車間作業(yè)調度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 ?有 M臺機器及 N個工件，由于工件的加工工藝的要求，每個工件使用 M臺機器的 次序 以及每道工序所花費的 時間 已經給定。如何安排在每臺機器上工件的加工順序，使得總的完工時間 (Makespan)最小。 Job—shop 調度問題的實際應用 ?在解決實際問題的時候，“工件”和“機器”可以拓展成相應的問題描述。譬如：在生產車間當中，把一個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“機器”；在飛機調度問題中，可以將若干個不同的飛機看成“工件”，而將飛機需要進行的操作，看成是需要操作的“機器”。 ?因而， job shop scheduling問題的實際應用是非常廣泛的。 遺傳算法在解 Jobshop調度問題方面的研究現(xiàn)狀 ? 由于 JobShop調度問題是一個 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 。 但就目前來看： (1)由于 JobShop調度問題的特殊性 ， 編碼機制顯得尤為重要 ，因為編碼機制選擇不當 ， 遺傳算法的雜交 、 變異算子很容易破壞原加工順序 。 (2)死鎖問題也是一個重要問題 ， 如果處理不當 ， 死鎖的出現(xiàn)是無法預料的 。 (3)收斂性及收斂速度問題 ， 應用 GA解 JobShop調度問題時很少有人考慮這兩個問題 ， 所以得到的結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） 混合進化算法 (Memetic Algorithm) 局部搜索算法 ?領域結構（ Neighborhood） :將一個初始解進行微小變動以后，產生的解的集合。 Neighborhood 局部搜索算法 ?從一個初始解開始，每次從領域結構中選擇一個最好的 鄰居解 作為下一個初始解，迭代搜索解空間的過程。 局部搜索算法 ?核心
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