基于隶属度函数的车间协同调度方法

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作业车间调度问题综述

作业车间调度问题可以描述如下：给定一组作业，要求在一组机器上加工完成，要满足以下的约束条件：（ａ）每个作业在机器上的加工次序给定；（ｂ）每台机器在任何时刻最多只能加工一个作业；一个作业在一台机器上的加工称为一道工序，工序加工的时间是固定的且工序一旦开始不能被中断。要找使所有作业加工完成的时间（ｍａｋｅｓｐａｎ）最短的调度。
３３００１３）
摘要：介绍了作业车间调度问题的理论、模型，对当前求解作业车间调度问题的各种方法进行分类并逐一进行分析
比较，指出各种方法的优缺点。总结了今年来在该领域取得的研究成果和存在的问题，并对今后的发展方向进行了讨论。
关键词：作业车间调度；启发式；调度算法；近似算法
中图分类号：Ｃ９３１．２
整数规划模型由Ｂａｋｅｒ［１］提出，下面简单给出一个ｎ／
ｍ／Ｇ／Ｃｍａｘ调度问题的常用数学描述。
Ｍｉｎｍａｘ｛ｍａｘｃ｝ｉｋ
（３－１－１）
ｓ．ｔ．ｃ－ｐ＋Ｍ（１－ａ）≥ ｃ，ｉ＝１，２，…，ｎ，ｈ，ｋ＝１，２，…，ｍ
ｉｋｉｋ
ｉｈｋ
ｉｈ
ｃ－ｃ＋Ｍ（１－ｘ）≥ ｐ，ｉ，ｊ＝１，２，…，ｎ，ｋ＝１，２，…，ｍ
但使用单一的优先规则得到的解不能满足要求如何把多个规则进行融合设置一个合理的满意度值是近期研究的方向同时为了得到更好的近似解研究者们都把基于优先分配规则得到的近似解作为初始解如禁忌搜索的初始422拉格朗日松弛法拉氏松弛技术作为一种求解复杂优化问题的近似算法由于其能在较短的时间内获得高质量的次优解并能进行性能评价等优点近年来受到学术界的广泛重视
弧（虚线）表示同一机器上加工各操作的连接。
ＬＷＫＲ（ＬｅａｓｔＷｏｒｋＲｅｍａｉｎｉｎｇ）法则，即优先选择余下加

【计算机应用研究】_车间调度问题_期刊发文热词逐年推荐_20140726

2013年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
科研热词阻塞限制遗传算法粒子群优化算法柔性流水车间调度问题无等待车间调度问题资源分配等价平行决策浮点型编码策略模拟退火柔性车间调度改进离散粒子群总延迟时间差分进化局部搜索作业车间调度
科研热词模拟退火作业车间调度问题量子进化算法邻域搜索蚁群优化自学习能量函数置换流水车间调度组合优化约束引导的启发式算法混沌神经网络汽车维修车间模拟植物生长算法最大完工时间智能优化算法无等待流水车间总流水时间微粒群优化强化学习差分进化局域搜索多目标作业车间调度基于工作的分解法合同网参数设置动态调度作业车间调度优化调度
推荐指数 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2014年Hale Waihona Puke 序号 1 2 3 4 5 6 7 8
2014年科研热词遗传算法迁移操作生物地理学优化算法柔性工艺柔性作业车间调度问题智能优化算法变邻域搜索作业车间调度推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1
推荐指数 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
2008年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
科研热词作业车间调度量子粒子群优化算法遗传算法转换瓶颈跨工序约束调度问题编码方法粒子群优化算法矩阵解码柔性作业车间启发式算法优化 np-难

柔性作业车间调度问题的一种启发式算法

柔性作业车间调度问题的一种启发式算法柔性作业车间调度问题是一个复杂的优化问题，其目标是在给定生产任务和作业要求的前提下，最小化车间生产周期，并保证调度结果的合理性。

解决柔性作业车间调度问题的必要方法之一是利用启发式方法，即引入一定的人工规则处理调度问题，采用数据驱动、实例驱动和规则驱动以灵活处理复杂问题，以达到期望的调度结果。

本文将介绍一种启发式算法，其旨在为柔性作业车间调度问题提供一个可行的优化方案。

一、算法介绍本次启发式算法构建基于三个步骤，分别为：(1)任务分配；(2)调度安排；(3)调度优化。

1.任务分配首先，要求对当前车间作业，根据各作业间的关联性把具有相似性的作业归属与相同的任务，并依据作业资源、生产要求等因素，将任务进行拆解分配，具体可采用文丘里极小值算法（Wendong'salgorithm）。

