一种车间调度系统算法的设计与实现
论面向MES的车间作业调度算法的研究与实现
传统 的单 纯依 靠人 的经验来进行生产 调度 的模式 已经 不能适 表１ 应现今快速的市场变化 了，而 ＭＲ Ｉ和 Ｅ Ｐ等生产管理软件适合 ＰＩ Ｒ 于长期计划指导 ， Ｓ则是根据底层控制系统采集 的与生产有关的 ＭＥ 实时数据 ， 对短期生产作业 的计划调度 、 监控 、 资源配置和生产过程 进行优化 。 Ｍ Ｓ Ｅ 技术在企业信息化 中扮演着重要 的角色 ，处于信 息化 的中间层。 ＭＥ （ ｎ ｆ ｔｒ ｇ Ｅ ｅｕｉ ｙｔ 即制造执行 系统 的英 文 ｓ Ｍａｕａ ｕｉ ｘｃ ｔｎ Ｓ ｓ ｍ） ｃ ｎ ｏ ｅ Ｐ 缩写 ， ２ 世 纪 ９ 是 ０ ０年代在美 国提 出的应用于公司制造行业 的一个 Ｓ Ｔ 优 先 选 择最 短 加 工时 间 的工 序 Ⅱ’ Ｔ 优 先 选 择最 长 加 工 时 间的 工序 新概念 ， 其在工厂综合 自动化系统 中起着重要作用 。 Ｅ 有三类 ： ＭＳ 单 Ⅱ） Ｄ 优 先 选 择具 有 最 早交 货 期 的工 序 Ｃ 功能的 ＭＥ 、 Ｓ 集成的 ＭＥ Ｓ和可集成 的 ＭＥ ， Ｓ 前两类属于传统的即 Ｆ ＦＳ 选择同一台机床上工件队列 中最先到达 的工序 优 先 选 择具 有 最 少延 缓 时 间 的工序 Ｔ Ｍ Ｓ 其在新 的生产 环境 下显示 出很多 的缺点 ， —Ｅ， 所以具有敏捷 性 Ｕ限 优先选择剩余总加工时间最小的工件的工序 特征 的 ＩＭＥ － Ｓ应运而生 ，它已经成为了现今制造企业 的主导制 造 Ｒ 优先选择剩余总加工时间最长的工件的工序 ｍ Ｒ 优 先 选 择剩 余 工序 数 最 多 的工 件 的工 序 模式 ， 即敏捷 制造 。而在 Ｍ Ｓ的功能模块 中 ， Ｅ 车间作业调度与控制 Ｌ Ｒ ０ 优先选择剩余工序数最少的工件的工序 ＲＮ ０ ＡＤＭ 随 机 选 择工 序 是其核心所在 。 生产调度和控制 主要研究 在动态的生产环境 中进行资源优 化 王龙生等 的 《 一种新型的作业车间调度算法 的研 究与实现》 一 分配 、 作业计划生成和对生产系统进行适应性控制的问题 。在生产 文在讨论 了车间作 业调度与控制 的已有 的方法 和策 略基 础上结合 系统 中 ， 由于存在大量 的各种动态变化的因素 ， 如生产准备 ， 成本 因 我 国的现有情况 ， 开发 了采用分层分布式控制方式 和相对剩余加工 素， 交货期要求和制作资源 的限制等等。使制造加工过程变 的异 常 最大的优先分配原则的新 型作业车间调度与控制原型系统。 中剩 其 复杂。 一个复杂 的制作系统的成功依赖于对作业车 间通过实时决策 余加工最 大的优先 分配原则是作者提 出的一种新型 的优 先分派规 进行有效 的生产调度与控制。 则。 优先分派规则就如 同计算机操作系统中的作业管理中有先来先 ２ 车间作业调度方法与策略 服务算法 、 最短作业优先算法 、 优先级算法等等 。 已有的优先分派规 国内外 的相关人员通过对各种调度方法与策略的研究 ， 已经提 则见表 ２ 。 出了很多控制系统模型 ， 每种模型都 是按 照调度 中常用 的一个或多 我们知道生 产一个工件通 常要 由很多道工序组 成 ，所 以上面 个性 能指标来设计的 ， 车间调度的常用性能指标见表 １ 。 Ｌ Ｔ与 Ｍ Ｐ ＷＲ的区别就是 ：Ｐ Ｌ Ｔ只 比较单个工序的用时长短而 ＭＷＲ 当然生产过程是个综合 的过程 ， 就好象我们计算机 网络 中的拥 则 比较 的是工件所剩余 的后继工序的时问之 和。 而本 文作者提 出的 塞控制一样 ， 往往要综合考虑多种因素 ， 找到一个最佳的平衡点 ， 才 相对剩余 加工时间最大 的分配原则 于 Ｍ ＷＲ又有所不 同 ： ＭＷＲ中 是解决 问题 的关键。