关于流水车间调度问题的综述

数学建模--车间作业调度问题

一、二维背包问题一维背包问题讨论的背包问题只有一种限制，即旅行者所能承受的背包的重量（亦即重量不能超过a （kg ）.但是实际上背包除受重量的限制外，还有体积的限制，这就是不但要求旅行者的背包的重量M 不能超过a （kg ），还要求旅行者背包的体积V 不能超过b （m3）,我们把这样的问题称为“二维背包问题”。它的状态变量有两个因素:一个是重量，一个是体积。二维背包问题是指：对于每件物品，具有两种不同的费用；选择这件物品必须同时付出这两种代价；对于每种代价都有一个可付出的最大值（背包容量）。问怎样选择物品可以得到最大的价值。设这两种代价分别为代价1和代价2，第i 件物品所需的两种代价分别为i a 和i b 。两种代价可付出的最大值（两种背包容量）分别为a 和b 。物品的价值为i c 。模型： 11 1 max . ,1,2,3...n i i i n i i i n i i i i c x st a x a b x b x z i n ===≤≤∈=∑∑∑

例题码头有一艘载重量为30t ，最大容为12×10m 3的船，由于运输需要,这艘船可用于装载四种货物到珠江口，它们的单位体积,重量及价值量见下表: 现求如何装载这四种货物使价值量最大。 1 1 1 max .,1,2,3...n i i i n i i i n i i i i c x st a x a b x b x z i n ===≤≤∈=∑∑∑ 可用动态规划来解决 1.设x i （i=1,2,3,4）分别表示装载这四种货物的重量， 2.阶段k ：将可装入的货物按1,2,3,…n 排序，每个阶段装一种货物，（共可分为四个阶段） 3.状态变量： 1k S +和1k R +，表示在第k 阶段开始时，允许装入的前k 种货物的重量与体积。状态转移方程： 11k k k k k k k k S S a x R R b x ++=-=- ()(){}111,max ,j k k j k k j j f S R f S R c x -++=+，表示在不超过重量和体积的前提下，装入前j 中货品的价值。（j=1,2,3,4）

流水车间调度问题的研究-周杭超

流水车间调度问题的研究机械工程学院 2111302120 周杭超如今，为了满足客户多样化与个性化的需求，多品种、小批量生产己经为一种重要的生产方式。与过去大批量、单一的生产方式相比，多品种、小批量生产可以快速响应市场，满足不同客户的不同需求，因此，受到越来越多的企业管理者的重视。特别是以流水线生产为主要作业方式的企业，企业管理者致力于研究如何使得生产均衡化，以实现生产批次的最小化，这样可以在不同批次生产不同品种的产品。在这种环境下，对于不同批次的产品生产进行合理调度排序就显得十分重要。在传统的生产方式中，企业生产者总是力求通过增加批量来减小设备的转换次数，因此在生产不同种类的产品时，以产品的顺序逐次生产或用多条生产线同时生产。这样，必然会一次大批量生产同一产品，很容易造成库存的积压。在实际生产中如果需要生产A, B, C, D 四种产品各100件，各种产品的节拍都是1分钟，如果按照传统的做法，先生产出100件A产品，其次是B，然后是C，最后生产产品D。在这种情况下，这四种产品的总循环时间是400分钟。然而，假设客户要求的循环时间为200分钟(四种产品的需求量为50件)，那么在200分钟的时间内就只能生产出产品A和产品B，因而不能满足客户需求，同时还会过量生产产品A和B，造成库存积压的浪费。这种生产就是非均衡的，如图1所示。比较均衡的生产方式(图2 )是:在一条流水线上同时将四种产品

混在一起生产，并且确定每种品种一次生产的批量。当然，如果在混合生产时不需要对设备进行转换，那么单件流的生产方式是最好的。然而，在实际生产A, B, C ， D 四种不同产品时，往往需要对流水线上的某些设备进行工装转换。单件流的生产方式在此难以实现，需要根据换装时间来确定每种产品一次生产的批量。同时，由于现实生产中不同产品在流水线上各台机器的加工时间很难相同，因此，流水线的瓶颈会随着产品组合的不同而发生变化。当同一流水线加工多产品，并且每种产品在各道工序(各台机器)的加工时间差异较大时，瓶颈就会在各道工序中发生变化，如何对各种产品的投产顺序进行优化以协调这些变化的瓶颈是生产管理中一个很重要的问题。图1 图2 因而对流水线调度问题的研究正是迎合这种多品种、小批量生产方式的需要，我们要讨论得是如何对流水线上生产的不同产品的调度顺序进行优要化。流水车间调度问题一般可以描述为n 个工件要在 m 台机器上加工，每个工件需要经过 m 道工序，每道工序要求不同的机器，n 个工件在 m 台机器上的加工顺序相同。工件在机器上的加工时间是给定的，设为(1,,;1,,)ij t i n j m ==L L 。问题的目标是确定个工件在每台机器上的最优加工顺序，使最大流程时间达到最小。

