基于遗传算法求解作业车间调度问题本科毕业设计论文
基于遗传算法的优化调度问题研究
基于遗传算法的优化调度问题研究优化调度问题是在实际生产、运输和服务等领域中普遍存在的挑战。
当前，为了减少成本并提高效率，采用遗传算法来解决优化调度问题已经成为一种常见的方法。
本文将探讨基于遗传算法的优化调度问题研究。
首先，我们需要了解什么是遗传算法。
遗传算法是一种模仿生物进化理论的优化算法。
它模拟了自然界中的进化过程，通过遗传变异和自然选择来优化问题的解决方案。
遗传算法具有全局搜索能力和自适应性，能够在多种条件下找到较好的解决方案。
在优化调度问题中，我们通常面临着资源有限、任务复杂和约束条件多样的挑战。
遗传算法通过使用染色体编码问题的解决方案，并通过模拟遗传变异和自然选择来搜索最佳解决方案。
首先，我们需要定义问题的目标函数。
在调度问题中，目标函数通常是最小化总成本、最大化利润或最大化资源利用率。
例如，在生产调度问题中，我们可以将目标函数定义为最小化总的生产成本，包括工人工资、材料费用和设备使用成本等。
其次，我们需要将调度问题转化为适合遗传算法的编码。
通常，我们使用二进制编码、整数编码或排列编码等方式。
例如，在作业车间调度问题中，我们可以使用排列编码，将作业按照一定的顺序排列，表示调度顺序。
然后，我们需要确定遗传算法的运算符。
遗传算法通常由选择、交叉和变异三个基本操作组成。
选择操作通过适应度函数来评估个体的适应度，并根据适应度选择个体进行交叉和变异。
交叉操作通过交换染色体中的信息来生成新的个体。
变异操作通过随机改变染色体中的信息来引入新的解决方案。
接下来，我们需要定义遗传算法的参数。
参数的选择对算法的性能具有重要影响。
例如，种群大小、选择概率、交叉概率和变异概率等。
通过不断调整参数值，可以提高算法的收敛速度和搜索效果。
最后，我们需要实现遗传算法并进行实验验证。
在实现过程中，我们需要编写适应度函数、选择操作、交叉操作和变异操作等。
通过不断迭代，直到达到终止条件或达到最大迭代次数为止，我们可以得到最优的调度方案。
基于遗传算法的作业调度算法研究
基于遗传算法的作业调度算法研究一、引言作业调度是计算机操作系统中的重要问题之一，它决定了如何合理地安排系统资源和任务执行顺序，以提高系统的效率和性能。
在大规模任务调度中，常常需要寻找最优的任务执行顺序，以最大限度地减少总执行时间或最大化系统的利用率。
遗传算法作为一种常用的优化算法，被广泛应用于任务调度领域。
二、遗传算法概述遗传算法是一种模拟自然界中生物进化过程的随机化搜索算法。
它以生物进化理论为基础，通过模拟群体中个体的遗传、选择、交叉和变异等操作，逐步寻找问题的最优解。
遗传算法的基本流程包括初始化种群、评估个体适应度、选择操作、交叉操作和变异操作。
通过多代的迭代演化，遗传算法能够不断优化个体并找到问题的近似最优解。
三、作业调度问题作业调度问题是指在给定一定资源限制下，将多个作业调度到合适的资源上执行，以实现最优化的调度目标。
在作业调度问题中，常常需要考虑任务之间的优先级、紧急程度、资源占用情况等因素。
通过合理的作业调度算法，可以降低系统的执行时间和资源消耗。
四、基于遗传算法的作业调度算法基于遗传算法的作业调度算法主要分为两个部分：编码设计和遗传算子操作。
编码设计是将作业调度问题转化为遗传算法能够处理的适应度计算问题。
常见的编码方式包括二进制编码、整数编码和浮点数编码等。
遗传算子操作是指在遗传算法的每个迭代中进行选择、交叉和变异等操作，以优化个体的适应度。
具体操作根据实际问题进行调整。
五、实验和结果分析为了验证基于遗传算法的作业调度算法的有效性，进行了一系列实验。
首先，设计了适应度函数，用于评估作业调度方案的优劣程度。
然后，选择了适当的编码方式和遗传算子操作，并设置了实验参数。
最后，通过对比实验组和对照组的结果，分析了基于遗传算法的作业调度算法在不同问题情境下的性能。
实验结果显示，基于遗传算法的作业调度算法在大规模作业调度问题中能够找到较优的解决方案。
通过适当调整遗传算子参数和选择合适的适应度函数，可以进一步提高算法的性能。