所以实际的调度问题往往是多 目标的 ， 这些 目 的剩余总加工 时间相 当于本 文作者定义 ４中的绝对剩余加 工时间 标 间并不一致 ， 就好象我们要有好 的音质 和画面往往就要有存储空 Ｔ Ｒ，而作 者对工序 的排 序依据是定义 ５中的相对剩余加工 时间 Ａ 间为代价一样 ， 调度 中也要平衡多种性 能指标 ， 有效地进 行多 目标 Ｔ Ｒ， Ｒ 因为在工件实际的加工过程中往往会有不 同工件对 同一机器 调度 。 的竞争 ， 使得工件 的工序加工不 能总是在连续进行中 ， 能会 有等 可 作业 车间调度 的研究方法有 ：最优化法及近似 ／ 启发式方 法。 待， 这样考虑相对剩余时间最长进 行优先排序 的方法应该说更符合 研究表 明 ， Ｐ中寻找最优解是很 困难 的 ，不如试图在合理有限 的 Ｊ Ｓ 生产实际 ， 从而就更可能有效地实现最大流程时 间最小或平均流程 时间内寻找到一个近似的 、 有用的解 。 时间最小的性能 目标 。 调度韵策略有 ： 并行或分布策略、 分解与成组策略 、 人机交互策 可以这样理解 ： 制造系统 内每一 台机床前都存 在一 队列（ 集合）， 略、 动态重调度策略 、 目 多 标优化策略。 该集合中存 放的是当前该设备 能够加工 的工序（ 的可加工 工序 机床 ３敏捷制造环境下的新型调 度方法探讨 集合）， 称为机床虚拟工序队列。在刚开始 时 ， ｔＯ时，机床 虚拟 即 ＝ 现今制 造业的新特 点是： 品种 、 多 小批量 、 制造周期短 、 量要 质 工序队列集合为空 ， 经过初始化 ， 队列 中有了元素 （ 即工序 ） 。设备 求高 ， 在生产制造 的过程中有很大 的不确定性 ， 称之为敏捷制 造环 的下一个加工工件是在该机床虚拟工序 队列集合 中按一定 的规则 境。 在传统的制造环境 中假定最初便具有全部决策信息 的静态调度 进行选择 的。此处的选择 即使用的调度方法 ， 当机床按设 置好 的调 则不能适应新环境的调度要求 了， 以在敏捷制造环境下一般要采 所 度方法选择好 １个工序后， 从对应 的机床虚拟工序队列集合中删去 用动态调度。 动态调度 的方法有 ： 人工智能（ Ｉ方法 、 布式人式智 Ａ） 分 该工序对应工件的所有工序 。 以说调度只发生在工序间有对同一 所 能 （Ａ ） Ｄ Ｉ方法 、 仿真方法 、 人机交互方法 、 基于多代理结构 的车间动 机器的竞争中。 态调度方法等。 ４ 算法验证与实现 郑华林等人研究 的一种 新型的单件小批否是可行的， 要对算法有严 中用到的剩余加工时间最大的优先分派原则即 Ｍ ｏ ｒ ＷＲ ｆ ｓ Ｗｏ Ｍ ｔ ｋ 建立算法的数学模型， 还要开发出调度软件， 通过典型案 Ｒｍ ｉｎ） ｅ ａ ｉ 进行工序粗排 ， ｎｇ 使工件在系统 中的流通时间最短 ， 再在此 格的定义， 例验证算法在工程中的可行性和有效性。 调度问题是许多计算机应 基础上 ， 以工件 的提前 ／ 拖期时 间最 大的工艺块 为调整 目标 ， 进行 用领域的重要问题 ， ｂＳｏ 调度是其中的一类典型的困难问题， Ｊ — ｈｐ ０ 细排 ， 而得 到一个优化的生产作业计划 。可见结合生产实际确定 从 它通常包含多个可并行实现的目 标以及实现这些目标的多种方法 调度 中重点实现的性 能指标 ， 的进行工序安排调度是研究 Ｍ Ｓ 合理 Ｅ 与资源 。作为调度问题 中代表性的 Ｊｂ Ｓ ｏ 调度 ， 目标 是以尽可 ｏ— ｈ ｐ 其 车间作业 中新的调度方法 的重要思想。 能少的时间， 同时满足其它一些约束条件情况下， 将各种操作调度到
面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计
面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计随着智能制造的深入发展，AGV（自动引导车）机器人系统越来越受到制造业企业的重视。