作业车间调度模型

基于WSA算法的作业车间低碳调度方法研究 1.1 引言本章主要研究了以最大化完工时间和能耗指标为目标的作业车间低碳调度模型的求解方法。首先，建立了多目标作业车间低碳调度模型；然后基于Pareto 支配理论，设计了一种高效的MODWSA算法获得满意的Pareto非支配解；最后，设计了一套测试算例，将MODWSA算法与其它经典多目标算法进行比较分析，验证了MODWSA算法的优越性。在本研究中，作者完成了两项工作：首先，构建了一个新的多目标作业车间低碳数学模型；其次，设计了一种高效的MODWSA算法获得满意的Pareto非支配解。 1.2 作业车间低碳调度模型本章研究的作业车间低碳调度问题可描述如下：对给定的n个工件及k台机器，一个工件的加工需要经过m道工序，每道工序允许在特定的机器上加工，任意一台机器在任意一个时刻仅能加工某一工件的某一道工序，并且一个工件只能在其上道工序完成后下一道工序才能开始加工[插入文献]。考虑机器的准备时间，准备时间与同一机器上相邻两工件的加工顺序相关，并且机器的启动和工件的加工是相连的。对应于不同工序，机器具有不同的速率档位进行加工，并且可以进行调节。从能耗的角度来看，机器有四种不同的状态：加工状态(机器在加工工件)，启动状态（机器在准备加工一个新的工件），待机状态（机器处于空转中），以及关机状态（机器被关机）。通常情况下，当机器在较高速率运作时，工件的加工时间会被缩短，但是相应的能耗会增加。因此本问题以最大化完工时间和能耗指标为目标，由于本章所研究问题的特点，该问题要比传统的作业车间调度问题要复杂的多。在该问题中，其它设定如下： ●工件在车间里被连续加工。也就是说，加工过程不能被中断。 ●机器允许有空闲时间，并且各阶段间具有容量无限的缓冲区。 ●当有第一个工件在机器上加工时，机器开机；当在该机器上加工的所有工件加工完毕后，机器关机。 ●机器速度在工件加工过程中不能进行调整。 1.2.1 混合整数规划模型为了提出问题的数学模型，根据上面对问题的描述，我们首先定义了下面的相关数学符号。

置换流水车间调度问题的MATLAB求解

物流运筹实务课程设计题目：置换流水车间调度问题的MATLAB求解置换流水车间调度问题的MATLAB求解

目录一、前言 (5) 二、问题描述 (6) 三、算法设计 (7) 四、实验结果 (15)

摘要自从Johnson 1954年发表第一篇关于流水车间调度问题的文章以来．流水车间调度问题引起了许多学者的关注。安排合理有效的生产调度是生产活动能井然有序开展，生产资源得到最佳配置，运作过程简明流畅的有力保证。流水车间调度问题是许多实际流水线生产调度问题的简化模型。它无论是在离散制造工业还是在流程工业中都具有广泛的应用。因此，对进行研究具有重要的理论意义和工程价值。流水线调度问题中一个非常典型的问题，而置换流水线调度问题作为FSP问题的子问题，是一个著名的组合优化问题。该问题是一个典型的NP难问题，也是生产管理的核心内容。随着生产规模的扩大，流水线调度问题的优化对提高资源利用率的作用越来越大，因此对其研究具有重要的

理论和现实意义。关键字：流水车间，单件小批量生产，jsp模型，Matlab 前言企业资源的合理配置和优化利用很大程度上体现在车间一层的生产活动中,所以加强车间层的生产计划与控制一直在企业生产经营活动中占有十分重要的地位。车间生产计划与控制的核心理论是调度理论。车间调度问题是一类重要的组合优化问题。为适应订货式、多品种、小批量生产的需要,引进了置换流水车间调度概念。在置换流水车间调度优化后,可以避免或大大减少流程工作时间、提高生产效率。因此,研究成组技术下车间调度问题是很有必要的。生产调度，即对生产过程进行作业计划，是整个个先进生产制造系统实现管理技术、优化技术、白动化与计算机技术发展的核心。置换流水车间调度问题是许多实际生产调度问题的简化模型。生产计划与调度直接关系着企业的产出效率和生产成本，有效的计划与调度算法能最大限度地提高企业的效益。调度问题是组合优化问题，属于NP问题，难以用常规力一法求解。随着制造业的快速发展，大规模定制生产、全球化制造等思想的提出，使车间调度问题呈现出以下的新特点:约束条件多，时间复杂度高，空问复杂度高。这将导致在许多情况下，求解所建立的数学模型的快速性无法满

