作业车间调度问题综述

算法2023-11-09contents •引言•多车间综合调度问题概述•混合算法设计•算法实现与实验验证•结论与展望目录01引言制造业的快速发展使得车间调度问题变得越来越重要，车间调度问题的解决对于提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量等方面都具有重要的意义。

随着信息技术和人工智能的不断发展，混合算法作为一种先进的求解策略，被广泛应用于解决各种复杂问题，包括多车间综合调度问题。

研究背景与意义研究现状与挑战目前，对于多车间综合调度问题的研究已经取得了一定的成果，但是仍然存在许多挑战。

传统的求解方法通常基于规则或经验，难以处理复杂的多车间调度问题，且容易受到环境变化和不确定因素的影响。

近年来，混合算法在求解复杂问题方面表现出了优异的性能，但是如何将其有效应用于多车间综合调度问题仍存在一定的难度。

研究内容与方法本研究旨在利用混合算法的思想，设计一种适用于多车间综合调度问题的求解方法。

其次，采用遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法等混合算法的思想，设计一种求解多车间综合调度问题的混合算法。

首先，对多车间综合调度问题进行建模，包括任务分配、加工顺序、加工时间等方面的约束。

最后，通过实验验证所设计的混合算法的有效性和优越性。

02多车间综合调度问题概述多车间综合调度问题（Multi-shop Scheduling Problem，MSSP）是指在一个制造系统中，多个工作车间需要进行任务分配、时间和资源规划的问题。

特点包括：考虑多个车间之间的交互和约束，任务具有不同的优先级和交货期，需要合理安排任务执行顺序和时间，以最小化总生产成本和交货时间。

问题定义与特点约束条件包括：每个任务必须在指定的时间内完成，每个车间在同一时间内只能执行一个任务，任务的执行顺序不能改变等。

优化目标是最小化总生产成本和交货时间，或者在满足约束条件下最小化其他指标，如总加班时间、总设备空闲时间等。

问题约束与优化目标问题求解方法与评估标准求解方法包括启发式算法、元启发式算法、精确算法等。

收稿日期：２０２１ １２ ０８；修回日期：２０２２ ０２ ０７ 基金项目：浙江理工大学基本科研业务费专项资金资助项目（２０２１Ｑ０２６）作者简介：王无双（１９９７ ），女，浙江绍兴人，硕士研究生，主要研究方向为强化学习、车间调度（ｗａｎｇｗｕｓｈｕａｎｇ＿ｚｓｔｕ＠１６３．ｃｏｍ）；骆淑云（１９８６ ），女，浙江金华人，讲师，硕导，博士，主要研究方向为工业互联网．基于强化学习的智能车间调度策略研究综述王无双，骆淑云（浙江理工大学信息学院，杭州３１００００）摘　要：智能制造是我国制造业发展的必然趋势，而智能车间调度是制造业升级和深化“两化融合”的关键技术。

主要研究强化学习算法在车间调度问题中的应用，为后续的研究奠定基础。

其中车间调度主要包括静态调度和动态调度；强化学习算法主要包括基于值函数和ＡＣ（Ａｃｔｏｒ Ｃｒｉｔｉｃ）网络。

首先，从总体上阐述了强化学习方法在作业车间调度和流水车间调度这两大问题上的研究现状；其次，对车间调度问题的数学模型以及强化学习算法中最关键的马尔可夫模型建立规则进行分类讨论；最后，根据研究现状和当前工业数字化转型需求，对智能车间调度技术的未来研究方向进行了展望。