AGV是指采用无线网络、红外线、激光等技术实现运输控制的自动化移动物流装置。
在智能化制造车间中，AGV常常被应用于物流和仓储系统的调度。
其通过感知和判断运输任务和车辆状态，合理规划AGV的路径和优化调度AGV等操作，从而实现车辆的高效调度和精准运输。
本文就是基于智能化制造车间的特点，针对AGV系统的调度算法提出相应设计方案。
一、车辆调度算法车辆调度算法对于AGV系统运行效率的提高非常重要。
首先，需要在系统中建立运输任务列表，包括任务的物品名称、重量、目的地位置、车辆数量和起始时间等信息。
系统首先根据指定的算法选择待执行的运输任务。
较为常见的算法有“先来先服务”（FCFS）、“最短作业优先”（SJF）、“时间片轮转”（RR）等。
“先来先服务”是最简单的调度算法，当新任务到达时，系统按照先后顺序依次处理任务。
优点是简单易实现，缺点是容易造成等待时间较长和资源利用不充分的问题。
这里说的资源利用不充分的问题主要表现在当当前运输任务的终点坐落在其他待执行任务指派的区域中，则在车辆空闲时也不利用这种财产，从而浪费了资源。
SJF算法是一种非抢占式调度算法，它选择下一个要完成的任务是与当前任务中所需执行时间最短的任务。
优点是处理任务时间短，缺点是可能发生“饥饿”问题，即某些任务永远得不到得到执行。
RR算法则是一种抢占式算法，它对每个任务分配一个时间片，按照时间片轮询执行多个任务。
优点是能够合理利用资源，降低等待时间，缺点是动态调度会增加系统成本和实现难度。
结合智能化制造车间实际，设计出专用的调度算法，既要满足任务的快速完成，又要充分利用车辆资源。
在具体实现时，可以采用以下两种算法。
1、任务簇式调度算法这种调度算法是将运输任务根据相似物品或运输目的相同的任务分成任务簇，将任务集中派给特定的AGV处理。
工厂自动化排产调度系统设计与实现
工厂自动化排产调度系统设计与实现近年来，随着科技的不断发展和工业生产的进一步发展，工厂自动化已经成为了当下智能制造的重要标志之一。
工厂自动化排产调度系统是工厂自动化的重要组成部分，它能够根据生产计划和生产数据自动对生产过程进行调度和优化，从而提高生产效率和产能。
本文将介绍工厂自动化排产调度系统的设计与实现。
一、需求分析在设计工厂自动化排产调度系统之前，需要对系统进行需求分析，以确保系统在实现过程中能够满足工厂的生产需求。
我们的工厂需要一个能够实现以下功能的工厂自动化排产调度系统：1. 按照生产计划自动排产，同时能够对排产计划进行调整和优化，以确保生产线的最高效率。
2. 实时监测并记录生产线上的生产数据，对数据进行分析，找出瓶颈并进行优化，以降低生产成本和提高生产效率。
3. 能够自动调配生产线上的人员和设备，并根据生产情况进行动态调整，以达到最优排产效果。
4. 实现生产过程的全面管理，包括产品原材料进货、加工、质检和包装等全过程的跟踪和管理。
二、系统设计在需求分析的基础上，我们开始进行工厂自动化排产调度系统的设计。
这里，我们将系统分成了以下几个部分：生产计划管理模块、生产调度管理模块、生产数据监控管理模块和原材料进货管理模块。
1. 生产计划管理模块生产计划管理模块是工厂自动化排产调度系统的核心，它能够根据生产计划自动排产，并且能够根据生产过程中的实际情况实时调整和优化生产计划。
该模块的具体功能如下：a. 生产计划制定：该模块能够根据生产计划制定工艺流程和生产工序，并将其转换成具体的生产排产计划。
b. 生产排产：该模块能够根据生产计划实时进行排产，并将排产计划发送给生产线上的设备和人员。
c. 生产调整：该模块能够根据生产实时情况进行动态调整和优化生产计划，以达到最优排产效果。
2. 生产调度管理模块生产调度管理模块主要负责对生产设备和人员进行调度和管理，以确保生产线的稳定运行和高效率生产。
该模块的具体功能如下：a. 设备管理：该模块能够对生产设备进行调度和管理，并根据设备的实际情况进行调整和优化。