常规混合流水车间调度问题的等价变换

第37卷?第9期?2015-09(下)? 【45】常规混合流水车间调度问题的等价变换 Equivalent transformation of standard hybrid flow shop scheduling problem 苏志雄，伊俊敏 SU Zhi-xiong, YI Jun-min （厦门理工学院管理学院，厦门 361024）摘要：常规混合流水车间调度问题具有多阶段、同速平行机、总完工时间最小化等特征，它是研究混合流水车间调度问题最为自然的起点。对于此类NP难问题的基本性质的研究还不够充分，其算法设计缺乏系统的理论知识指导。因此，针对常规混合流水车间调度问题的性质展开研究, 探讨了调度问题的可逆性特征，并在此基础上分析了基于逆序变换进行问题求解的可行性，为算法设计提供了理论依据。关键词：生产调度；混合流水车间；逆序变换；等价性中图分类号：TP278 文献标识码：A 文章编号：1009-0134(2015)09(下)-0045-04Doi：10.3969/j.issn.1009-0134.2015.09(下).13 收稿日期：2015-06-03 基金项目：国家自然科学基金面上项目（71371162）；福建省自然科学基金（2014J01271）；厦门理工学院高层次人才项目（YSK10009R ）作者简介：苏志雄（1980 -），男，福建龙海人，博士，研究方向为生产计划与调度、运输调度和软计算方法。 0 引言混合流水车间（Hybrid Flow Shop, HFS ）调度问题是在流水车间（Flow Shop, FS ）调度问题的基础上发展起来的，其特点是所有阶段或部分阶段上存在并行设备。常规HFS 调度问题可以描述为n 个工件要在s 个阶段的流水车间上加工，其中阶段k 具有M (k)个同速平行机、且至少有一个阶段存在两台以上的平行机，在满足一系列基本假设和约束条件的基础上去寻找一个调度解使得最大完工时间（makespan ）最小。虽然不同的HFS 问题不能完全满足常规问题的所有假设和约束，但是也只是在设备加工环境、加工约束和特征、优化准则等方面存在较小的差异。常规HFS 问题作为HFS 调度问题的“模板”，其研究成果可以为更加复杂的实际调度问题研究提供基础，受到了学术界和产业界的广泛关注。由于常规HFS 调度问题的NP 难特性[1]，精确算法[2,3] 只能求解很小规模的问题。对于近似求解方法来说，启发式算法 [4,5] 求解快速，然而其求解质量还有较大的改进空间；元启发式算法[6～10] 求解质量较高，通常需要更多的计算资源，难以应用于大规模或者实时性要求高的问题。从已有研究来看，现有的调度算法在求解质量、求解效率方面仍存在一定的不足，其主要原因在于算法设计的理论基础不够完善，现有的调度算法尚未很好地融入领域知识（domain knowledge ）。此外，文献[7]试图通过反例来说明常规HFS 问题不具备加工可逆性：对于一个给定的工件排列次序（初始阶段），采用正序、逆序调度方法可以获得不同的makespan 值；然而在给定工件排列次序的情况下，可以生成不同的工件设备指派方案，进而可以得到一系列不同的调度解，该结论并不严谨。因此，本文进一步对常规HFS 调度问题的本质特征展开研究，首先通过逆序变换定义了常规HFS 调度问题的逆序问题，然后从数学角度证明了两者之间的等价关系，最后给出了一种基于逆序变换进行问题求解的方法，旨在为后续的研究提供理论依据。 1 数学模型 1.1 符号定义为了叙述方便，引入下列符号： J 为待加工的工件集合，{1,,}J n = ；j 为工件编号，j J ∈；k 为阶段编号，{1,,}k s ∈ ；m 为设备编号； M (k)为阶段k 上的平行机数；(j,k)为工件j 在第k 个阶段的操作；p jk 为工件j 在阶段k 的加工时间； t jk ,c jk 为工件j 在阶段k 的开工时间、完工时间；N km 为阶段k 上的设备m 所加工的操作集合；k ?为阶段k 上的工件设备指派方案集合，集合的元素() 1,(,,)k k k k M N N ω= 满足以下两个条件：1）'km km N N =? ,,'()m m m =??≠∈(){1,2,,}k M ；2）() 1{(,)|}k M m km N j k j ==? ； ?为 12s ?=?×?××? 为可行的工件设备指派方案集合，其元素记为ω； km π为 k 上的设备m ）； π为表示工件的加工顺序方案，其

