、约束条件等。

然后根据问题的具体性质选择适当的遗传算法编码方式和适应度函数。

2.遗传算法实现利用Python的遗传算法库进行实现，首先需要定义遗传算法的相关参数，如种裙大小、迭代次数、交叉概率、变异概率等。

然后通过编码、交叉、变异和选择等操作，逐步优化作业的调度方案，直至达到收敛或达到一定迭代次数。

3.结果评估与分析得到最终的调度方案后，需要对结果进行评估和分析。

可以比较遗传算法得到的调度方案与其他常规方法的效果，如贪婪算法、模拟退火算法等。

基于遗传算法的工序调度问题研究工序调度问题是生产过程中常见的一个问题，通过合理的工序调度可以提高生产效率、降低成本、缩短生产周期等。

而传统的工序调度方法往往是基于经验或者规则制定的，缺乏科学化和有效性。

因此，研究基于遗传算法的工序调度问题，可以提高工序调度的效率和质量。

1. 遗传算法概述遗传算法是一种模拟自然进化过程的计算方法，它是通过模仿自然选择、交叉、变异等基本生物遗传规律来寻找最优解的一种方法。

遗传算法采用基因编码来表示问题的解，通过适应度函数来评估各个解的优劣，然后筛选出优秀的解进入下一轮迭代。

由于遗传算法具有强大的全局搜索能力和自适应性，能够克服问题的局部最优解，因此被广泛应用于工程、金融、制造等领域的优化问题中。

2. 工序调度问题工序调度问题指的是在生产过程中，按照一定的规则和条件对所有待处理任务进行安排和排序，使得生产线的整体效率最大化和时间最小化。

通俗的说，就是把所有的工序安排在正确时间完成，以最小化总生产时间、最小化成本或最大化毛利润等目标为准则。

这是一个复杂的问题，涉及到任务安排、机器选择、工作人员配备等因素。

3. 基于遗传算法的工序调度研究传统的工序调度方法往往是基于经验或规则制定，缺乏科学化和有效性。

而遗传算法作为一种优秀的全局搜索和优化算法，被广泛应用于工序调度问题。

基于遗传算法的工序调度主要是通过对问题的编码、适应度函数的设计、遗传算子的选择和策略的优化等方面进行处理。

所以，下面我们分别陈述下：3.1 问题的编码问题的编码比较重要，一个好的编码方式可以大大简化问题，减少搜索空间，提高遗传算法的效率。

对于工序调度问题，任务和机器分别可以用不同的编码方式进行编码。

3.2 适应度函数的设计适应度函数是遗传算法求解问题的核心部分，其目的是对种群进行筛选和评估，保留优秀的个体，排除劣质的个体。

对于工序调度问题而言，需要定义适应度函数来评估工序调度方案的优劣。

3.3 遗传算子的选择对于遗传算法而言，交叉和变异是两个主要的算子。

基于遗传算法的Job-Shop调度问题研究陶泽;张海涛【摘要】研究单目标作业车间调度问题(JSP),提出了一种基于遗传算法以缩短生产周期为目标的Job-Shop调度问题.通过建立数学模型,设置编码、解码方案,以及确定选择、交叉、变异等遗传算子,充分利用遗传算法的特点解决加工车间静态、动态问题,并通过Gantt图给出调度方案.结合应用实例进行分析,分析结果表明该方法是有效的、可行的.【期刊名称】《沈阳理工大学学报》【年(卷),期】2016(035)002【总页数】5页(P60-64)【关键词】作业车间调度;遗传算法;Gantt图【作者】陶泽;张海涛【作者单位】沈阳理工大学机械工程学院,沈阳110159;沈阳理工大学机械工程学院,沈阳110159【正文语种】中文【中图分类】TP311作业车间调度(Job-Shop Scheduling)是车间调度中最常见的调度类型，是最难的组合优化问题之一[1]，对其研究具有重大的现实意义。