面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计
面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计随着智能制造技术的不断发展，自动导航AGV（Automated Guided Vehicle）系统已经成为现代制造车间中不可或缺的一部分。
AGV系统能够有效地提高车间的自动化水平，提高生产效率，降低人力成本，减少生产中的错误和事故。
AGV系统的高效调度算法设计一直是一个重要的研究领域，它直接关系到车间生产效率和资源利用率的提高。
本文将围绕面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计展开讨论，介绍AGV系统的工作原理、调度优化目标和调度算法的设计要点。
一、AGV系统工作原理AGV系统是一种无人驾驶而又自动导航的运输车辆，它能够根据预先设定的路线和程序，自主地在车间中完成物料搬运、零部件供给、成品装卸等物流任务。
AGV系统通常由AGV车辆、控制系统、通信系统、传感器等部件组成。
AGV车辆通过激光雷达、摄像头、编码器等传感器感知环境，与控制系统相互通信，通过规划路径、避障导航等功能实现自动搬运任务。
二、调度优化目标在面向智能制造车间的AGV系统中，调度优化的目标通常包括以下几个方面：1. 最大化车辆利用率：尽量减少车辆空闲时间，充分利用AGV资源完成物料搬运任务，提高车间物流效率；2. 最小化物料搬运时间：降低物料搬运的等待时间和路线长度，加快物料供给速度，提高车间生产效率；3. 平衡车辆负载：合理分配物料搬运任务给AGV车辆，避免部分车辆负载过重或负载过轻，减少车辆之间的等待和交叉干涉；4. 考虑车辆能量限制：对于电池供电的AGV车辆，需要考虑车辆的能量消耗和充电需求，使调度安排更为合理和有效。
三、调度算法设计要点四、调度算法应用与发展目前，在AGV系统调度算法设计领域已经涌现了一些研究成果，例如遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、禁忌搜索算法等优化算法在AGV系统调度中应用较为广泛。
未来，随着人工智能技术的不断发展和应用，深度学习、强化学习等技术也将有望在AGV系统调度中得到更好的应用。
面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计
面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计随着现代智能制造技术的快速发展，自动导引车（Automated Guided Vehicle，AGV）在智能制造车间中发挥着越来越重要的作用。
AGV系统可以实现车间内物品的无人自动运输，提高生产效率和物料管理的精度。
AGV系统的调度算法设计是保证系统高效运行的关键。
本文将介绍一种面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计。
为了实现对智能制造车间中AGV的调度，我们需要确定AGV系统的优化目标。
一般情况下，我们希望通过最小化AGV的等待时间和空载时间，最大化AGV的利用率，实现车间生产任务的快速完成。
我们还需要考虑系统的稳定性和鲁棒性，以应对车间运作中的异常情况和变化。
我们可以通过建立AGV系统的模型来实现调度算法的设计。
在模型中，每个AGV被视为一个可移动的实体，可以根据任务需求在车间内自由移动。
我们可以将车间划分为网格状的区域，每个区域表示一个位置。
AGV可以根据当前任务的需求，选择最优的路径进行移动，并根据实时的车间状态进行调整。
在调度算法的设计中，我们可以考虑以下几个方面：1. 任务分配：根据车间中不同任务的优先级和紧急程度，将任务分配给不同的AGV。