生产调度综述

生产调度求助编辑百科名片生产调度室生产调度就是组织执行生产进度计划的工作。生产调度以生产进度计划为依据，生产进度计划要通过生产调度来实现。生产调度的必要性是由工业企业生产活动的性质决定的。现代工业企业，生产环节多，协作关系复杂，生产连续性强，情况变化快，某一局部发生故障，或某一措施没有按期实现，往往会波及整个生产系统的运行。因此，加强生产调度工作，对于及时了解、掌握生产进度，研究分析影响生产的各种因素，根据不同情况采取相应对策，使差距缩小或恢复正常是非常重要的。目录工作作用主要内容与基本要求机构和分工调度工作制度生产调度工作的基本内容展开编辑本段工作作用综述生产计划和生产作业计划编制出来之后，还仅仅是纸上的东西，要组织计划的实施，把纸上的计划变成现实的可供销售的产品，就需要一个部门去组织实现这项任务，这就是生产调度。保证生产过程顺利运行编制生产计划和生产作业计划，无论考虑多么周密，安排如何具体，也不可能预见到实际生产过程中的一切变化。实际生产过程中，情况十分复杂，千变万化，有局部的，也有整体的；有内部的，也有外部的；有工艺方面的，也有设备方面的；有主观因素，也有客观因素。这些问题一旦出现，小则造成生产被动，大则造成生产过程中断，生产停车，计划难于完成。生产调度就是要及时了解掌握这些影响因素。组织有关部门、有关人员处理解决这些不平衡因素，消除隐患，以保证生产过程长周期安全运行，保证生产计划和生产作业计划按要求实现。如果没有生产调度夜以继日的指挥调度，要想及时解决生产过程中随时出现的矛盾，维持生产过程的正常运行，是不可能的。收集生产动态和有关数据生产调度不仅要组织实现生产计划，而且在组织生产过程中，有许多工艺、设备、

生产调度工作内容

生产调度工作内容各位读友大家好，此文档由网络收集而来，欢迎您下载，谢谢编号生产调度工作流程工步4-1 补充内容一）、在与客户沟通时要明确如下之全部内容，保证急时、准时、准确、保质、保量的情况下，将货品安全送到目的地，避免因与客户沟通不细致，遗漏注意事项，导致货品出现误时、误工的现象，从而影响客户的正常安排。二）、在与客户沟通时要，主动向客户问清，客户所需货品的规格、型号、单价及质量要求，向客户询问清楚有无其他交代及送货注意事项，包括相关资料、资质及其它未尽事项。三）、在与客户沟通时，要主动向客户询问清楚，到货的具体时间、接货人的联系方式及接货地点的详细位置，绝对禁止出现例如：上午、中午、下午等

含糊不清的时间表达方式，时间上要具体点。四）、在与客户沟通时，主动向客户提醒，希望客户尽量提前24小时安排用货计划，以便于车辆的安排，如未提前报，客户又着急的情况下，以满足客户的要求为原则，加班加点完成任务，使客户满意。五）、生产调度在派发运输车辆时，必须做到提前安生产调度工作流程工步4-1 补充内容排切割，提前安排。六）、对待客户的无理要求，我们要做到不气、不急，以柔克刚、合理周旋，没办法处理的，可以推脱与上级沟通再做处理，避免冲突。七）、在对待客户的苛刻要求时，我们要做到不急、不气，向客户耐心解释，不允许对客户有不礼貌的现象，避免与客户争执，要耐心沟通，无法解决时向上级领导汇报，希望客户耐心等待。八）、要向司机师傅交代清楚，发货

出发前要与客户提前联系，告知客户具体的到货时间及其它事宜，在送货途中，如有特殊情况，要告知司机与客户随时联系，保证司机、客户、调度随时沟通，以便于客户安排。九）、生产调度主动在送货结束后，应急时收回相应送货单或货款，避免单据及货款不及时现象。十）、生产调度要主动告知，在我单位合作送货的车辆几司机师傅，须按如下工作流程进行送货。生产调度工作流程工步4-1 补充内容十一）、在实际工作中如有新问题出现，随时发展改进我们的工作标准，及时增加工作内容。生产调度生产调度就是组织执行生产进度计划的工作。生产调度以生产进度计划为依据，生产进度计划要通过生产调度来实现。生产调度的必要性是由工业企业生产活动的性质决定的。现代工业企业，

流水车间调度问题的研究-周杭超

混在一起生产，并且确定每种品种一次生产的批量。当然，如果在混合生产时不需要对设备进行转换，那么单件流的生产方式是最好的。然而，在实际生产A, B, C ， D 四种不同产品时，往往需要对流水线上的某些设备进行工装转换。单件流的生产方式在此难以实现，需要根据换装时间来确定每种产品一次生产的批量。同时，由于现实生产中不同产品在流水线上各台机器的加工时间很难相同，因此，流水线的瓶颈会随着产品组合的不同而发生变化。当同一流水线加工多产品，并且每种产品在各道工序(各台机器)的加工时间差异较大时，瓶颈就会在各道工序中发生变化，如何对各种产品的投产顺序进行优化以协调这些变化的瓶颈是生产管理中一个很重要的问题。图1 图2 因而对流水线调度问题的研究正是迎合这种多品种、小批量生产方式的需要，我们要讨论得是如何对流水线上生产的不同产品的调度顺序进行优要化。流水车间调度问题一般可以描述为n 个工件要在 m 台机器上加工，每个工件需要经过 m 道工序，每道工序要求不同的机器，n 个工件在 m 台机器上的加工顺序相同。工件在机器上的加工时间是给定的，设为(1,,;1,,)ij t i n j m ==。问题的目标是确定个工件在每台机器上的最优加工顺序，使最大流程时间达到最小。

