车间调度问题 车间调度问题建模

详谈改进的遗传算法求解柔性作业车间调度问题论文

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车间调度问题 车间调度问题建模

车间调度问题 车间调度问题建模

0 引言

作业车间调度问题(Job-shop scheng problem，JSP)是研究生产线调度问题常用的模型之一，也是实现先进制造和提高生产效率的基础和关键. 柔性作业车间调度问题( Flexible jobshopscheng problem，FJSP)是传统作业车间调度问题的扩展，在传统的作业车间调度问题中，每个工件的加工工序是确定的，每一道工序的加工机器和加工时间也是确定的，而在柔性作业车间调度问题中，每个工件的每一道工序可以在多个可选择的加工机器上进行加工，并且不同的加工机器所需要的加工时间是不同的，增加了调度的灵活性，比较符合生产的实际情况.

柔性作业车间调度问题已经被证明是更复杂的NP-Hard 问题，因而难以取得解. 目前，求解FJSP 的常用方法有搜索( TS)，模拟退火(SA)和遗传算法(GA)等. 其中遗传算法以其作简单、鲁棒性强、搜索全局解速度快等特点，在生产调度领域得到了广泛的应用.

遗传算法是由美国J. Holland 于1975 年提出的，是一种模拟自然进化过程的一种优化算法. 由于传统的遗传算法存在着较大的缺陷，国内外学者已从不同角度对其进行了改进，本文对传统遗传算法的初始种群进行了改进，以提高初始解的质量.

1 柔性作业车间调度模型设有n 个待加工工件J(J1，J2，…，Jn)，在m台设备上加工M(M1，M2，…，Mm)，每个工件Ji有Pi(Pi1，Pi2，…，Pin) 道工序，每道工序可在一台或多台设备上加工，同一道工序在不同设备上加工的时间可能不等，工序Pik的可选机器集为Mik(Mik 罬)，每台设备的加工时间从0 开始，加工完所有工件的完成时间为ETMi . 本文以小化完工时间为性能指标，其目标函数为:f(x) = min(max(ETMi))，1 ≤ i ≤ m模型需满足如下约束条件:(1)同一工件的工序加工顺序确定;(2)每道工序必须在它的上一道工序加工完成后才能开始加工;(3)每道工序只能选择一台设备进行作;(4)每台设备在同一时间只能加工一个工件的一道工序;(5)每道工序在设备上作时都不允许被中断;(6) 不同工件工序之间没有先后约束条件.一个包含3 个工件、5 台机器的FJSP 的问题.

2 算法的设计

(1) 基因编码

常用的遗传算法编码方案有二进制编码、格雷码编码、矩阵编码、自然数编码等，本文采用自然数编码，每条染色体表示一个可行解，同时采用双层编码，层编码为基于工件的工序编码，编码长度为所有工件工序之和，基因值代表工件号，基因值出现的次数代表该工件的工序总数，第二层编码为对应于层工件工序的机器编码，所以编码长度也为所有工件工序之和.染色体表示的工序顺序为(O31，O11，O12，O21，O22，O32，O13，O33)，染色体表示的机器序列为(M2，M4，M2，M1，M4，M5，M3，M4).

(2)产生初始种群

初始种群的优良对生物进化会产生很大的影响，本文对初始种群的机器选择进行了改进，首先随机生成初始种群的工序编码，工序编码生成后就要对应生成机器编码，每个工件工序在对应可选机器集中选择机器时，是以不同的概率的来选择不同的机器，机器加工时间短的以大概率被选择，相比之下，机器加工时间长的以小概率被选择，这样既保证了机器选择的随机性，也优化了初始种群.

(3)适应度函数的确定

本文以小化完工时间为目标函数，故选择全部工件完工时间作为评价种群优劣的标准，设n 个待加工工件在m(M1，M2，…，Mm) 台设备上加工，所有加工工件工序在设备上的后完工时间为ETMi(i = 1，2，…，m)，T = max(ETMi)，则适应度函数fi = 1 /T，T 越小，则适应度越大，即个体越优.

(4)选择

选择作的目的是为了保留优良个体，使他们可以遗传到下一代. 本文采用精英保留策略和法相结合的方法，对父代个体和子代个体进行选择时直接将个体和次优个体遗传到下一代，然后对剩余的个体采用法进行选择，选择出p - 2 个个体到下一代进行遗传作. 若种群规模为p，个体i 的适应度为fi，则个体i 被选择的概率pi为pi = fi /Σpk = 1fk即适应度越高的个体被选择的概率就越大.

(5)交叉

交叉作是产生新个体的主要方法，提高全局搜索能力. 本文采用单点交叉方式，即随机产生一个交叉点，交换交叉点后的基因. 从种群中随机选择两个个体，交换两个个体工序编码的交叉点后面的基因，将交叉后工件多余的工序替换为其他工件缺失的工序;机器部分则按交叉前工件工序所选择的机器进行相应调整以保证其子代染色体的`合法性.