可以采用启发式算法，如最短路径算法或贪心算法，来为每个AGV分配任务。
还可以考虑使用进化算法或深度学习算法来优化任务的分配。
3. 避障策略：在车间中，可能存在一些障碍物或者其他AGV，需要进行避障处理。
可以采用避障算法，如躲避算法或协同规避算法，来保证AGV的安全运行。
还可以考虑使用传感器技术或视觉识别技术来检测障碍物和其他AGV，实现精确的避障策略。
为了评价调度算法的效果，我们可以使用仿真平台来模拟车间的运作情况，观察AGV的调度情况和系统的性能指标。
可以通过调整算法的参数和策略，对比不同算法的性能差异，并选择最优的算法。
面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计是一个复杂而关键的问题。
通过确定优化目标，建立模型，设计任务分配、路径规划和避障策略等算法，并使用仿真平台进行评价，可以实现高效和稳定的AGV系统调度。
面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计
面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计随着智能制造车间中自动导引车（Automated Guided Vehicle, AGV）的应用越来越广泛，AGV系统调度算法的设计成为一个研究热点。
本文将介绍面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计。
AGV是一种能够自主导航、搬运物料的无人驾驶车辆。
在智能制造车间中，AGV的调度算法起到了决定AGV工作任务和路径的重要作用。
一个有效的调度算法能够提高AGV系统的工作效率，降低能耗，减少系统的等待时间。
需要确定AGV系统的调度目标。
智能制造车间中的AGV系统可能有多个调度目标，如最小化任务完成时间、最小化能源消耗、最小化AGV的空闲时间等。
这些目标往往是相互冲突的，需要通过合理的调度算法进行权衡。
需要建立AGV系统的模型。
AGV系统包括AGV车辆、工作站、物料和道路网络等各个组成部分。
通过建立数学模型，可以将AGV系统的各个部分抽象成数学的形式，并分析它们之间的关系。
然后，设计调度算法。
调度算法的设计需要考虑到实际的制造车间运行情况，如AGV车辆的数量、工作站的布局、物料的需求等。
还需要考虑到系统的约束条件，如AGV的最大速度、车辆的最大载重量等。
调度算法的设计可以采用启发式算法、优化算法等。
启发式算法是一种经验丰富的算法，通过根据一定的规则来进行决策。
优化算法是通过优化目标函数来得到最优解的算法。
在调度算法的设计过程中，可以根据实际情况选择合适的算法。
需要进行算法实现和测试。
算法的实现可以使用计算机编程语言来完成，通过编写相应的程序来模拟AGV系统的调度过程。
然后，通过设置不同的参数，进行算法的测试和评估。
评价指标可以包括系统的平均等待时间、能源消耗、完成任务的时间等。
面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计是一个复杂的问题，需要考虑到系统的调度目标、模型、约束条件等。
通过合理的算法设计和实现，可以实现AGV系统的高效运行。
基于人工智能的智能排产调度系统设计与实现
基于人工智能的智能排产调度系统设计与实现智能排产调度系统是一种基于人工智能技术的工业生产管理系统，它旨在有效地安排和调度生产设备、人力资源和原材料，以优化生产效率、降低成本和提高产品质量。
本文将对基于人工智能的智能排产调度系统的设计与实现进行探讨。
一、系统设计1.需求分析：在设计智能排产调度系统之前，需对生产过程进行深入分析，包括生产设备的使用情况、生产周期、产品需求量等因素。
同时，还需了解员工的工作情况和技能水平，以确保系统能够合理分配任务和资源。