制造业车间作业计划与调度研究

制造业车间作业计划与调度研究车间作业计划（Production Activity Control，PAC）是依据主生产计划（MPS）而编制的具体执行工作方案，它把车间的生产任务落实到每个人、每台设备上，是车间组织生产的依据，也是企业管理中最重要的部分。PAC的实施贯穿于生产系统的各道工序，受很多因素的制约。随着生产规模的扩大和复杂程度的提高，PAC的实施与调度也出现了一些问题。本文应用车间作业调度方法，针对当前PAC与调度中存在的问题进行研究，为企业提供优化的生产作业排序和车间作业调度策略，从实践与理论方面提升PAC及其调度水平，以提高制造系统的运行效率，增强企业的市场竞争力。 PAC与车间调度的内涵与特点 PAC系统是一个高度复杂的系统，它有效地综合了机械、信息、网络等资源。制定PAC是为了使生产设备、物料、人员和信息四者匹配，实现车间均衡、协调、持续生产。在PAC生产执行过程中，决策部门需要根据车间的生产能力及其它资源的使用等反馈情况不断地调整PAC，而调整计划贯穿于企业生产活动的全过程。因此，要最大限度地发挥生产系统的柔性潜力，满足市场需求。 1.1 PAC与车间调度的界定与内涵 PAC的编制包括确定操作顺序、分配资源和制定期量标准等。PAC与车间调度问题是一个典型的任务集，包括资源集、约束条件集、性能指标集。其中，资源集包括人员、设备、工具和材料等，而每台设备可以完成一种或多种作业，不同设备能完成的作业集可能相同也可能不同；约束条件集用以规定生产过程中需要的条件，如任务的优先级、每个作业要求完成的时间、资源的能力、生产工艺、质量标准等；性能指标集用以规定生产过程中需要优化的目标，如生产周期、在制品量、订单交货期、资源利用率和生产成本等。每一个任务都包含一组需要执行的作业序列（工序），而这些作业序列需要占用系统的机器、工具等资源，并且必须按照一定的工艺顺序执行。调度的目标是为作业合理分配资源，为每一个加工对象合理安排具体的加工顺序、路径、时间、制造设备资源和操作等，使内部和外部约束条件被满足，其中内部约束主要为企业的资源约束、能力约束和生产过程中的技术约束等；外部约束主要为订单规定的时间要求和品质要求等，同时使大部分生产性能指标得到优化。在有限产能、库存容量及资源的约束下，通过优化配置生产资源来提高PAC的可实施性以及生产过程的可计划性、可控性。而车间作业调度与控制则是实现生产高效率、高柔性和高可靠性的关键环节。 1.2 编制PAC的特点在编制PAC过程中应考虑其如下特点：（1）实用性。以在制品加工进度为基础编制工序能力计划，使PAC紧跟生产现场，达到计划编制与生产节拍的和谐统一。PAC计划期短、计划内容具体、计划单位小等，具有可操作性强。（2）合理性。综合上级计划、在制品进展情况、工序周期、工序时差和剩余工作量等因素，通过合理地排程方法，达到满足交付和有效利用资源的目的。

流水车间调度问题的研究周杭超

流水车间调度问题的研究机械工程学院2111302120 周杭超如今，为了满足客户多样化与个性化的需求，多品种、小批量生产己经为一种重要的生产方式。与过去大批量、单一的生产方式相比，多品种、小批量生产可以快速响应市场，满足不同客户的不同需求，因此，受到越来越多的企业管理者的重视。特别是以流水线生产为主要作业方式的企业，企业管理者致力于研究如何使得生产均衡化，以实现生产批次的最小化，这样可以在不同批次生产不同品种的产品。在这种环境下，对于不同批次的产品生产进行合理调度排序就显得十分重要。在传统的生产方式中，企业生产者总是力求通过增加批量来减小设备的转换次数，因此在生产不同种类的产品时，以产品的顺序逐次生产或用多条生产线同时生产。这样，必然会一次大批量生产同一产品，很容易造成库存的积压。在实际生产中如果需要生产A, B, C, D 四种产品各100件，各种产品的节拍都是1分钟，如果按照传统的做法，先生产出100件A产品，其次是B，然后是C，最后生产产品D。在这种情况下，这四种产品的总循环时间是400分钟。然而，假设客户要求的循环时间为200分钟(四种产品的需求量为50件)，那么在200分钟的时间就只能生产出产品A和产品B，因而不能满足客户需求，同时还会过量生产产品A和B，造成库存积压的浪费。这种生产就是非均衡的，如图1所示。比较均衡的生产方式(图2 )是:在一条流水线上同时将四种产品