关键词：强化学习；动态调度；静态调度；作业车间调度；流水车间调度中图分类号：ＴＰ１８１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１ ３６９５（２０２２）０６ ００２ １６０８ ０７ｄｏｉ：１０．１９７３４／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ ３６９５．２０２１．１２．０６３７ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｂａｓｅｄｏｎｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔｌｅａｒｎｉｎｇＷａｎｇＷｕｓｈｕａｎｇ，ＬｕｏＳｈｕｙｕｎ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＺｈｅｊｉａｎｇＳｃｉ ＴｅｃｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｉｓａｎｉｎｅｖｉｔａｂｌｅｔｒｅｎｄｉｎｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｏｕｒｃｏｕｎｔｒｙ’ｓｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｉｎｄｕｓｔｒｙ，ａｎｄｉｎ ｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｉｓａｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｏｒｔｈｅｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｏｆｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｕｐｇｒａｄｅｓａｎｄｄｅｅｐｅｎｉｎｇ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｍａｉｎｌｙｓｔｕｄｉｅｄｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｉｎｓｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓ，ｗｈｉｃｈｌａｙｅｄｔｈｅｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｆｏｒｓｕｂｓｅ ｑｕｅｎｔｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｓｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｍａｉｎｌｙｉｎｃｌｕｄｅｄｓｔａｔｉｃｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇａｎｄｄｙｎａｍｉｃｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ，ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｍａｉｎｌｙｉｎｃｌｕｄｅｄｖａｌｕｅ ｂａｓｅｄｆｕｎｃｔｉｏｎｓａｎｄＡｃｔｏｒ Ｃｒｉｔｉｃ（ＡＣ）ｎｅｔｗｏｒｋｓ．Ｆｉｒｓｔｏｆａｌｌ，ｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｄｅｓｃｒｉｂｅｄｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｕｓｏｆｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔｌｅａｒｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｏｎｔｈｅｔｗｏｍａｊｏｒｉｓｓｕｅｓｏｆＪｏｂ ＳｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇａｎｄＦｌｏｗ Ｓｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｉｎｇｅｎｅｒａｌ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｉｔｃｌａｓｓｉｆｉｅｄｔｈｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔｒｕｌｅｓｏｆｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｓｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍａｎｄｔｈｅｍｏｓｔｃｒｉｔｉｃａｌＭａｒｋｏｖｍｏｄｅｌｉｎｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｕｓａｎｄｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｎｅｅｄｓｏｆｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｄｉｇｉｔａｌｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｉｔｐｒｏｓｐｅｃｔｅｄｔｈｅｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｗｏｒｋｓｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔｌｅａｒｎｉｎｇ；ｄｙｎａｍｉｃｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ；ｓｔａｔｉｃｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ；Ｊｏｂ Ｓｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ；Ｆｌｏｗ Ｓｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ０　引言车间调度问题是指如何在机器等资源有限的情况下，合理调度生产资源来安排车间生产任务，以满足一至多个优化目标的过程［１］。

基于改进遗传算法的车间作业调度问题研究随着科学技术的不断进步，当下现代工业也在迅猛发展中，企业的生产也朝着多类型、少批量、高要求等水平发展，这使得企业在自身生产作业计划安排和各部分工作规划上难度增加。

高效的展开车间调度能够有效降低企业在工作过程中出现的操作问题，并能为企业带来更优质的工程竞争。

本文就针对眼下在作业车间调度中出现的问题以及基于遗传算法的改进措施展开相关探究和讨论。

标签：遗传算法；车间作业调度；工厂运营管理；编码与解码0 前言作业车间调度问题在很多现代工厂运营管理中都有发生，这也是制造系统的一大重点和难点。

进行工厂车间调度是为了结合工厂生产的实际情况以及生产的具体任务展开对各个单位和各条流水线上工作任务、工作时间的安排，从而以最优良的调度策略为工厂生产系统提供最高的经济效益。

这对整个项目来说都有着重要意义。

但是由于对每个工厂任务的要求不同，每次调度的方法和研究对象也有差异，这使得调度存在随机性和不确定性，这给了实际规划一定挑战，对生产顺利展开埋下了一定障碍。

且随着车间生产在产品制作和操作中涉及到的工种类不断增多，在互联网平台支持下的管理能够根据实际需要自动匹配出最佳的操作方式，并以较为便捷和高效的模式合理配置，从而发挥出数控机床在生产过程中的最大经济效益。

因此研究有效的调度方式以及优化对应生产技术是实现当下先进制造和高效生产的重要关键。

1 遗传算法概述其中，遗传算法是较为普及的一种优化算法，全称是Genetic Programming （遗传编程）。

遗传算法里的具体思想就是，为了解决目标问题，设计一个小的DSL，然后遗传算法要演化的就是这门DSL的程序，就需要实现这个DSL的解释器，以及评估程序质量的fitness function和实现交叉/变异等操作的算子。

如果你的算法里有自适应参数，那么可以用遗传算法帮助你来调参。

有些遗传算法本身有自适应参数的，还可以用遗传算法来优化遗传算法。

专业前沿讲座-⽣产调度研究综述题⽬：⽣产调度研究综述概述：调度问题是典型的NP问题，因此调度问题在理论和实际⽅⾯有很⼤的差距。

理论上，调度系统的设计是基于对调度模型的优化⽅法。

然⽽，在实际应⽤中，当处理调度系统的动态特性时，如机器故障或订单变更时，调度应⽤中的最优解似乎⾯临⼀些挑战[1]。

早在1954年,Johnson研究了两台机器有序加⼯型的调度问题,提出了⼀种以⼯件加⼯完成时间极⼩为⽬标函数的最优排序分析解法,从此开始了对调度问题的研究[2]。