2.数据采集与处理：智能排产调度系统需要采集并处理大量的实时数据，包括设备运行状态、员工的实时工作情况、原材料库存等信息。
通过传感器、监控设备、终端设备等手段，将这些数据传输到系统中，并利用数据处理算法进行分析和预测。
3.智能算法设计：智能排产调度系统的核心是智能算法的设计。
可以利用机器学习和优化算法来提高生产计划的准确性和效率。
根据历史数据和实时数据，系统可以自动学习和优化生产调度策略，以实现更好的生产效果。
4.系统架构设计：智能排产调度系统需要建立稳定可靠的软硬件架构。
在软件方面，可以采用分布式架构，将不同的模块拆分开，实现模块间的松耦合，提高系统的可维护性和扩展性。
在硬件方面，需要选择高性能的服务器和存储设备，以确保系统能够处理大规模的数据和请求。
二、系统实现1.数据采集与处理：在智能排产调度系统中，数据采集和处理是关键步骤。
可以利用传感器和监控设备将设备运行状态、员工工作情况等信息实时采集并传输到系统中。
然后，通过数据处理算法对这些数据进行分析和预测，为后续的排产调度提供依据。
2.智能算法实现：智能排产调度系统需要设计和实现智能算法，以自动学习和优化生产调度策略。
可以利用机器学习算法对历史数据进行训练，建立预测模型，并根据实时数据进行模型更新和优化。
同时，还可以使用优化算法对生产资源进行调度和分配，以实现生产效率的最大化。
3.用户界面设计：智能排产调度系统需要提供友好的用户界面，方便用户进行操作和监控。
面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计
面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计随着智能制造的发展，越来越多的企业开始将AGV（Automated Guided Vehicle）系统引入到生产流程中，以实现车间物流及生产线的自动化和智能化。
然而，如何对AGV系统进行调度是关键问题之一。
本文将介绍面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计。
1. 调度问题的定义调度问题是指在满足约束条件的前提下，为一组任务分配资源并给出执行顺序的问题。
在智能制造车间中，AGV系统需要执行一些任务，如物料运输、设备调度等。
因此，为了确保车间的高效运转，需要设计一种合理的调度算法来优化任务执行顺序和资源利用率，减少作业时间和成本。
2. 算法设计流程（1）建立任务模型根据车间的实际情况和生产流程，建立一份任务模型，其中包含任务的属性和限制条件。
例如，每个任务可能包括出发点、目的地、工作时间、工作量等等。
（2）确定优化目标确定需要优化的目标，通常包括最小化作业时间、最大化资源利用率、最小化成本等等。
（3）设计任务调度算法根据建立任务模型和确定优化目标，设计任务调度算法。
目前常用的算法包括遗传算法、模拟退火算法、神经网络算法等等。
（4）算法实现根据算法设计，实现一个计算机程序，将任务模型导入程序中，运行算法得出调度方案。
（5）验证和优化运行算法后，需要验证调度方案的可行性和优化效果。
如果发现问题，在实现代码时进行调整和优化，以提高算法的鲁棒性和效率。
3. 算法的具体实现1) 基于遗传算法的任务调度算法遗传算法是基于自然界进化过程的一种算法，通过基因交叉、变异、选择等方式不断优化适应度函数，达到提高算法效率的目的。
对于AGV系统调度问题，可将每辆AGV看作一个基因，任务链看作一条染色体，优化目标为最小化作业时间。
具体步骤如下：（a）初始化种群并随机生成任务链；（b）评价优化目标，并根据适应度选出优秀染色体；（c）进行基因交叉和变异以产生新的染色体；（d）将新的染色体插入到种群中；（e）重复步骤（b）-（d），直到种群适应度无法再提高。
面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计