混在一起生产，并且确定每种品种一次生产的批量。当然，如果在混合生产时不需要对设备进行转换，那么单件流的生产方式是最好的。然而，在实际生产A, B, C ， D 四种不同产品时，往往需要对流水线上的某些设备进行工装转换。单件流的生产方式在此难以实现，需要根据换装时间来确定每种产品一次生产的批量。同时，由于现实生产中不同产品在流水线上各台机器的加工时间很难相同，因此，流水线的瓶颈会随着产品组合的不同而发生变化。当同一流水线加工多产品，并且每种产品在各道工序(各台机器)的加工时间差异较大时，瓶颈就会在各道工序中发生变化，如何对各种产品的投产顺序进行优化以协调这些变化的瓶颈是生产管理中一个很重要的问题。图1 图2 因而对流水线调度问题的研究正是迎合这种多品种、小批量生产方式的需要，我们要讨论得是如何对流水线上生产的不同产品的调度顺序进行优要化。流水车间调度问题一般可以描述为n 个工件要在 m 台机器上加工，每个工件需要经过 m 道工序，每道工序要求不同的机器，n 个工件在 m 台机器上的加工顺序相同。工件在机器上的加工时间是给定的，设为(1,,;1,,)ij t i n j m ==。问题的目标是确定个工件在每台机器上的最优加工顺序，使最大流程时间达到最小。

作业调度器综述及问题2

分布式系统Hadoop作业调度器及其问题的讨论 Hadoop是Apache基金会下的一个分布式系统基础架构，它最核心的两个部分：分布式文件系统HDFS，存储Hadoop集群中所有存储节点上的文件；由NameNode和DataNode 组成；分布式计算引擎MapReduce，由JobTracker和TaskTracker组成。 Hadoop使得用户可以在不了解分布式系统底层细节的情况下，轻松地根据自己的业务需求，开发出分布式应用程序。在Hadoop的实际应用中，往往存在多种应用共用Hadoop 的情况，例如： ?生产性应用：数据分析、统计计算等； ?批处理应用：机器学习等； ?交互式应用：SQL查询等。因此，在Hadoop集群中，可能同时运行多道作业，不同类型的作业，作业之间可能还存在依赖关系，那么，这种情况下该如何保证整个集群计算资源得到充分的利用呢？这就要求有一个作业调度器，来保证在整个集群内有效地进行作业的调度与执行过程。 Hadoop作业调度器的设计采用的是插件机制，即作业调度器是动态加载的、可插拔的，同时第三方可以开发自己的作业调度器替代Hadoop默认的调度器。目前，Hadoop的作业调度器主要有以下三个： ?FIFO Scheduler：采用一个FIFO队列进行调度，在其基础上Hadoop还提供一个扩展的调度器，可以对每个job的tasks总数作限制；优点是实现非常简单、调度过程快；缺点是资源的利用率不高。 ?Capacity Scheduler：采用多个队列，每个队列分配一定的系统容量，空闲资源可以动态分配给负荷重的队列，支持作业优先级；优点是支持多作业并行执行，提高资源利用率，动态调整资源分配，提高作业执行效率；缺点是用户需要了解大量系统信息，才能设置和选择队列。

基于遗传算法的流水车间调度问题

中文摘要流水车间调度问题是研究多个工件在若干个机器上的加工次序的问题，有效的调度算法对企业提高生产效率有着重要作用。本文使用遗传算法求解流水车间调度问题，把一个染色体编码成若干个自然数，表示相应工件的排序权值；通过简单交换两个父代的若干相同位置的基因，产生能够继承父代优良特性的子代；并且采用均匀变异，更好地保持种群中的基因的多样性。实验表明，该方法能取得较好的效果。关键字：遗传算法，流水车间调度方法，实数编码，基因链码，群体，适应度。

外文摘要 Abstract: Flow-shop scheduling problem study the problem the processing sequence of A plurality of workpieces on some working machine,and it makes good effects on proving production efficiency to the industries with effective methods.In the case,we deal with flow-shop scheduling problem using a algorithm,the Genetic Algorithm.There is a chromosome we've just coded into some natural numbers to represent the weight order of these workpieces; exchanging simply two fathers' places of some gene to produce new children that carried good feature on two fathers;we also use the Uniform Mutation,and it keeps its diversity of gene on the population.This experiment show this method can achieve good results. Key Words: Genetic Algorithm, Flow-shop scheduling problem，natural number coding，genic bar code,group，fitness.

