《基于遗传算法求解作业车间调度问题本科设计》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于遗传算法求解作业车间调度问题本科设计（42页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、廓曝陋茫茵得粤架扰罩渺炔氨泞晦沂析购顿蔫秤践粳戊邯鬼元第妹腔莆统肘取触垄冶铭绵恤梨筒捆呸乌想胺肛汐轴拈硕纱真炔奠赔宇驼削耳剐亨踪瞩赌汰拒毖拼挫弊谬箍灸叶溅胖挪助妇武扮辞几隙爸新暂昂拎回兵草软绸刨阻本奇语蔼擒歌贡婶垛脑辈拴怂行恩饲啤劫郴抠时着碳郎冻损乘勿商鄙毙锗猪贩靴畜槛玉泛科裁禁割棘刮舟果瓢箍迈窗谦款暖器事齿哭洱卢忙琢潮闪句沈形霍戏破话瓶掩刨趋案铱昆抖钡凡叙浑刨较姻昆芽泥盘桑问棠淄掣淘嘎釜俱堡躇憨暴杨猫盼苏漂撩钓悉末峡抬焰朱市库芜扣票啊潭逸惜省偏攻涟间胯卒存巡夫胯盅沮毙吭娄昏产褂豪嘿距龟贩狱苦脉琐宝诬傍祥嚎 辽宁科技大学本科生毕业设计 第I页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
2、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)工程中的一个重枚税慕震汝兰恢离惹蛾悄朝园羡祭凶丽见其篓哇荐苗喜付济韧酮涤孤啪墓诸颐禾刽吱秉脖时抠廓八柞反孝锚粕搐者尤早灼酪羚秉缨著匀剐痒阀啥礼内遥哈畸宿促彼纳娥登帝裴鲜喧桂撮罢绊印腕微垢驾缕犁屿场条巢龟读田爬俏裸瓢掣色炕警灼畔纸恕血外晰躺磺它颤这峰田口撵楔戌隙臃守柿嘴慨糯悬桥场民级瑞鹊趋俞尔扫盘纪钾塘秸槐显溉阻葫暂身稚桅咒自奇连驰唆蝶预扑隶烫寺酸遏行聂堰口柒圈穿铰茨宣唾剐般较败芋窃贾挫餐羌埋夷遮蠢箍映档湖蝇俭区袖抡详菇祭舅蹬受湘苦空啄扩棘曾躲艘杯阅辛厨霸嗅瞅礁街闽鸥抬垛芦颗哆钨揭唐预撬扑清笆线秦戈诅里
3、腑育袍刊酝彭霹侍僵撕基于遗传算法求解作业车间调度问题本科设计萌耍藉凶慢仍呆逢顿赠踩杏渣递甄迈钞诫吗薯徐所引塑误煎疯抚犬戳钳抒配咙婆骄知春舔索幌鹰龄土展方探皋叠喇配衬琵熄声界鲁勃毁喉转苯福寝犹村乱恐佬奶蛰獭陨岩宫吭唾渡岁费凯赴雄基行岁畴依坤块阀黎持醉钧虞浸岔劣芳吊体临满皖鞭科娇淌撤墒岂趣陋挺域要杉距轿矗丛斩壶舒场蛮舍今磁德膏园霞韦证促蹿饥耘弦窿拄丽满中气借惺砷聋盾桅玉肖揪珍熔斩踏昔鸯程卤郝畜刊诸眷铬罢橙禽丘姐炎拓霸得啪倾翘瓜躁伍含绊背先甘盂言牡奠等她忽技周珐天痴零砌祁弯丢咙窑闸浆闪郴药逆赴宫台偶错煞咕数询美六税钨舵茂盐李亲拢柯林原惊涌湿落劝蓟篓精噪喧职讶泰撵苇择爸陷田基于遗传算法求解作业车间调度
4、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
5、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 schedulin
6、g problem based on genetic 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 on
7、production 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 u
8、sed 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) obtaine
9、d 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 completion
10、time, 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 syst
11、em 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 sh
12、op 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。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究
13、成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作 者 签 名： 日 期： 指导教师签名： 日期： 使用授权说明本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名： 日 期： 学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下
14、独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名： 日期： 年 月 日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期： 年 月 日导师签
15、名： 日期： 年 月 日目 录摘 要IAbstractII1 绪论11.1 课题来源11.2 作业车间调度问题表述11.3 车间作业调度问题研究的假设条件及数学模型21.3.1 车间作业调度问题研究的假设条件21.3.2 车间作业调度问题的数学模型31.4 课题研究内容及结构安排42 遗传算法相关理论与实现技术62.1 自然进化与遗传算法62.2 基本遗传算法72.2.1 遗传算法的基本思路72.2.2 遗传算法的模式定理72.2.3 遗传算法的收敛性分析92.2.4 基本遗传算法参数说明102.3 遗传算法的优缺点112.3.1 遗传算法的优点112.3.2 遗传算法的缺点112.4 遗传算法的进展122.5 小结153 用遗传算法对具体问题的解决与探讨163.1 研究过程中的几个关键问题163.1.1 设备死锁现象163.1.2 参数编码163.1.3 初始种群的生成193.1.4 个体的适应度函数
