数学建模--车间作业调度问题

合集下载

徐文兵队数学建模竞赛b题──天车与冶炼炉的作业调度

徐文兵队数学建模竞赛b题──天车与冶炼炉的作业调度

徐文兵队数学建模竞赛b题──天车与冶炼炉的作业调度摘要::1.竞赛背景及题目概述2.竞赛题目的难点与解决方法3.竞赛的启示和影响正文:【竞赛背景及题目概述】徐文兵队数学建模竞赛是我国高校间的一项重要数学竞赛,每年举办一次,吸引了大量优秀的学生参加。

该竞赛旨在通过解决实际问题,培养学生的数学建模能力,提高其运用数学知识解决实际问题的综合素质。

在竞赛中,有一道题目是关于天车与冶炼炉的作业调度,被标记为b 题。

这道题目的主要内容是,有一冶炼炉需要进行一系列的冶炼作业,而完成这些作业需要使用到天车。

天车需要在冶炼炉的不同位置进行装料、卸料等作业。

如何合理地安排天车的作业顺序和时间,使得冶炼炉的作业能够高效、顺利地进行,这就是这道题目的主要问题。

【竞赛题目的难点与解决方法】这道题目的难点在于,天车的作业和冶炼炉的作业是相互影响的,天车的作业顺序和时间直接影响到冶炼炉的作业进度。

另外,冶炼炉的作业又有其自身的特点,例如,有些作业需要在特定的温度下进行,有些作业的时间较长等。

因此,如何在满足冶炼炉的作业需求的同时,合理地安排天车的作业,使得整个作业过程能够达到最优化,这是一个具有挑战性的问题。

解决这个问题的方法,首先需要建立一个数学模型,将天车和冶炼炉的作业抽象成数学问题。

然后,通过求解这个数学问题,得到最优的作业顺序和时间。

具体来说,可以采用线性规划、图论等数学方法进行求解。

【竞赛的启示和影响】这道题目的解决过程,对于参赛的学生来说,是一次很好的数学建模实践。

通过解决这个问题,他们可以加深对数学知识的理解,提高其运用数学知识解决实际问题的能力。

同时,他们也可以从中学习到,如何从复杂的实际问题中抽象出数学问题,如何通过数学方法求解实际问题,这些都是他们未来科研和工作中必备的技能。

车间作业调度(JSSP)技术问题简明综述

车间作业调度(JSSP)技术问题简明综述

车间作业调度(JSSP)技术问题简明综述l 引言生产调度是CIMS 研究领域生产管理的核心内容和关键技术,车间作业调度问题(JSSP)是最困难的约束组合优化问题和典型的NP 难问题,其特点是没有一个有效的算法能在多项式时间内求出其最优解. 现代经济日益强化的竞争趋势和不断变化的用户需求要求生产者要重新估价生产制造策略,如更短的产品生产周期和零库存系统等,而JSSP 生产环境最适宜满足现有经济和用户的需求. 利用有限的资源满足被加工任务的各种约束,并确定工件在相关设备上的加工顺序和时间,以保证所选择的性能指标最优,能够潜在地提高企业的经济效益,JSSP 具有很多实际应用背景,开发有效而精确的调度算法是调度和优化领域重要的课题.研究JSSP 问题最初主要采用最优化方法,但计算规模不可能很大,且实用性差.近年来,基于生物学、物理学、人工智能、神经网络、计算机技术及仿真技术的迅速发展,为调度问题的研究开辟了新的思路. 本文根据JSSP 问题的大量文献,对研究理论与方法进行系统的分类并介绍这一领域的最新进展,讨论进一步的研究方向.2 JSSP 问题的一般框架2.1 问题描述JSSP 问题可描述为:m 台机器(用集合()m j j M M 1==表示)加n 个工件(用集合|()ni i J J 1== 表示),每个工件包含由多道工序组成的一个工序集合. 工件有预先确定的加工顺序,每道工序的加工时间t 在给定的时间每个机器只能加工一个工件,并且每个工件只能由一台机器处理. 不同工件的加工顺序无限制,工序不允许中断;要求在可行调度中确定每个工序的开始时间ij s 使总完工时间max C 最小,即(){}M M J J t s C C j i ij ij ∈∈∀+==,:max min )min(max *max 求解满足以上条件的工件加工顺序即构成JSSP 调度问题.流水作业调度问题(FSSP)是JSSP 问题的特殊形式(即所有工件有相同的加工工序). 此外目标函数可选取等待时间、流程时间和延期时间的平均值或者最大值等,或多个目标组合形成的多目标问题.2.2 JSSP 的模型表示2.2.1 整数规划(IP)模型整数规划模型由Baker 提出,需要考虑两类约束:工件工序的前后约束和工序的非堵塞约束. 用jk t 和 jk c 分别表示工件 j 在机器k 上的加工时间和完工时间.如果机器h 上的工件加工工序先于机器K (用k h J J <表示),则有关系式jh jk jk c t c ≥-;反之,如果h k J J <,有jk jh jh c t c ≥-。