流水车间

基于遗传算法的流水车间调度方法 2．1引言流水车间(聊ow Shop)调度问题是许多实际流水线生产调度问题的简化模型，无论在离散制造工业还是在流程工业中都具有广泛的应用。研究和解决好调度问题，能极大提高企业的生产效率，从而提高企业的竞争力。自从Jolln∞n 1954年发表第一篇关于流水车间调度问题的文章以来，流水车间调度问题引起了许多学者的关注，提出了许多解决的方法。整数规划和分枝定界法是寻求最优解的常用方法，但是对于一些大规模甚至中等规模的问题，整数规划和分枝定界方法仍然不是很有效。另一方面，流水车间调度问题属NP完全问题，因此一些启发式算法被相继提出，以遗传算法、模拟退火、禁忌搜索以及人工神经网络为代表的智能化优化技术迅速发展来解决流水车间调度问题，受到人们的普遍关注。其中遗传算法以其优良的计算性能和显着的应用效果而特别引人注目，很多启发式混合方法都是在此基础上发展起来的。遗传算法(G蛐ctic～90rithm GA)是一种模拟生物进化过程的随机搜索算法，它借用了达尔文的进化论及孟德尔的生物遗传学的思想，通过在种群内进行自然选择、遗传、变异等进化机制，实现个体适应度的提高。这体现了自然界中“物竞天择、适者生存’’的进化过程。其自组织、自适应、自学习和种群进化能力使其适合于大规模复杂优化问题，应用于全局搜索等参数优化计算领域，也适用于车间调度问题，是应用最广泛的一种演化计算方法。它作为一种非确定性的拟生态随机优化算法，在过去20年中得到了广泛的应用。由于其具有不依赖于问题模型的特性、全局最优性、随机转移性而非确定性、隐含并行性等特点，因此遗传算法更适合复杂问题的优化，比与其它优化技术相比存在显著的优势。随着计算机技术的发展，遗传算法越来越受到人们的重视，并在机器学习、模式识别、神经网络、优化控制、组合优化等领域得到了成功的应用乜¨。调度问题成为遗传算法领域里的一个热门话题，原因是该问题表现出约束组合优化问题的所有特征，并且成为测试新算法思想的范例。 2．2遗传算法(Genetic～gorithm简称G∞14浙江工业大学硕士学位论文 2．2．1遗传算法的生物学背景遗传算法是一种新兴的、发展速度非常快的、高效的随机搜索与优化的方法。遗传算法基于生物进化理论，是对生物进化的一种数抽象模拟，将达尔文进化论中的自然遗传、自然选择的机制引入到数学理论中，形成了一种具有鲜明特色的优化方法。该法作为一种搜索和自适应优化方法，主要用于求解组合优化问题以及存在不可微的复杂系统的优化问题。地球上的生物，都是经过长期进化而形成的。根据达尔文的自然选择学说，地球上的生物具有很强的繁殖能力。在繁殖过程中，大多数生物通过遗传保持相似的后代；部分生物由于变异，后代具有明显差别，甚至形成新物种。正是由于生物的不断繁殖后代，生物数目大量增加，而自然界中生物赖以生存的资源却是有限的，因此，为了生存，生物就需要竞争。生物在生存竞争中，根据对环境的适应能力，适者生存、不适者消亡，自然界中的生物，就是根据这种“优胜劣汰”的原则，不断地进行进化。遗传算法就是借用生物进化的规律，通过繁殖一竞争一再繁殖一再竞争，实现优胜劣汰，一步一步地逼近问题的最优解。遗传算法是基于自然选择和基因遗传学原理的搜索算法。它将“适者生存”这一基本的达尔文进化理论引入串结构，并且在串与串之间进行有组织但又随机的信息交换。伴随着算法的运行，优良的品质被逐步保留并加以组合，从而不断产生更佳的个体。这一过程就如生物进化一样，好的特征被不断继承下来，坏的特征被逐渐地淘汰。新一代个体中包含着上一代个体的大量信息，新一代个体不断地在总体特征上胜过旧的一代，从而使整个群体向前进化发展。遗传算法的中心问题是鲁棒性(R0bustness)，所谓鲁棒性是指能在多变的环境中通过效率及功能之间的协调平衡以求生存的能力。人工系统很难达到如生物系统那样的鲁棒性。遗传算法吸取了自然生物系统“适