科学有效的生产调度不但可以提高生产加工过程中操作工人、设备资源的高效利用，而且还可以缩短生产周期，降低生产成本。

随着遗传算法在组合优化问题的广泛应用，许多人开始对遗传算法进行深度研究，并应用它求解车间调度问题。

目前，对作业车间调度问题的研究大都集中在静态调度上，对动态调度的研究很少。

因为动态调度要比静态调度复杂得多，另外因为在研究动态调度问题时，由于在实际的生产加工过程中不确定以及随机因数太多，任何单一的规则都较难适用于所有的动态环境。

在最近几年，对动态调度问题的研究方法主要有人工智能方法、仿真方法等[2]。

这些方法不但开发成本高，而且开发周期也很长，不适应于企业的应用。

相比之下，遗传算法作为一种新型仿生算法为求解生产调度问题提供了新的解决思路。

因此，本文提出了一种应用遗传算法求解作业车间动态调度的方法，为了评价这种方法的有效性，以最优完工时间为目标[3]模拟加工车间，通过模拟结果可以观察出应用遗传算法求解此类问题是有效的。

基于遗传算法求解作业车间调度问题摘要作业车间调度问题(JSP)简单来说就是设备资源优化配置问题。

作业车间调度问题是计算机集成制造系统(CIMS)工程中的一个重要组成部分，它对企业的生产管理和控制系统有着重要的影响。

在当今的竞争环境下，如何利用计算机技术实现生产调度计划优化，快速调整资源配置，统筹安排生产进度，提高设备利用率已成为许多加工企业面临的重大课题。

近年来遗传算法得到了很大的发展，应用遗传算法来解决车间调度问题早有研究。

本文在已有算法基础上详细讨论了染色体编码方法并对其进行了改进。

在研究了作业车间调度问题数学模型和优化算法的基础上，将一种改进的自适应遗传算法应用在作业车间调度中。

该算法是将sigmoid函数的变形函数应用到自适应遗传算法中，并将作业车间调度问题中的完工时间大小作为算法的评价指标，实现了交叉率和变异率随着完工时间的非线性自适应调整，较好地克服了标准遗传算法在解决作业车间调度问题时的“早熟”和稳定性差的缺点，以及传统的线性自适应遗传算法收敛速度慢的缺点。

以改进的自适应遗传算法和混合遗传算法为调度算法，设计并实现了作业车间调度系统，详细介绍了各个模块的功能与操作。

最后根据改进的编码进行遗传算法的设计，本文提出了一种求解车间作业调度问题的改进的遗传算法，并给出仿真算例表明了该算法的有效性。

关键词：作业车间调度；遗传算法；改进染色体编码；生产周期Solving jopshop scheduling problem based ongenetic algorithmAbstractSimply speaking, the job shop scheduling problem(JSP) is the equipment resources optimization question. Job Shop Scheduling Problem as an important part of Computer IntegratedManufacturing System (CIMS) engineering is indispensable, and has vital effect onproduction management and control system. In the competion ecvironment nowadays, how touse the assignments quickly and to plan production with due consideration for all concernedhas become a great subject for many manufactory.In recent years,the genetic algorithms obtained great development it was used to solve the job shop scheduling problem early.This paper discusses the chromosome code method in detail based on the genetic algorithms and make the improvement on it. Through the research on mathematics model of JSP and optimized algorithm, theimproved adaptive genetic algorithm (IAGA) obtained by applying the improved sigmoidfunction to adaptive genetic algorithm is proposed. And in IAGA for JSP, the fitness ofalgorithm is represented by completion time of jobs. Therefore, this algorithm making thecrossover and mutation probability adjusted adaptively and nonlinearly with the completiontime, can avoid such disadvantages as premature convergence, low convergence speed andlow stability. Experimental results demonstrate that the proposed genetic algorithm does notget stuck at a local optimum easily, and it is fast in convergence, simple to be implemented. the job shop scheduling system based on IAGA and GASH is designed andrealized, and the functions and operations of the system modules are introduced detailedly. In the end ,according to the code with improved carries on the genetic algorithms desing, this paper offer one improved genetic algorithms about soloving to the job shop scheduling problem, and the simulated example has indicated that this algorithm is valid.Keywords: jop shop scheduling; genetic algorithm; improvement chromosome code; production cycl毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。