面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计引言随着工业自动化水平的不断提高，智能制造车间已成为当今制造业发展的趋势。
在智能制造车间中，自动化导航车（AGV）作为物料搬运和运输的重要设备，承担着使生产物料按时按序运输到指定位置的任务。
AGV系统的调度在整个生产过程中起着至关重要的作用，因为它直接影响了生产效率和生产成本。
如何设计一种高效、智能的AGV系统调度算法，对于提高智能制造车间的运行效率至关重要。
本文旨在探讨面向智能制造车间的AGV系统调度算法设计，通过对相关领域的研究和分析，提出一种基于深度学习和优化算法的AGV系统调度算法，以提高系统的调度效率和灵活性。
一、相关工作AGV系统调度算法设计是一个涉及到多种优化问题的复杂任务，需要考虑到车辆路径规划、任务分配、避障算法等多个方面。
在相关领域的研究中，已经有了一些关于AGV系统调度算法的成果。
经典的调度算法包括遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。
这些算法在一定程度上能够解决AGV系统调度问题，但也存在着一些问题，比如收敛速度较慢、容易陷入局部最优解等。
近年来深度学习技术的快速发展，尤其是在图像识别、语音识别等领域的成功应用，为AGV系统调度算法的设计提供了新的思路。
深度学习技术能够通过大量的数据训练神经网络模型，从而实现对复杂的问题进行高效的处理和优化。
将深度学习技术应用到AGV系统调度算法设计中，有望提高系统的调度效率和灵活性。
1. 数据采集和预处理：需要对智能制造车间的实际运行数据进行采集和预处理。
包括AGV的实时位置信息、任务执行情况、设备运行状态等数据。
通过对这些数据进行预处理和分析，可以得到AGV系统的状态信息，为后续的深度学习模型训练提供数据基础。
2. 深度学习模型设计：在数据采集和预处理的基础上，设计深度学习模型来学习和优化AGV系统的调度策略。
可以采用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等模型，通过对实时数据的训练和学习，来实现对系统调度策略的优化和改进。
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。
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Ｆｒ＝ ｓｊｓ ｏｊ １ｏ ａ ｃ ｔｊ
１ 车 间调 度软 件 结构 ’
随着信 息管理系统 的发展 。 的两层客户机 ／ 传统 服务器结 构带来 了两个 突出的问题 ， 即可伸缩性差和安装维护 困难 。 为 了克服这些 问题 ， 人们 又提出 了三层结构 的应 用软件 ， 即整个 系统 由客户端 、应用程序 服务器和数据库服务器 三个 部分组 成， 车间调度软件采用 了这种先进 的技术 。
Ｆｏ ＝ｌｔ ｒｎｎ ｏｐｏ ｉｅ ｐｓｚ
步骤 ４计算交叉概率 ｐ ｃ ＿ 并进行交叉操作 ； 步骤 ５计算变异概率 ｐ ｍ进行变异操作 ， ＿ 跳到步骤 ８ ； 步骤 ６计算交叉概率 ｐ ｃ ＿ 并进行模拟退火 交叉操作 ； 步骤 ７计算变异概率 ｐ ｍ并进行模拟退火变异操作 ； ＿
２ 算 法 的具体 步 骤
步骤 １ 编码 、 解码设计 ， 组成初始群体 ；
ｇｄｏｌｍｅ ‘ ＿ ｔ ｔ 某工序在某机床加工 时间 ｏｉ ｆ ０ ｉａｔ ｐｒ Ｏ ‘ 记录 当前带种群每个编码 的适应 度值 ‘ 一个序列
步骤 ２定义适应度 函数 ， 计算各个个体 的适应度 ｆ ｉ ；
ｅｅ ｌ ｓ Ｉ ｄ ｎ＝ ０Ｔ ｅ ｆ ｍｉ ｈｎ
３ 遗传算法实现车 间调度的程序代码
（） １ 遗传算法初始化
ｄｉ ｍ ｎ＝ｄｉｅ：ｏｌ ｔ ｍ ｉｏ ＝ｊ ｔ