02流水线车间生产调度的遗传算法MATLAB源代码

流水线车间生产调度的遗传算法MATLAB源代码 n个任务在流水线上进行m个阶段的加工，每一阶段至少有一台机器且至少有一个阶段存在多台机器，并且同一阶段上各机器的处理性能相同，在每一阶段各任务均要完成一道工序，各任务的每道工序可以在相应阶段上的任意一台机器上加工，已知任务各道工序的处理时间，要求确定所有任务的排序以及每一阶段上机器的分配情况，使得调度指标(一般求Makespan)最小。 function [Zp,Y1p,Y2p,Y3p,Xp,LC1,LC2]=JSPGA(M,N,Pm,T,P) %-------------------------------------------------------------------------- % JSPGA.m % 流水线型车间作业调度遗传算法 % GreenSim团队——专业级算法设计&代写程序 % 欢迎访问GreenSim团队主页→https://www.360docs.net/doc/387609281.html,/greensim %-------------------------------------------------------------------------- % 输入参数列表 % M 遗传进化迭代次数 % N 种群规模(取偶数) % Pm 变异概率 % T m×n的矩阵，存储m个工件n个工序的加工时间 % P 1×n的向量，n个工序中，每一个工序所具有的机床数目 % 输出参数列表 % Zp 最优的Makespan值 % Y1p 最优方案中，各工件各工序的开始时刻，可根据它绘出甘特图 % Y2p 最优方案中，各工件各工序的结束时刻，可根据它绘出甘特图 % Y3p 最优方案中，各工件各工序使用的机器编号 % Xp 最优决策变量的值，决策变量是一个实数编码的m×n矩阵 % LC1 收敛曲线1，各代最优个体适应值的记录 % LC2 收敛曲线2，各代群体平均适应值的记录 % 最后，程序还将绘出三副图片：两条收敛曲线图和甘特图（各工件的调度时序图） %第一步：变量初始化 [m,n]=size(T);%m是总工件数，n是总工序数 Xp=zeros(m,n);%最优决策变量 LC1=zeros(1,M);%收敛曲线1 LC2=zeros(1,N);%收敛曲线2 %第二步：随机产生初始种群 farm=cell(1,N);%采用细胞结构存储种群 for k=1:N X=zeros(m,n); for j=1:n for i=1:m X(i,j)=1+(P(j)-eps)*rand;

置换流水车间调度问题的两阶段分布估计算法

Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 2017，53（2）置换流水车间调度问题的两阶段分布估计算法孙良旭1，曲殿利2，刘国莉3 SUN Liangxu 1,QU Dianli 2,LIU Guoli 3 1.辽宁科技大学软件学院，辽宁鞍山114051 2.辽宁科技大学高温材料与镁资源学院，辽宁鞍山114051 3.辽宁科技大学理学院，辽宁鞍山114051 1.School of Software,University of Science and Technology Liaoning,Anshan,Liaoning 114051,China 2.School of High-Temperature Materials and Magnesium Resources,University of Science and Technology Liaoning,Anshan,Liaoning 114051,China 3.School of Science,University of Science and Technology Liaoning,Anshan,Liaoning 114051,China SUN Liangxu,QU Dianli,LIU Guoli.Two-stage estimation distribution algorithm for permutation flowshop scheduling https://www.360docs.net/doc/387609281.html,puter Engineering and Applications,2017,53（2）：64-71. Abstract ：Aiming to solve the permutation flow shop scheduling problem,minimizing the total flow time as the objective function,it proposes a novel two-stage estimation of distribution algorithm.In the first stage,it firstly uses NEH （Nawaz-Enscore-Ham,NEH ）heuristic to construct a relatively optimal initial individual,and then generates initial popu-lation randomly.To keep the diversities of the population,it puts forward a preferred mechanism to select individuals and establish the probability model,and at the same time,uses elite mechanism to keep the optimal individual in the contem-porary populations.Finally it uses probability model to sample and generate the next generation of population.In the second stage,it uses the insert and interchange operator to do neighborhood search around the optimal individual which is got in the first stage in order to improve the global search ability of estimation of distribution algorithm and prevent it from entrapping the local optimal.Through sufficient experiments,contrast and analysis for outcome of the examples,it proves the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm. Key words ：estimation of distribution algorithm;permutation flowshop scheduling problem;NEH heuristics;preferred mechanism;neighborhood search 摘要：针对置换流水车间调度问题，以最小化总流水时间为目标，提出了一种新颖的两阶段分布估计算法。第一阶段先利用NEH （Nawaz-Enscore-Ham ，NEH ）启发式构造一个较优的初始个体，然后随机生成初始种群，为保留种群的多样性，提出一种择优机制来选择个体并建立概率模型，同时在当代种群中利用精英机制保留当代种群中的最优解，最后利用概率模型采样并生成下一代种群。第二阶段采用插入、互换操作算子对第一阶段得到的最优解进行邻域搜索，来提高分布估计算法的全局搜索能力，阻止其陷入局部最优解。通过对算例进行实验、对比和分析，证明该算法的可行性和有效性。关键词：分布估计算法；置换流水车间调度问题；NEH 启发式；择优机制；邻域搜索文献标志码：A 中图分类号：TP301doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.1604-0262 基金项目：国家青年基金资助项目（No.71301066）；国家科技支撑计划项目（No.20141BAB02B03）；辽宁省科学事业公益研究基金项目（No.2014003021）。作者简介：孙良旭（1979—），男，博士，讲师，主要研究方向为钢铁冶金、计算机算法，E-mail ：sunliangxumail@https://www.360docs.net/doc/387609281.html, ；曲殿利（1955—），男，博士，教授，主要研究方向为钢铁冶金；刘国莉（1979—），女，博士，副教授，主要研究方向为智能优化算法与组合优化。收稿日期：2016-04-19修回日期：2016-06-23文章编号：1002-8331（2017）02-0064-08 CNKI 网络优先出版：2016-09-28,https://www.360docs.net/doc/387609281.html,/kcms/detail/11.2127.TP.20160928.1625.072.html 64万方数据