大规模柔性作业车间调度问题分解建模和求解方法

大规模柔性作业车间调度问题分解建模和求解方法

机械设计与制造68Machinery Design&Manufacture第5期2021年5月大规模柔性作业车间调度问题分解建模和求解方法刘海涛1,邓停铭2,唐健均1,尹慢2(1.航空工业成都飞机工业(集团)有限责任公司,四川成都610000;2.西南交通大学机械工程学院,四川成都610000)摘要:研究在满足既定工序顺序约束的情况下,按序组合工序来分解柔性作业车间大规模调度问题,建立分解调度问题的数学模型,并探索高效求解的方法。

首先基于工序组合与遗传算法,将大规模调度问题进行分解降低问题空间复杂度,形成调度子问题,并建立分解后的调度数学模型;其次将利用组合规则生成高质量的初始解,采用遗传算法与蛙跳算法相结合的混合算法,采用双线程进行并行计算求解,提高全局搜索能力和效率,重组后形成原问题的可行解;最后利用实例证实了模型和算法的可行性。

关键词:柔性作业车间调度问题;数学模型;混合算法;并行运算中图分类号:TH16;TH165文献标识码:A文章编号:1001-3997(2021)05-0068-04Decomposition Modeling and Solving Method for LargeScale Flexible Job Shop Scheduling ProblemLIU Hai-tao1,DENG Ting-ming2,TANGJian-jun1,YIN Man2(1.Avic Chengdu Aircraft Inductrial(Group)Co.,Ltd.,Sichuang Chengdu610000;2.School of Mechanical Engineering,Southwest Jiaotong University,Sichaun Chendu61000,China)Abstract:It studies the decomposition of large-scale flexible job shop scheduling problem by sequential combination of processesunder the condition of satisfyingthe constraints of the specified process sequence,e stablishes a mathematical model of decomposition scheduling problem,and explores an efficient solution method.Firstly,based on the combination of processand the genetic algorithm,the large-scale scheduling problem is decomposed to reduce the space complexity of the problem and to formschedulingsub-problem,fter establishingthe decomposed scheduling mathematical model.Secondly,the high-quality initial solution is generated by using the combination rules.Moreover,t o improve the global search ability and efficiency,a hybrid algorithm combining genetic algorithm with leapfrog algorithm and parallel computing method with two threads are adopted.After recombination,the feasible solution ofthe original problem is formed.Finally,t he feasibility ofthe model and algorithm is verified by an example.Key Words:Flexible Job Shop Scheduling Problem;Mathematical Model;Hybrid Algorithm;Parallel Computation1引言作业车间调度属于NP难题,半个多世纪以来一直是学术界的焦点。

数学建模___车辆调度问题论文正稿

数学建模___车辆调度问题论文正稿

专业资料2012年西南财经大学数学建模竞赛赛题车辆调度问题说明:1、竞赛于5月2日12:00结束,各参赛队必须在此时间之前提交打印论文及上传论文电子文档,2、请认真阅读“西南财经大学数学建模竞赛章程”、“西南财经大学数学建模竞赛论文格式规范”,并遵照执行,3、打印论文交给经济数学学院办公室(通博楼B302),电子文档发至邮箱gdsxkj@4、选拔参加建模培训的本科参赛队必须提交一份解夏令营问题的论文,各本科参赛队根据自己的校赛状况,提前做好准备,校赛成绩公布后提交:夏令营问题地址5、由于本题目计算量比较大,竞赛期间如果计算不完,也可以提交部分成果。