2.调度安排接下来，基于任务分配结果对每一任务中的作业进行调度安排，采用贪心法构建最优调度序列，即将作业一路朝正确的顺序排列，依据单元时间增加进行比较，可以较快速地构建出调度序列，以满足当前复杂制造生产的需求。

3.调度优化最后，要在调度的的基础上，采用基于交换算子的调度优化技术，即针对每一任务、每一任务分配中的作业，对调度情况进行分析，根据时间，贴紧原则，不影响任务完成时间，在一定条件下，找到调度序列中可以进行交换的作业，实现任务最优分配，从而提高整体工厂效率，达到柔性作业车间调度问题的优化目标。

二、算法性能本次启发式算法的性能分析表明，相比其他传统算法，本算法的整体周期时间有了显著缩短，具有良好的计算效率和强大的解决能力；此外，本算法灵活方便，可以有效应对柔性作业车间多变的特点，用于处理带有柔性优先的作业列表，可以构建出更高效的调度方案，从而有效减少车间完成整个任务所需要的总时间。

基于深度强化学习的柔性作业车间调度问题

基于深度强化学习的柔性作业车间调度问题一、研究背景与意义随着全球制造业竞争的加剧，企业对生产效率和成本控制的要求越来越高。

柔性作业车间调度作为一种有效的生产管理手段，能够帮助企业实现生产资源的合理配置，提高生产效率，降低生产成本。

传统的柔性作业车间调度方法在面对复杂多变的生产环境时，往往难以满足企业的需求。

研究一种基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法具有重要的理论和实际意义。

深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的方法，通过构建神经网络模型来学习任务的状态转移概率和策略。

深度强化学习在许多领域取得了显著的成果，如游戏智能、机器人控制等。

将深度强化学习应用于柔性作业车间调度问题，可以充分发挥深度学习在处理非线性、高维、复杂问题方面的优势，提高调度算法的性能。

本研究旨在构建一种基于深度强化学习的柔性作业车间调度方法，以解决传统调度方法在面对复杂多变的生产环境时所面临的挑战。

通过对现有相关研究成果的分析和归纳，本文提出了一种适用于柔性作业车间调度问题的深度强化学习框架。

该框架包括状态表示、动作选择和价值评估三个主要部分，能够有效地处理非线性、高维、复杂的生产环境数据。

本研究还将探讨如何将深度强化学习方法与其他先进的优化算法相结合，以进一步提高调度算法的性能。

通过对实际生产数据的采集和分析，验证所提出的方法在解决实际柔性作业车间调度问题中的有效性。

本研究具有较强的理论和实际意义，对于推动柔性作业车间调度方法的发展，提高企业生产效率和降低生产成本具有重要价值。

1.1 柔性作业车间调度问题的定义和特点柔性作业车间调度问题是指在给定的生产过程中，如何在有限的时间和资源内，对多个作业任务进行有效的安排和调度，以满足生产目标和客户需求的问题。

柔性作业车间调度问题的主要特点是：任务数量多：柔性作业车间通常需要处理多个作业任务，这些任务可能涉及不同的产品类型、工艺流程或生产线。

任务之间存在相互依赖关系：在实际生产过程中，一个作业任务的完成往往依赖于其他作业任务的完成。

基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法

基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法柔性作业车间调度是指在车间内有多个不同的作业，这些作业的加工时间、设备需求等均有所不同，需要根据车间的能力情况和生产计划安排合适的作业顺序和设备分配，以达到生产效率和质量的最大化。