基于改进的遗传算法在车间作业调度中的应用与研究
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结 构 和 交 叉 变 异 方 面 ，本 文 设 计 了一 种 新 的 选 择 和 交 叉 变 异算 子对 算 法 进 行 改 进 。
２表 示 Ｔ 件 ，３表 示 Ｔ 件 。 因 为 每 个 ｌ 有 ３道 工 序 ， 丁件 所 以 ，每 个 工 件 在 一 个 染 色 体 中 刚 好 出 现 ３次 。染 色 体 上 第 一 个 ２表 示 Ｔ 件 ２的 第 一 个 Ｔ 序 ，对 照 机 器 约 束 ．该 ＿ 『 二 序 在 机 器 ｍ。 加 Ｔ ， 工件 ２的 第 二 个 工 序 在 机 器 上 加 上 工 ， 以 此 类 推 ，工 件 ２的 第 三 个 工 序 在 机 器 ｍ 上 加 工 ． ， 因 此 ，在基 于工 序 的 编码 方 法 下 ，每 个 个 体 都 对 应 问题 的
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基于遗传算法的车间调度算法优化研究
基于遗传算法的车间调度算法优化研究随着企业规模的扩大和自动化程度的提高，车间调度问题已经成为制造业领域中的一个关键性问题。
理想的车间调度方案应该在保证生产效率和质量的前提下，节约时间和成本，提高生产效益。
然而，由于车间内涉及到多种不同的资源和工艺流程，车间调度问题具有高度复杂性，这就为车间调度算法的研究与优化提出了挑战。
传统的车间调度算法主要采用启发式规则、贪心算法等方法，这些算法虽然简单直接，但是难以得到最佳方案。
而遗传算法则是近年来应用较为广泛的一种优化算法，它模拟了进化论的基本思想，通过随机变异和自然选择来搜索最优解，在求解复杂问题上具有较高的效率和精度。
基于遗传算法的车间调度算法可以分为两个步骤：问题建模和遗传算法求解。
问题建模车间调度问题可以被描述为：在有限的时间内，根据作业间的相关性、机器的可用性和可能的瓶颈制约，把所有作业调度到相应的机器上，使得总制造时间最短。
具体来说，车间调度问题可由以下参数描述：作业集合J={1,2,3,…,n}表示所有作业的集合。
机器集合M={1,2,…,m}表示所有可用机器的集合。
作业间的关系表示为A，A(i,j)=1表示作业i在作业j之前执行。
机器处理时间为T，T(i,j)表示作业i在机器j上处理所需时间。
在此基础上，车间调度问题可以被定义为：找到一个作业序列S={s1, s2, …, sn}，其中作业i排在作业j前面当且仅当A(i,j)=1。
针对每个作业i，找到一个机器mi∈M，最小化完成所有作业所需时间。
遗传算法求解遗传算法是一种优化算法，它通过模拟生物进化的过程，将原始问题转换成一系列适应度函数的求解，进而得到最优解。
具体来说，遗传算法包括以下几个步骤：1. 初始化种群：首先需要随机生成一个初始种群，每个个体都是车间作业序列的一个排列。
2. 适应度评估：对于每个个体，都需要根据其所代表的车间调度方案计算出对应的适应度函数，以评价该个体的优劣程度。
3. 选择操作：通过适应度函数的大小，按一定概率选择个体进入下一代。
基于遗传算法的柔性车间作业调度
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参考文献
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基于遗传算法的车间作业调度问题求解
基于遗传算法的车间作业调度问题求解
谢胜利;董金祥;黄强
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2002(038)010
【摘要】文章提出了一个求解车间作业调度问题的完备的、强壮的遗传算法.在分析车间作业调度问题的数学模型的基础上,给出了:(1)采用分段结构的染色体编码思想;(2)生成可行调度的算法;(3)计算调度目标函数的算法;(4)三种遗传算子及其辅助算子--修正算子的设计.最后,通过仿真验证了算法的有效性和稳定性.