(6)变异

变异作的目的是改变算法的局部搜索能力，有助于维持进化群体的多样性，防止过早陷入局部. 本文采用互换方式，即随机产生两个变异点，交换两点的基因值. 从种群中随机选择一个个体，对该个体的工序编码部分随机产生两个变异点，交换两点的基因值，同时将交换的基因位所对应的机器号也进行交换.

3 仿真实例分析

6 × 6(6 个工件，6 台机器) FJSP的加工工序，机器选择和加工时间矩阵表. 分别用标准遗传算法和本文提出的改进遗传算法对工件小化完工时间进行优化计算，并分析优化计算结果.

遗传算法采用以下参数:种群规模为100，进化代数为100，交叉概率Pc = 0. 8，变异概率Pm =0. 1. 算法运行10 次，标准遗传算法的完工时间为20，收敛代数为75 代左右;改进遗传算法的完工时间为16，收敛代数为35 代左右. 改进遗传算法既缩短了工件完工时间，也加快了收敛代数. 从而验证了改进遗传算法的可行性

4 结论

传统遗传算法在进行种群初始化时采用的大多是随机选择方式，而本文提出了一种新的种群初始化方法，提高了种群初始解的质量. 后对改进遗传算法进行了仿真实验，并将结果与标准遗传算法进行比较，结果表明了本算法的优越性和可行性.

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某车间有24名工人，生产螺栓和螺母，每人每天平均能生产螺栓120个或螺母80个，,车间调度室应分配多少工人生

设生产螺栓x人，生产螺母y人，根据题意列方程组：

x+y=24

120x:80y=1:2

解方程组得：

x=6

y=18

答：车间调度室应分配6人生产螺栓，18人生产螺母恰好使每天生产的螺栓与螺母按1:2配套。

matlab遗传算法解决车间调度问题

你要的ranking文件是MATLAB工具包里面的文件，要的话我可以发给你，或者你到网上找找gaot就知道了，另外，你这个文件里面有没有select.m这个文件，我这里缺失这个，有的话给我发一个

急啊，大侠你解决这问题没有啊，求代码啊？谢谢啦。。。

难啊

车间调度岗位职责及风险挖制点

生产调度岗位职责

1、在常务副厂长的下从事全厂的生产作业的管理及日常

生产的协调工作。

2、负责根据销售要货，结合车间实际生产能力及设备状况，

编制全厂月度生产作业，报战线审核。

3、负责各生产车间水、电、煤等的协调工作，以及各种物料供应

的协调组织工作。

4、负责检查各部门生产作业的完成情况，并将执行情况

定期提出考核意见。

5、组织有关单位和部门采取有效措施处理由生产过程中发生的重

大理故。

对生产过程中出现的一些问题应及时处理，处理不了

的，必须立即向生产副厂长或厂长汇报。

6、负责生产车间夜班及节日值班情况

及全厂的劳动纪律的督促

检查与考核。

7、经常出入车间，及时掌握生产动态，掌握设备运行和检修情况，

发现问题及时组织处理，并上报，搞好平稳生产。

8、对新装置开车要紧密配合，积极协调各部门之间的关系，保证

一次开车成功。

9、组织生产调度会，汇报生产任务完成和装置运行情况，落实领

导部署。

10、负责本单位内外工作联系，协调好各单位部门之间关系，保证

生产顺利进行，杜绝非停车。

11、负责向有关部门汇报公用工程及生产物料的用量情况。

12、完成厂临时安排其他工作。

汽车的车间调度是做什么?

调度相当于车间主任（指定的管辖范围)合理的安排员工日常工作和调节员工之间的矛盾，保证每天的生产顺利通常，井然有序

一般是车间现场的场控和保证生产环节顺利衔接，按照既定的顺利完工

字面意思理解应该和飞机、机场、汽车调度等，不多吧，他们是对人和车的调度，你在车间那应该就是对人员的调度，对车间人员或者机器协调的一种调度工作，各个人员相互协调，不误工，使工作效率提高的一种调度形式。

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调度相当于车间主任（指定的管辖范围)合理的安排员工日常工作和调节员工之间的矛盾，保证每天的生产有条不屡

调度相当于车间主任（指定的管辖范围)合理的安排员工日常工作和调节员工之间的矛盾，保证每天的生产有条不屡

生产调度怎样管理班组

在工人愿意的前提下以少的人快的速度完成任务就是班组管理的目的。例如是实行换班制还是一班制，是各收本位还是互相帮助，等等。要根据实际情况制定。这是一门逻辑加魅力的管理艺术。

车间班组车间主任，直管生产调度监督，协调，没有

人的管理权人听你的高品质，不听点

车间主任干扰一旁团队生产，这可不会这么干的。

给你几点建议：

办法是：副，本公司董事的治疗或水平的，所有的东西都是很容易处理

中策的：统计抓住车间，仓库存储绩效考核切成团队管理，数据和质量。

不明智的举动：加入作为合作伙伴与市场营销部门，开始从交货日期，订单履行的角度，归或董事直管得罪的人太多了，红色的心柔软，不

中心思想：谁是官员，谁当管

关键是你的直接是否支持，如果或大非常支持你，你管理班组长是没有大问题的，不服从管理下调度令就是，前提是你是正确的，