然而，由于车间内作业的差异性，车间调度难度较大。

为了解决这一问题，需要设计一种能够有效处理柔性作业车间调度问题的多目标优化算法。

柔性作业车间调度问题的目标是最大化生产效率和质量，同时减少生产能耗。

因此，多目标优化算法是解决这一问题的有效途径。

本文提出的基于能耗的柔性作业车间调度多目标优化算法，旨在通过综合考虑能耗、生产效率和质量三个方面的问题，来求解柔性作业车间调度问题。

算法的主要步骤如下：1. 建立车间模型将车间表示为一个图论模型，每个车间内的机器设备与作业均表示为图的节点，作业之间的先后顺序和设备之间的联动按边表示。

根据作业的加工时间和设备需求，确定每个节点的处理时间和处理能力。

2. 设计初始种群采用随机策略生成初始种群，每个个体表示待执行的作业序列及对应的设备分配。

动态分配车间设备，采用交叉互换和变异算子对个体进行调整。

3. 目标函数定义以生产效率和质量为优化目标，并引入一项能耗目标作为约束条件。

生产效率和质量可以通过工时和产品合格率来描述，能耗目标可通过机器使用时间及处理数量来计算。

4. 多目标遗传算法求解采用多目标遗传算法，通过交叉、变异和选择等方法对种群进行优化，以得到最优解。

在遗传算法中，将车间模型和目标函数定义作为输入，通过迭代优化得到一组合理的作业调度解决方案，实现车间的柔性作业调度。

基于车间作业调度算法发展的概述

基于车间作业调度算法发展的概述一、发展历程车间作业调度算法的发展可以追溯到20世纪40年代，当时主要以流水线作业调度为研究对象。

随着计算机技术的进步，20世纪70年代开始出现了一些基于数学模型的车间作业调度算法，如Graham算法、Johnson算法等。

这些算法主要针对特定的作业调度问题，具有一定的局限性。

随着20世纪80年代离散优化问题的研究热潮，车间作业调度算法也得到了进一步发展。

研究者们开始将车间作业调度问题转化为数学模型，并利用启发式算法、遗传算法、模拟退火算法等进行求解。

这些算法在一定程度上提高了调度效果，但仍然存在求解时间长、解质量难以保证等问题。

随着进化计算和人工智能的发展，21世纪初出现了一些基于智能优化算法的车间作业调度方法，如粒子群算法、人工蜂群算法等。

这些算法能够自动学习和优化，具有较强的全局搜索能力和鲁棒性，为车间作业调度问题的求解带来了新的思路和方法。

二、主要算法模型基于车间作业调度的算法可以分为静态调度和动态调度两大类。

静态调度是在作业到达之前就确定好调度计划，而动态调度是在作业到达后根据实时情况进行调度。

静态调度算法主要包括最早完工时间算法、最优换线算法、遗传算法等。

最早完工时间算法是一种贪心算法，通过选择最早可完成的作业来进行调度。

最优换线算法则是在作业调度的同时尽量减少换线次数。

遗传算法则是通过模拟生物进化的过程来优化调度方案，具有较强的全局搜索能力。

动态调度算法主要包括最短处理时间算法、最早截止时间算法、最小松弛度算法等。

最短处理时间算法是一种贪心算法，通过选择处理时间最短的作业来进行调度。

最早截止时间算法则是在作业调度的同时尽量减少作业的迟滞。

最小松弛度算法则是在作业调度的同时尽量减少作业的松弛度，以提高资源利用率。

三、应用领域基于车间作业调度算法的研究和应用涉及到诸多领域，如制造业、物流配送、交通调度等。

在制造业中，合理的车间作业调度能够提高生产效率和资源利用率，降低生产成本。

基于多层编码遗传算法的车间调度算法

基于多层编码遗传算法的车间调度算法基于多层编码遗传算法的车间调度算法基于多层编码遗传算法的车间调度算法 1 案例背景遗传算法具有较强的问题求解能力，能够解决非线性优化问题。

对于遗传算法中的染色体表示问题中的一个潜在最优解，对于简单的问题来说，染色体可以方便的表达问题的潜在解，然而，对于较为复杂的优化问题，一个染色体难以准确表达问题的解。

多层编码遗传算法，把个体编码分为多层，每层编码均表示不同的含义，多层编码共同完整表达了问题的解，从而用一个染色体准确表达出了复杂问题的解。

多层编码遗传算法扩展了遗传算法的使用领域，使得遗传算法可以方便用于复杂问题的求解。

2、案例目录第十一章基于多层编码遗传算法的车间调度算法. 1 11.1 理论基础. 1 11.2 案例背景. 1 11.2.1 问题描述. 1 11.2.2 模型建立. 2 11.2.3 算法实现. 3 11.3 MATLAB程序实现. 4 11.3.1 主函数. 4 11.3.2 适应度值计算. 5 11.3.3 交叉函数. 7 11.3.4 变异函数. 8 11.3.5 仿真结果. 8 11.4 案例扩展. 10 11.4.1 模糊目标. 10 11.4.2 代码分析. 11 11.4.3 仿真结果. 12 11.5 参考文献. 123、主程序：%% 基本参数NIND=40; %个体数目MAXGEN=50; %最大遗传代数GGAP=0.9; %代沟XOVR=0.8; %交叉率MUTR=0.6; %变异率gen=0; %代计数器%PNumber 工件个数MNumber 工序个数[PNumber MNumber]=size(Jm); trace=zeros(2, MAXGEN); %寻优结果的初始值WNumber=PNumber*MNumber; %工序总个数%% 初始化Number=zeros(1,PNumber); % PNumber 工件个数for i=1:PNumber Number(i)=MNumber; %MNumber工序个数end % 代码2层，第一层工序，第二层机器Chrom=zeros(NIND,2*WNumber); for j=1:NIND WPNumberTemp=Number; for i=1:WNumber %随机产成工序val=unidrnd(PNumber); while WPNumberTemp(val)==0 val=unidrnd(PNumber); end %第一层代码表示工序Chrom(j,i)= val; WPNumberTemp(val)=WPNumberTemp(val)-1; %第2层代码表示机器Temp=Jm{val,MNumber-WPNumberTemp(val)}; SizeTemp=length(Temp); %随机产成工序机器Chrom(j,i+WNumber)= unidrnd(SizeTemp); end end %计算目标函数值[PVal ObjV P S]=cal(Chrom,JmNumber,T,Jm); %% 循环寻找while gen trace(1,gen) Val1=PVal; Val2=P; MinVal=trace(1,gen); STemp=S; end end。