【总页数】4页(P79-82)
【作者】谢胜利;董金祥;黄强
【作者单位】温州师范学院计算机科学系,温州,325003;浙江大学人工智能研究所,杭州,310027;浙江大学人工智能研究所,杭州,310027;浙江大学人工智能研究所,杭州,310027
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
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研究基于遗传算法的生产调度优化问题
研究基于遗传算法的生产调度优化问题随着工业制造业的发展，生产调度问题变得越来越重要。
不仅需要实现生产计划，还需要达到最佳生产效益。
传统的生产调度方法无法满足复杂的生产环境，因此需要新的优化方法来提高生产效率和降低成本。
在此背景下，基于遗传算法的生产调度研究备受关注。
一、遗传算法遗传算法是一种模拟演化分析方法，源于对生物进化过程的研究。
这种算法模拟了生物进化过程，通过选择、交叉和变异等操作逐步优化解，最终得到求解问题的最优解。
遗传算法的流程包括以下几个部分：1. 初始化种群，随机生成初始解。
2. 评估个体，计算每个个体的适应度。
3. 选择优秀个体，根据适应度选择部分个体进行繁殖。
4. 交叉繁殖，将选择的个体进行交叉操作，产生子代。
5. 变异操作，对子代进行变异操作，产生更多的解。
6. 更新种群，将生成的子代加入种群，同时淘汰一部分较弱的个体，以保证种群的多样性。
7. 判断终止条件，如果满足终止条件，则输出最优解；否则，返回第2步。
二、生产调度问题生产调度问题是指如何合理地安排生产计划以解决加工工序的顺序问题，从而提高生产效率。
工厂生产面临的调度问题非常复杂，需考虑多个因素，如设备利用率、生产流程、交货期限等。
生产调度问题通常表现为一个多目标、多约束问题。
三、利用遗传算法解决生产调度问题遗传算法具有快速求解、全局搜索、较强的鲁棒性等优点，在生产调度问题中得到了广泛应用。
在生产调度问题中，遗传算法可以分为两类：静态调度和动态调度。
静态调度是指在该生产任务完全确定的情况下，通过遗传算法求解最优的生产计划。
这类问题的目标函数通常包括最小化完成时间、最小化生产成本等。
动态调度是指在生产过程中根据实际情况对生产计划进行调整，以适应实时变化的生产需求。
这类问题的目标函数通常包括最小化平均延迟、最小化平均完成时间等。
四、遗传算法在生产调度优化中的应用许多研究证明，遗传算法在生产调度问题中具有良好的性能和求解效果。
基于遗传算法的生产调度优化问题研究
基于遗传算法的生产调度优化问题研究近年来，随着信息技术的迅速发展和智能制造的兴起，生产调度优化问题日益受到关注。
优化生产调度可以提高生产效率、降低生产成本。
然而，生产调度涉及到很多变量和复杂的约束条件，需要耗费大量的时间和精力来进行决策。
为了解决这一难题，研究人员提出了基于遗传算法进行生产调度优化的方法，取得了一定的成果。
何为遗传算法？遗传算法是一种启发式优化算法，模拟生物进化的过程对问题进行求解。
它通过模拟生物选择、交叉、变异等进化过程来不断优化搜索解空间中的解。
遗传算法的优点是可以处理复杂的优化问题，但具有良好的收敛性和全局搜索能力。
为什么选择遗传算法？遗传算法是一种比较通用的优化算法，不受问题类型限制。
仅需定义问题的适应度函数，遗传算法可以搜索解空间，找到问题的最优解。
而且，遗传算法可以处理离散问题和连续问题，适应于生产调度优化问题。
在传统的生产调度优化方法中，常用的是线性规划或者插板法等方法，但这些方法在处理复杂问题时效率低下。
如何基于遗传算法优化生产调度问题？（1）定义问题的适应度函数生产调度问题的目标是在最小化生产成本的前提下，统筹协调生产流程，最大化生产效率。
因此，适应度函数可以定义为产量和成本的比值。
同时，还需要考虑生产能力与订单数量之间的矛盾，生产设备资源的利用率等问题。
（2）选择适当的编码方式在遗传算法中，个体是用染色体表示的，而染色体的编码方式会直接影响到算法的效率和稳定性。
常用的编码方式有：二进制编码、格雷编码和实数编码等。
在生产调度中，一般采用实数编码，因为实数编码可以更好地表达工序的时长、物料的用量等实际问题，比较符合生产调度的特点。
（3）制定优化策略并设置适当的参数在进行遗传算法优化时，需要根据实际问题制定优化策略，并设置适当的参数。
例如，选择复制、交叉、变异等策略的比例、交叉率、变异率等参数。
这些参数的合理设置可以增强算法的搜索空间，加快算法的收敛速度。
（4）优化结果的解释与应用最后，需要对优化结果进行解释和应用。