某校有A、B两个校区,因为工作、学习、生活的需要,师生在两校区之间有乘车需求。

1、在某次会议上,学校租车往返接送参会人员从A校区到B校区。

参会人员数量、车辆类型及费用等已确定(见附录1)。

(1)最省的租车费用为多少?(2)最省费用下,有几种租车方式?2、两校区交通网路及车辆运行速度见数据文件(见附录2)。

试确定两校区车辆的最佳行驶路线及平均行驶时间。

3、学校目前有运输公司经营两校区间日常公共交通,现已收集了近期交通车队的运行数据(见附录3)。

(1)试分析运行数据有哪些规律,(2)运输公司调度方案是根据教师的乘车时间与人数来制定的,若各工作日教师每日乘车的需求是固定的(见附录4),请你根据运行数据确定教师在工作日每个班次的乘车人数,以供运输公司在制定以后数月调度方案时使用。

4、学校准备购买客车,组建交通车队以满足教师两校区间交通需求。

假设:(1)欲购买的车型已确定(见附录5),(2)各工作日教师每日乘车的需求是固定的(见附录4),(3)两校区间车辆运行时间固定为平均行驶时间(见附录2)若不考虑运营成本,请你确定购买方案,使总购价最省。

5、若学校使用8辆客车用于满足教师两校区间交通需求。

假设:(1)8辆客车的车型及相关数据已确定(见附录6),(2)各工作日教师每日乘车的需求是固定的(见附录4),(3)两校区间车辆运行时间固定为平均行驶时间(见附录2),(4)车库设在A校区,客车收班后须停靠在车库内。

调度优化问题建模

调度优化问题建模

调度优化问题建模一、任务定义在定义调度优化问题时,首先需要明确任务的定义和描述。

任务通常是指一项需要完成的工作或者操作,可以包括生产任务、运输任务、维修任务等。

任务定义需要明确任务的类型、内容、目标、约束条件等信息,以便为后续的优化模型建立提供基础。

二、资源分配资源分配是调度优化问题中的重要环节,其目标是在满足任务需求的前提下,合理分配资源,使得资源利用率最大化。

资源包括人力、物力、财力等,需要在任务执行过程中进行合理的分配和调整。

在建立调度优化模型时,需要考虑到资源的约束条件、任务的优先级、资源的可用性等因素。

三、时间表制定时间表制定是指根据任务的需求和资源的分配情况,制定任务执行的时间计划。

时间表制定需要考虑任务的时间约束、资源的可用时间、任务执行的顺序等因素,同时需要考虑到时间表的可调整性和灵活性,以便应对突发情况或任务变更。

在调度优化模型中,时间表制定通常可以通过线性规划、动态规划等方法进行求解。

四、成本优化成本优化是指在满足任务需求的前提下,通过合理分配资源和调整时间表,降低任务执行的总成本。

成本包括人力成本、物资成本、运输成本等,需要在资源分配和时间表制定过程中进行综合考虑。

在建立调度优化模型时,需要将成本作为重要的优化目标,通过比较不同方案的成本效益,选择最优的调度方案。

五、风险管理在调度优化问题中,风险管理是指对可能出现的风险因素进行预测、评估和控制的过程。

这些风险因素可能包括任务执行过程中的不确定性因素、资源可用性的变化等。

通过建立风险管理机制,可以降低风险对调度计划的影响,提高任务执行的稳定性和可靠性。

在调度优化模型中,风险管理通常可以通过概率统计方法进行评估和控制。

六、反馈与调整反馈与调整是指在任务执行过程中,根据实际情况对调度计划进行及时的调整和改进。

反馈与调整的目的是使得调度计划更加符合实际情况的需求,提高任务执行的效率和质量。

在建立调度优化模型时,需要考虑到反馈与调整的因素,为模型的求解提供参考依据。

数学建模 四大模型总结

数学建模 四大模型总结

四类基本模型1 优化模型1.1 数学规划模型线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。

1.2 微分方程组模型阻滞增长模型、SARS 传播模型。

1.3 图论与网络优化问题最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。

1.4 概率模型决策模型、随机存储模型、随机人口模型、报童问题、Markov 链模型。

1.5 组合优化经典问题● 多维背包问题(MKP)背包问题:n 个物品,对物品i ,体积为i w ,背包容量为W 。

如何将尽可能多的物品装入背包。

多维背包问题:n 个物品,对物品i ,价值为i p ,体积为i w ,背包容量为W 。

如何选取物品装入背包,是背包中物品的总价值最大。

多维背包问题在实际中的应用有:资源分配、货物装载和存储分配等问题。

该问题属于NP 难问题。

● 二维指派问题(QAP)工作指派问题:n 个工作可以由n 个工人分别完成。

工人i 完成工作j 的时间为ij d 。

如何安排使总工作时间最小。

二维指派问题(常以机器布局问题为例):n 台机器要布置在n 个地方,机器i 与k 之间的物流量为ik f ,位置j 与l 之间的距离为jl d ,如何布置使费用最小。

