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企业能否把现有的资源进行合理配置和充分利用,直接影响到产品的制造成本和企业效益,为了提高资源的利用率和降低成本,生产调度系统必须能够最优化地分配制造资源,一般生产调度问题被认为是NP-hard。
制造系统可划分为三类:离散的、连续的和混合制造系统。关于第一类和第二类,已有大量的研究,但是关于第三类的研究还比较少。
从企业的实际应用出发,本文的工作主要研究塑料制品生产调度,它包含四个制造步骤,每一步都有多台不同的机器或生产线进行生产。塑料制品的生产过程是一个典型的混合制造过程。
在本文的工作中,研究了生产调度基本理论和现有调度方法。详细介绍了遗传算法(Genetic algorithm,GA)和遗传算法在生产调度中的应用,它包括遗传算法的基本概念、基本操作和基本过程。然后详细描述了塑料制品的生产过程,以及遗传算法在塑料制品生产调度中的应用,包括标准遗传算法(SGA)和自适应遗传算法(Adaptive genetic algorithm,AGA)的编码实现。通过数据仿真,比较两种算法的优劣。仿真结果表明这种算法优化结果明显,并且自适应遗传算法明显优于标准遗传算法。