車間作業(yè)調(diào)度jobshopscheduling講解-文庫吧
2025-04-22 13:26 本頁面
【正文】 J3: M2 M3 M1 工序 1 工序 2 工序 3 目標(biāo) ?有 M臺機(jī)器及 N個(gè)工件，由于工件的加工工藝的要求，每個(gè)工件使用 M臺機(jī)器的 次序 以及每道工序所花費(fèi)的 時(shí)間 已經(jīng)給定。如何安排在每臺機(jī)器上工件的加工順序，使得總的完工時(shí)間 (Makespan)最小。 Job—shop 調(diào)度問題的實(shí)際應(yīng)用 ?在解決實(shí)際問題的時(shí)候，“工件”和“機(jī)器”可以拓展成相應(yīng)的問題描述。譬如：在生產(chǎn)車間當(dāng)中，把一個(gè)零件或是一組零件看是需要加工的“工件”，而把加工用的車床看成是“機(jī)器”；在飛機(jī)調(diào)度問題中，可以將若干個(gè)不同的飛機(jī)看成“工件”，而將飛機(jī)需要進(jìn)行的操作，看成是需要操作的“機(jī)器”。 ?因而， job shop scheduling問題的實(shí)際應(yīng)用是非常廣泛的。 遺傳算法在解 Jobshop調(diào)度問題方面的研究現(xiàn)狀 ? 由于 JobShop調(diào)度問題是一個(gè) NP難題 ， 而遺傳算法為求 NP難度問題的近似解提供了一種有效手段 ， 所以現(xiàn)在許多人都致力于用遺傳算法解決 Jobshop問題 ， 各有特點(diǎn) 。 但就目前來看： (1)由于 JobShop調(diào)度問題的特殊性 ， 編碼機(jī)制顯得尤為重要 ，因?yàn)榫幋a機(jī)制選擇不當(dāng) ， 遺傳算法的雜交 、 變異算子很容易破壞原加工順序 。 (2)死鎖問題也是一個(gè)重要問題 ， 如果處理不當(dāng) ， 死鎖的出現(xiàn)是無法預(yù)料的 。 (3)收斂性及收斂速度問題 ， 應(yīng)用 GA解 JobShop調(diào)度問題時(shí)很少有人考慮這兩個(gè)問題 ， 所以得到的結(jié)果與最佳值的接近程度無理論保證 。 Jobshop的求解方法 局部搜索（ Local Search） 禁忌搜索（ Tabu Search） 遺傳算法（ Geic Algorithm） 混合進(jìn)化算法 (Memetic Algorithm) 局部搜索算法 ?領(lǐng)域結(jié)構(gòu)（ Neighborhood） :將一個(gè)初始解進(jìn)行微小變動(dòng)以后，產(chǎn)生的解的集合。 Neighborhood 局部搜索算法 ?從一個(gè)初始解開始，每次從領(lǐng)域結(jié)構(gòu)中選擇一個(gè)最好的 鄰居解 作為下一個(gè)初始解，迭代搜索解空間的過程。 局部搜索算法 ?核心
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