二维指派问题在实际中的应用有:校园建筑物的布局、医院科室的安排、成组技术中加工中心的组成问题等。

● 旅行商问题(TSP)旅行商问题:有n 个城市,城市i 与j 之间的距离为ij d ,找一条经过n 个城市的巡回(每个城市经过且只经过一次,最后回到出发点),使得总路程最小。

● 车辆路径问题(VRP)车辆路径问题(也称车辆计划):已知n 个客户的位置坐标和货物需求,在可供使用车辆数量及运载能力条件的约束下,每辆车都从起点出发,完成若干客户点的运送任务后再回到起点,要求以最少的车辆数、最小的车辆总行程完成货物的派送任务。

TSP 问题是VRP 问题的特例。

● 车间作业调度问题(JSP)车间调度问题:存在j 个工作和m 台机器,每个工作由一系列操作组成,操作的执行次序遵循严格的串行顺序,在特定的时间每个操作需要一台特定的机器完成,每台机器在同一时刻不能同时完成不同的工作,同一时刻同一工作的各个操作不能并发执行。

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

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。

作业车间调度

作业车间调度
根据加工系统的复杂程度可分为:单机、多台 并行机、 FlowShop、OpenShop和JobShop。
根据性能指标分为:基于调度成本调度问题和 基于调度性能调度问题
根据生产环境的特点分为:确定性车间调度和 不确定性车间调度问题
根据作业的加工特点分为:静态车间调度和动 态车间调度
四、车间调度问题的研究方法
辆调.1车间调度问题的描述 3.2车间调度问题的特点 3.3车间调度问题的分类
3.1车间调度问题的描述
车间调度问题就是对一个可用的制造资源 集在时间上进行加工任务(加工工件)集的分配, 将作业(加工操作)均衡地安排到各机器,并合 理地安排作业的加工次序和开始时间,同时优 化一些性能指标,在执行这些作业或者任务时 需要满足某些限制条件,如作业的到达时间、 完工的限定时间、作业的加工顺序、资源对加 工时间的影响等。从数学规划的角度看,车间 调度问题可表达为在等式或不等式约束下,对 一个或多个目标函数的优化。
2000年,赵伟等人研究了JobShop类型柔性制造 系统的调度问题,其中每个工件都有多个可替 代的工艺计划,并且每个操作均可在多个机器 上选择加工,建立了多目标混合整数规划模型, 利用遗传算法进行求解。
Mati等采用贪婪算法、Loukil和Maqrini等采用 模拟退火算法同时求解FJSP的机器分配和工序 调度两个子问题。
4.1精确求解方法 4.2近似求解方法
4.1精确求解方法
1.数学方法 整数规划 混合整数规划 分解方法 拉格朗日松弛法
2.分支定界法 Balas在 1969 年提出基于析取图的枚
举算法是最早应用于求解调度问题的分支定界 方法。
4.2近似求解方法
1.构造性方法 优先分配规则法 基于瓶颈的启发式方法 插入方法
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

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)
二维指派问题
问题描述
设有K 批货物需要从A 地运输到N 地, 途经B 地换装,A 地可用车辆有I 辆,B 地可用车辆为J 辆。

每辆车一次只能运输一批货物, 同一车辆运输不同批次的货物费用不同。

如果I, J, K 中有两个或者两个以上不相等, 如何优化车辆与货物的搭配, 使运输费用最小。

此问题是一个二维不平衡指派问题,假设I ≤J 。

以yi 和uj 分别代表A 地车辆i 和B 地车辆j 运输的货物批数, yi 和uj 的表达式为:
以i A 表示A 地的第i 辆车, j B 表示B 地的第j 辆车, k 表示第k 项任务( 即第k 批货物) , 定义三维0- 1变量ijk X , 如果i A 与j B 组合运输第k 批货物, 则ijk X =1 否则, ijk X =0。

i A 与j B 运输第k 批货物的费用为c ijk 以费用C 最小为目标, 模型如下:
111
11
11
11
1
1
Min ,1,2,,,(2),1,2,,,(3)1,1,2,
,,(4)
,(5)
I
J
K
ijk ijk
i j k
J
K
ijk
i j k
I K
ijk j i k
I J
ijk i j
I
J
i j
i
j
C C X X y i I X u j J X k K y u K ============
=======
=∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑ 式( 2) 表示车辆Ai 运输货物批数为yi,
式( 3) 表示车辆Bj 运输货物批数为uj,
式( 4) 表示每批货物必须且只能由A 地某一车辆和B 地某一车辆共同运输, 式( 5) 表示A 地车辆和B 地车辆运输货物的总批数为K 。