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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 scheduling problem based ongenetic 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 onproduction 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 used 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) obtained 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 completiontime, 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 system 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 shop 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独立进行研究所取得的研究成果。
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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。
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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。
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作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日目录摘要 (I)Abstract (II)1绪论 (1)1.1课题来源 (1)1.2作业车间调度问题表述 (1)1.3车间作业调度问题研究的假设条件及数学模型 (2)1.3.1车间作业调度问题研究的假设条件 (2)1.3.2 车间作业调度问题的数学模型 (3)1.4课题研究内容及结构安排 (4)2 遗传算法相关理论与实现技术 (6)2.1自然进化与遗传算法 (6)2.2基本遗传算法 (7)2.2.1遗传算法的基本思路 (7)2.2.2遗传算法的模式定理 (7)2.2.3 遗传算法的收敛性分析 (9)2.2.4基本遗传算法参数说明 (10)2.3遗传算法的优缺点 (11)2.3.1 遗传算法的优点 (11)2.3.2遗传算法的缺点 (11)2.4遗传算法的进展 (12)2.5小结 (15)3用遗传算法对具体问题的解决与探讨 (16)3.1 研究过程中的几个关键问题 (16)3.1.1设备死锁现象 (16)3.1.2参数编码 (16)3.1.3初始种群的生成 (19)3.1.4 个体的适应度函数 (20)3.1.5算法参数 (20)3.1.6 遗传算子的设计 (21)3.2遗传算法终止条件 (24)3.3 遗传算法解决车间调度问题的改进 (24)3.4 系统仿真 (24)3.5 小结 (29)结论 (30)致谢 (31)参考文献 (32)附录 (33)1 绪论1.1 课题来源随着加入WTO，市场竞争越来越激烈，对制造企业来说，为了能够在竞争中立于不败，降低成本是不得不面临的问题，而确保生产车间较高的生产能力和效率，是当务之急。
此外，有效的调度方法已经成为先进制造技术实践的基础和关键，所以对它的研究具有重要的理论和实用价值。
当前科学技术正进入多学科互相交叉、互相渗透、互相影响的时代，生命科学与工程科学的交叉、渗透和相互促进是其中一个典型例子，也是近代科学技术发展的一个显著特点。
遗传算法的蓬勃发展正体现了科学发展的这一特点和趋势。
所谓生产调度，即对生产过程进行作业计划，作为一个关键模块，是整个先进生产制造系统实现管理技术、运筹方法、优化技术、自动化与计算机技术发展的核心，有效的调度方法和优化技术的研究与应用，是实现先进制造和提高生产效益的基础和关键。
虽然对其研究已有几十年的历史但至今尚未形成一套系统的方法和理论，理论研究与实际应用之间还存在着较大距离。
目前的调度算法大多只关心工件的调度问题，而对其它资源分配问题则研究相对不多，将二者结合起来研究应该是值得注意的问题，目前已有不少学者开始关注该问题。
由于一般车间调度问题的复杂性，各种不同的具体问题往往有许多不同的算法来解决，例如经典的启发式算法，传统的搜索方法等。