1、【摘要】作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題屬于典型調(diào)度問(wèn)題，車間調(diào)度問(wèn)題考慮的是在一定的時(shí)間約束條件下，如何調(diào)度車間內(nèi)有限的資源，在執(zhí)行既定任務(wù)的同時(shí)還要滿足特定的約束條件。資源包括不同種類，人力、現(xiàn)金、設(shè)備、電能、原料等等。任務(wù)也包括不同的要素，完成時(shí)間、交貨時(shí)間、緊要程度、人力消耗和資源消耗等等。同時(shí)任務(wù)之間也有先后順序約束等。車間調(diào)度問(wèn)題在當(dāng)今生產(chǎn)制造企業(yè)中應(yīng)用非常廣泛許多實(shí)際中需要實(shí)現(xiàn)的調(diào)度問(wèn)題本質(zhì)上都非常復(fù)雜，用傳統(tǒng)組合優(yōu)化方法難以實(shí)現(xiàn)。這些問(wèn)題都屬于NP-難問(wèn)題。遺傳算法和模擬退火算法在解決此類問(wèn)題時(shí)已經(jīng)有了比較深入的研究和應(yīng)用，所以用遺傳算法和模擬退火算法解決車間調(diào)度問(wèn)題成為一個(gè)研究方向。作業(yè)車間

2、調(diào)度問(wèn)題是給定一個(gè)作業(yè)集合和一個(gè)機(jī)器設(shè)備集合。每臺(tái)機(jī)器同一時(shí)間可以加工一個(gè)作業(yè)，而每個(gè)作業(yè)包括一系列工序，每個(gè)工序在某個(gè)機(jī)器上需要連續(xù)加工若干時(shí)間。車間調(diào)度研究的問(wèn)題就是在完成既定任務(wù)的情況下如何使所需要的時(shí)間最短化。在過(guò)去的幾十年中，國(guó)內(nèi)外許多研究人員都對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行了深入研究，并且得出了許多令人鼓舞的成果。但是隨著車間調(diào)度問(wèn)題需要考慮的實(shí)際問(wèn)題越來(lái)越復(fù)雜，不可預(yù)期的情況越來(lái)越多，同時(shí)對(duì)車間調(diào)度實(shí)時(shí)性和更多還原E3【AbstractJob-shopschedulingproblembelongstothetypicalschedulingproblem,workshopschedulingpr

3、oblemistalkingaboutthecertaintimeconstraintcondition,howtodispatchtheworkshoplimitedresources,performtask,whilealsosatisfycertainconstraints.Resources,includingdifferentkinds,human,cash,equipment,electricalenergy,rawmaterials,etc.Taskalsoincludesdifferentelements,completiontime,deliverytime,critical

4、degree,humanconsumptionandresourceconsumption,etc.Atth.更多還原國(guó)【關(guān)鍵詞】遺傳算法；模擬退火；自適應(yīng)算子；生產(chǎn)調(diào)度；【KeywordsGeneticalgorithm；Simulatedannealing；Adaptiveoperators；productionscheduling；摘要5-6Abstract6緒論9-12第一章模擬退火遺傳混合算法研究12-191.1引論121.2模擬退火算法概述12-141.2.1模擬退火算法的特點(diǎn)13-141.3遺傳算法概述14-181.3.1遺傳算法的由來(lái)141.3.2遺傳算法基本概念14-161.

5、3.3遺傳算法基本原理16-18本章小結(jié)18-19第二章作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題研究19-242.1 引論192.2 作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題概述19-202.3 作業(yè)車間調(diào)度的目標(biāo)與特點(diǎn)20-212.3.1 作業(yè)車間調(diào)度目標(biāo)202.3.2 車間調(diào)度問(wèn)題的特點(diǎn)20-212.4 車間調(diào)度問(wèn)題的分類21-222.5 車間調(diào)度問(wèn)題的研究發(fā)展趨勢(shì)22-23本章小結(jié)23-24第三章一種改進(jìn)的自適應(yīng)模擬退火遺傳算法24-403.1引論243.2 模擬退火遺傳算法的改進(jìn)24-373.2.1遺傳編碼25-293.2.2 初始種群和適應(yīng)度函數(shù)29-313.2.3 選擇算子31-333.2.4 交叉算子和變異算子33-353.2.5 降溫操作35-3636-373.2.6 改進(jìn)的