车间作业调度问题(JSP ) 问题描述:
JSP 问题描述:
n 个加工顺序和时间不同的工件在m 台机器上加工,每个工件包含m 道工序,且每道工序使用某台机器的时间已知,调度的任务是确定各机器上所有工件的加工次序,约束条件被满足的同时以使总加工时间最优。

对应的己知条件如下所述: 1) 加工的机器集M=(123,,,...,m
m m m m ),其中
i
m 表示第i 个加工的机器, 2)加工的工件集O=(
123,,,...,n
o o o o ),其中,
i
o 表示第i 个加工的工件
3)各工件的工序集合J=(
123,,,...,n
J J J J ),其中,
i 123(j ,j ,j ...j ...j )
i i i ik im J =
第i 个工件的第k 道工序用j ik
表示,(i=1,2,..n; j=1,2,…m)
4)工件各工序的加工时间123n (,,......)k T T T T T T =,
123(,,......)
i i i i ik im T t t t t t =,
其中
ik
t 表示第i 个工件的第k 道工序需要的加工时间
作业车间调度需要考虑如下约束:
Cons1:每道工序在指定的机器上加工,且必须在其前一道工序加工完成后才能开始加工;
Cons2:某一时刻1台机器只能加工1个作业; Cons3:每个作业只能在1台机器上加工1次;
Cons4:各作业的工序顺序和加工时间已知,不随加工排序的改变而改变。

根据上述条件,构造构建了工序排列矩阵J 、加工时间矩阵T 和各机器对应加工工序的调度矩阵
J M
因此,所有调度方案均应满足如下的约束条件的数学表达式:
1)(1)1,,1,,,++≤==ij ij i j S t S i n j m
其中,
ij
S 为工件i 的第j 道工序的起始加工时间。

ij
t 表示工件i 的第j 道工序加工所需时间
(1)
+i j S 为工件i 的第j+1 道工序的起始加工时间
表明必须进行完上一步加工后才能进行下一步加工
2)
max max i 11ikh i ikh i ik ;,1,,;1,,;,1,
,;1,
,min()min (),,s.t
(1)(1)0,,0,1,
max max ααα≤≤≤≤+≤==+≤==⎧⎫⎧⎫⎪⎪
==+∀∈∈⎨⎨⎬⎬
⎪⎪⎩⎭⎩⎭
+≤+-+≤+-≥=ijk ij ghk ijk ij ghk ij ij j i n j m ik ik ih ik ik jk jk ik jk S t S i g n h m S t S i g n h m
C C c t J J M M c t c M c t c M x c x h ijk 1i 0,1,i j k x 0,,工件在机器k 上加工早于机器h 否则
工件早于工件在机器上加工否则
⎧=⎨
⎩⎧=⎨

ijk
S 表示工件i 的第j 道工序在机器k 上的起始加工时刻
ij
t 表示工件i 的第j 道工序加工所需时间
ghk
S 表示工件g 的第h 道工序在机器k 上的起始加工时刻
表明机器只有在上一道工序加工完成后才能进行下一道工序加工。

对于一个具体的车间作来调度问题,结合已知约束条件和各工序的加工时间,可以计算出各机器完成所有工件所需要的时间。

将最短加工时间作为车间作业高度优化目标,那么车间作业调度问题优化目标函数可以定义为:
()()()min max =J E F M T
举例:
下面给出作业车间调度问题的一个实例,其中每个工序上标注有一对数值(m,p ),其中,m 表示当前工序必须在第m 台机器上进行加工,p 表示第m 台机器加工当前工序所需要的加工时间。

(注:机器和作业的编号从0开始) job0=[(0,3),(1,2),(2,2)] job1=[(0,2),(2,1),(1,4)] job2=[(1,4),(2,3)]
在这个例子中,作业job0有3道工序:它的第1道工序上标注有(0,3),其表示第1道工序必须在第0台机器上进行加工,且需要3个单位的加工时间;它的第2道工序上标注有(1,2),其表示第2道工序必须在第1台机器上进行加工,且需要2个单位的加工时间;余下的同理。

总的来说,这个实例中共有8道工序。

该问题的一个可行解是L=8道工序开始时间的一个排列,且满足问题的约束。

下图给出了一个可行解的示例:。

相关文档
最新文档