Ｆｎｄ Ｔ ｆ
收稿 日期 ：０ ８ ０ － ６ ２ ０ － ５ ０ 作者简介 ： 蓝炳伟 （９ ７ ） 畲族） １７ 一 ， 男（ ， 海军部 队工程 师 ， 硕士研究生 ， 主要研究 方向为 网络安全 。
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维普资讯
Ｅ ｕ ｐ ｎ Ｍａ ｕ ａ ｔ ｎ ｃ ｎ ｌ ｇ ． ２ ０ ｑ ｉ ｍｅ ｔ ｎ ｆ ｃｒ ｇＴｅ ｈ ｏ ｏ ｙ Ｎｏ８． ０ ８ ｉ Ｉ ｍｉ ｆｄ ｎ＞ｄｉ ｈ ｎ ｔ ｍｅＴ ｅ
Ｅ（－ ）ｊｓ１ ｐｒｎ （ｎ ０ ｊ － ） ｃ＋） （ １＊ ＋） ａｅｔ （ ｄ ｃ １＊ ｓ１ ｋ ｃ ＝ ２ｒ ｓ ｊ
ｐｉ） （ｊ ’＝随机产生 １个基 于工序 和位置 列表 的混 合染 色体
编码
‘ ｓ ［， ｓ ｊ 个 １ ｃ］ ｃ ｊ 中所有 数字排列
Ｎ ｘｊ ｅｔ
Ｎｅ ｔｉ ｘ
Ｅ ｄＳ ｂ ｎ ｕ
（） ２ 计算个体适应度
Ｓ ｂＣ ｌｕａ ＿ ｎｓ ０ ｕ ａ ｌ ｅｎｔｅｓ ｃ ｔ
Ａ ｏｃ 件 技 术 所 以具 有 较 好 的移 植 性 和开 发 性 。 ｄｄ 控
Ｐ ｐｉ 种群中的个体数 ｏ ｓ ｅ： ｚ Ｊｓ ： ｃ 机床数 、 件数 零
Ｓ ｂＦ ｒ ＿ｎ ｉｉ ０ ｕ ｏｍ Ｉｉａ ｚ ｔ ｌｅ
Ｒａ ｄ ｍｉｅ ｎ ｏ ｚ
Ｆｏ ｒｉ＝ １Ｔｏ Ｐ ｐｓｚ ｏ ｉｅ
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《 备制造 技术 ）０ ８年第 ８期 装 ）０ ２
一
种 车 间调度 系统算 法的设计与实现
蓝 炳伟
（ 海军 ９０ ７ 队 ， ２５ 部 广东 湛江 ５４ ３ ） ２ ０ ７
摘要： 采用一种混和编码方式 ， 并将局部搜 索运 用到变异算子 ， 方法 能及 时反 映种群在进化过程 中的过 早收敛程度 ， 该 不仅 能加快计
步骤 ３ 断种群提前 收敛程 度 ，若不收敛则转步 骤 ４若 判 ； 收敛则转步骤 ６ ；
ｉａｔｏ ０ ‘ ｐｒ ｗ ｌ ｆ 每个零件工序数 ｄ ａｔｍ ０ ‘ ｐ ｒｉ ｅ ｔ 每个零件工序加工时 间 ｄｅ ｒｔ ０ ‘ 返回每个 零件的加工时间 ｄｏｌｅｔ ｅ ‘ ｔ ｆ ｅ ｍ Ｏ 每个机床空闲时间 ｏｒ ｉ
Ｎｅ ｔｌ ｘ Ｎｅ ｔ ｘ ｋ
ｄ ｎ ｔ ｅ： ｏ ＝ ｍｉ ＝ｄ ｍ ｉ ｌ ｊ ｉ ｔ ｏ
ＥｎｄＩ ｆ ＥｎｄＩ ｆ Ｎｅ ｔ ｘ
Ｆ ｐ ｒｎｌ ｐｒｎ２ Ｅ ‘ ＝ ａｅｔ＋ ａｅｔ一 Ｆ为剩 下不在 Ｅ中的编码集
算速度 ， 而且还能增强算法的全局收敛 性。算￣ ｒ其 通用性强 ， ；ｘ － ； ｔ － 算法 简单 等特点 ， 可被 广泛应 用￣ － 间调 度问题的优化 中。 ｔ－ ￣
关键 词 ： 间调度 ； 车 遗传算法 ； 熟收敛 早
中 圈 分 类 号 ：４ ６２ Ｆ ０ ． 文 献 标识 码 ： Ａ
文章编号 ：６ ２ ５ ５ ２ ０ ０ － ０ ７ ０ １ ７ — ４ Ｘ（ ０ ８）８ ０ ５ － ３
车间调度软件是一个基 于零 件Ｊ － 信息和车 间状 态信息 ｊｒ ￣ 的数据库 管理系统 ，本 车间调度软件采 用 了 Ｓ ＬＳ ｒｅ 为后 Ｑ ｅｖｒ 台数据库 管理系统 ， 采用 Ｖｓａ Ｂ ｓ 进行 用户界面和企 业逻 ｉ ｌ ａｉ ｕ ｃ 辑 的开发 。同时本软件采用 了分布式数据库 系统模式 ， 运用 了
步骤 ８计算 由交叉和变异生成 的新个体 的适应度 ，构成 新 一代群体 ；
ｉｒ ｐｔ ａ Ｏ＝取 一个 编码
Ｆｒ ｌ ｌｏ ａ ｃ ｏ ＝ ｓｊｓ ｎ ｔｊ
ｄ ｎ０ ｍｉ ＝
Ｆｒ＝ ｊ８ ｏｊ １ｏ ｃ ｔ
步骤 ９判 断是 否达到预定 的迭代 次数 ，如果达到则结 束
寻优 过程 ； 否则转步骤 ３ 。