由于调度问题的复杂性,不同的研究者从不同的⾓度研究某⼀⽅⾯问题,对具体问题的提法也不全相同。

典型调度问题的提法是:有m台不同的机器,每台机器可加⼯⼯件的若⼲⼯序,并在不同机器上这些⼯序可以不同。

有n个不同类别的⼯件需要加⼯,每个⼯件⼜有若⼲⼯序,要求将⼯件合理地分配到各机器,并合理安排⼯件的加⼯次序和时间,使约束条件被满⾜,同时使⼀些性能指标得到优化。

在⼯件调度中要考虑的要素很多,如⼯件的安装时间、加⼯时间、等待时间、搬运时间等。

总的说来,调度问题可表述为在等式或不等式约束下,求⽬标函数的优化。

⾃从调度问题被提出以来,引起了⽆数学者的浓厚兴趣,经过近六⼗年的发展,出现了⼤量的研究成果,相继提出了很多重要的调度⽅法,如基于启发式规则的⽅法、分枝定界法、拉格朗⽇松弛算法和神经⽹络算法等等。

近年来,基于计算智能的⽅法成为求解车间调度问题的主流⽅法,包括局域搜索算法、⼈⼯免疫算法、禁忌搜索、模拟退⽕、粒⼦群算法等。

⽽遗传算法应⽤于作业车间调度问题也是近⼆⼗⼏年来的研究焦点[3]。

在过去的⼏年⾥，调度系统变得相当复杂。

竞争的商业环境和更短的产品⽣命周期是当今许多公司⾯临的迫在眉睫的挑战。

因此，调度算法作为调度过程中的核⼼过程，也必须能够⼜快⼜好的计算出最优的调度过程。

⼆、对⽐分析传统优化算法⼀般是针对结构化的问题，有较为明确的问题和条件描述，如线性规划，⼆次规划，整数规划，混合规划，带约束和不带约束条件等，即有清晰的结构信息；⽽智能优化算法⼀般针对的是较为普适的问题描述，普遍⽐较缺乏结构信息。

面向作业车间调度问题的静动态调度方法研究一、研究背景作业车间调度问题是生产调度中的一个重要问题，其目的是通过合理的调度方法，使得生产过程中的资源得到最大利用，同时保证生产计划能够按时完成。

然而，由于车间生产环境的复杂性和不确定性，作业车间调度问题变得非常困难。

因此，如何有效地解决作业车间调度问题成为了研究者们关注的焦点。

二、静态调度方法静态调度方法是指在作业开始前就确定好每个作业的执行顺序和时间，并将其编制成一个完整的计划。

静态调度方法适用于具有稳定生产环境和生产计划的车间。

1. 优点（1）能够准确地安排生产计划，避免了因突发事件导致计划变更带来的不良影响；（2）能够有效地利用资源，提高了生产效率；（3）可以对工艺流程进行优化，提高产品质量。

2. 缺点（1）无法应对突发事件和不确定性因素；（2）难以适应复杂多变的生产环境；（3）需要大量人力物力投入进行规划和编制。

三、动态调度方法动态调度方法是指在作业执行过程中根据实际情况进行调整和优化，以达到最优的生产效果。

动态调度方法适用于具有复杂多变生产环境和生产计划的车间。

1. 优点（1）能够应对突发事件和不确定性因素，及时做出调整；（2）能够适应复杂多变的生产环境，提高了生产效率；（3）可以根据实际情况对工艺流程进行优化，提高产品质量。

2. 缺点（1）需要具备较高的管理水平和技术水平；（2）需要投入大量的人力物力进行实时监控和调整。

四、静动态结合的调度方法静动态结合的调度方法是指在作业开始前制定一个初步计划，并在作业执行过程中根据实际情况进行调整和优化。

静动态结合的调度方法兼顾了静态调度方法和动态调度方法各自的优点，避免了它们各自存在的缺点。

1. 优点（1）既能够准确地安排生产计划，又能够应对突发事件和不确定性因素；（2）既能够有效地利用资源，又能够适应复杂多变的生产环境；（3）可以对工艺流程进行优化，提高产品质量。

2. 缺点（1）需要具备较高的管理水平和技术水平；（2）需要投入大量的人力物力进行实时监控和调整。