基于遗传算法求解作业车间调度问题-生产运作实践

生产运作实践大作业目录目录 (1)问题一：基于遗传算法求解作业车间调度问题 (2)1．问题介绍 (2)1.1 作业车间调度问题表述 (2)1.2 作业车间调度问题研究的假设条件 (2)1.3 车间作业调度问题的数学模型 (3)2 .基本遗传算法 (4)2.1 遗传算法的基本思路 (4)2.2 基本遗传算法参数说明 (4)3 .用遗传算法对具体问题的解决 (5)3.1 参数编码 (5)3.2 初始种群的生成 (6)3.3 个体的适应度函数 (6)3.4 遗传算子的设计 (7)3.5 遗传算法终止条件 (8)4．模型的求解 (8)5．结论总结 (10)6 . 附录 (10)问题二：邮政运输网络中的邮路规划和邮车调度 (18)1.问题描述 (18)2.模型建立 (18)2.1模型的基本假设 (18)2.2符号说明 (19)2.3模型分析 (20)2.4模型的建立 (20)3.模型的求解 (21)3.1求解思路 (21)3.2求解算法 (22)问题一：基于遗传算法求解作业车间调度问题1．问题介绍1.1 作业车间调度问题表述作业车间是指利用车间资源完成的某项任务，在实际生产中，这项任务可能是装配一种产品，也可能是完成一批工件的加工，为了研究方便，我们将这项任务限定为加工一批工件。

在此基础上，可对作业车间调度问题进行一般性的描述:假定有N个工件，要经过M台机器加工,一个工件在一台机器上的加工程序称为一道“工序”，相应的加工时间称为该工序的“加工时间”,用事先给定的“加工路线”表示工件加工时技术上的约束，即工件的加工工艺过程,用“加工顺序”表示各台机器上各个工件加工的先后顺序。

在车间作业调度问题中，每个工件都有独特的加工路线，我们要解决的问题就是如何分配N个零件在M个机器上的加工顺序以使得总的加工时间最短。

1.2 作业车间调度问题研究的假设条件在研究一般的作业车间调度问题中往往需要明确两类重要假设条件:1.工艺路径约束:工件的任一工序必须在其前道工序完成后才能开始，并保证同一工件不会同时在两台机器上加工，反映了工件不同工序间的时序关系;2.资源独占性约束:任一台机器每次只能加工一个工件，且一旦开工就不能中断，反映了加工队列中工件间的时序关系。

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孙亚南，陈友玲，王
摘
超，玉杰周
（庆大学机械工程学院，重重庆４０３）０００要：快速发现制造瓶颈是实现车间调度的有效方法。借鉴面向对象的设计思想以及基于模糊数学的最大
隶属度原则，出面向产能瓶颈单元的协同调度，提进一步提出产能协同调度二维表示方法，将各类资源归一化，研究并建立了产能协同调度模型。通过实证，运用面向瓶颈的优化调度方法，解决了如何在有限资源的情况下
运用模糊数学的最大隶属度原则对生产资源进行重新分配，实
Ｏ引言
制造系统具有生产环节多、产过程复杂终达到协同调度的目的。
点，它要求生产计划能准确地指导生产实际，然而，实际生产过
程中往往出现与生产计划不相符合的情况。通过生产调度
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ — ６５２１．００６ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０１１．３ｓ
Ｗｏｋｈｐｃｌａｏａｉｅｓｈｄｌｇｍｅｈｄｂｓｄｏｒｓｏｏｌｂｒｔｃｅｕｉｔｏａｅｎｖｎｍｅｅｓｉｅｒｅｆｎｔｏｓｍｂｒｈｐｄｇｅｕｃｉｎ
ＳＮＹ－ａ，ＣＥｏ —ｎ，ＮｈｏＺＵＹ－ｅＵａｈｌＨＮＹｕｌｇＷＡＧＣａ，ＨＯｕｊｌｉｉ
（ｏｌｅｆＭｅｈｎｃｌｎｅｎＣｏｇｉｇＵｉｒｔ，Ｃｏｇｉｇ４０３ＣｌｇｃａｉｅｏａＥｅｒｇ，ｈｎｑｎｖｓｙｈｎｑｎ０００，Ｃｉａｉｎｅｉｈｎ）
ｔｅｓｈｄｌｇｍｅｈｄａｄｓｈｄｌｇｐｏｕｔｎｍｅｈｎｓａｉｎｂｔｅｅｋ，ｐｔｆｒｒｃｅｕｉｇｔ — ｉｎｉｎｌｉｃｅｕｉｔｏｎｃｅｕｉｒｄｃｉｃａｉｍｂｓｃｏｏｔｎｃｖｎｎｏｌｕｏｗａｄｓｈｄｌｗｏｄｍｅｓｏａｎｄａｎｕｔｅｍｏｅｅｅｒｈｄａｄｅｔｂｉｈｄｔｅｐｏｕｔｎｓｈｄｌｇｍｏｅｆｃｏｅａｉｅｒｗｉｇｆｒｈｒｒ，ｒｓａｃｅｎｓａｌｅｈｒｄｃｉｃｅｕｉｄｌｏｏｐｒｔ．Ｔｒｕｈａｍｐｒａ，ｔｅｓｏｎｖｈｏｇｎｅｉｃｌｈｉ
实现复杂制造系统最优化调度的问题。关键词：复杂制造系统；协同调度；隶属度函数；颈分析瓶中图分类号：Ｔ３１Ｐ９文献标志码：Ａ文章编号：１０ — ６５２１）０３３．３０１３９（０１１．７９０
Ａｂｔａｔｕｃｌｆｄｎａｕａｔｒｇｏｌｅｋｉｔｒａｚｅｆｃｖｔｏｆｃｅｕｉｇｉｐｐｒｓｄａｖｎｅｓｒｃ：Ｑｉｙｉｉｍｎｆｕｉｔｅｃｌｅｔｆｔｅｈｄｏｈｄｌ．ｓａｅｕｅｄａｃｄｋｎｇｃｎｂｔｎｓｏｅｉｈｅｅｉｍｅｓｎｏｊｃ— ｅｔｅｉｅｓａｄｔｅｘｍｍｍｍｅｓｉｄｇｅｒｃｐｅｏｅｆｚｔｅａｉ，ｒｐｓｄｔｅｃｌｂｒ— ｂｅｔｒｎｅｄｓｎｉａｎｉｕｅｂｒｈｅｒｐｉｉｌｆｈｚｍａｍｔｓｐｏｏｅｏａｏａｏｉｄｇｄｈｍａｐｅｎｓｔｕｙｈｃｈｌ
第２８卷第１０期
２１０１年ｌ０月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｏｕｅｓｐｉｔｓａｃｆＣｍｐｔｒｃｏ
Ｖｏ．８Ｎｏ１Ｉ２．０Ｏｃ．２１ｔ０１
基于隶属度函数的车间协同调度方法木
ｒｏＵＦｅｓｅｅｓ．
Ｋｅｒｓｃｍｐｅｎｆｃｕｎｙｔｍ；ｃｌｂｒｔｅｓｈｄｌｇｙｗｏｄ：ｏｌｘｍａｕａｔｒｇｓｓｉｅｏｌｏａｉｃｅｕｉ；ｍｅｅｓｉｅｒｅｆｎｔｎ；ｂｔｅｅｋａａｙｉａｖｎｍｂｒｈｐｄｇｅｕｃｉｏｏｔｎｃｎｌｓｌｓ
１产能协同调度方法
１１产能协同调度方法的基本含义．
（ｒｄｃｉｉａｃｉｇ对企业１生产活动进行控制和调ｐｏｕｔｎｄｓｔｈｎ）ｏｐ３常节，生产作业计划执行过程中已出现和可能出现的偏差及时对
ｏｔｍｉａｉｎｓｈｄｉｇｍｅｈｏｅｌｚｓｏｉｚｄｓｈｄｉｇｐｏｌｍｆｍａｕｆｃｕｎｙｔｍｎｅｈｅｃｎｔｏｆｌｍｉｅｐｉｚｔｏｃｅｕｌｎｔｄｒａｉｅｐｔｍｉｅｃｅｕｌｎｒｂｅｏｎａｔｒｇｓｓｅｕｄｒｔｏｄｉｎｏｉｔｄｉｉ