車間作業(yè)調(diào)度jobshopscheduling講解-展示頁
2025-05-24 13:26本頁面
【正文】 M1 M2 J3: M2 M3 M1 工序 1 工序 2 工序 3 目標(biāo) ?有 M臺機(jī)器及 N個工件，由于工件的加工工藝的要求，每個工件使用 M臺機(jī)器的 次序 以及每道工序所花費(fèi)的 時間 已經(jīng)給定。 ?機(jī)器上約束：每臺機(jī)器每一個時刻最多只能執(zhí)行一個工件，且該工序的執(zhí)行時間是非搶占的。其中，工序的加工時間給定。每個工件以一定的 次序 在所有的機(jī)器上輪流加工。由此可見，要想進(jìn)一步研究 JSS,選擇一種有效的方法極為必要。長期以來， JSS研究的方法始終以啟發(fā)式算法為主導(dǎo)，絕大部分的 JSS研究工作也都圍繞著啟發(fā)式算法進(jìn)行，如基于啟發(fā)式算法的 JSS仿真系統(tǒng)，基于啟發(fā)式算法的并行JSS系統(tǒng)，基于啟發(fā)式算法的 JSS專家系統(tǒng)，等等，盡管這些研究取得了一定的應(yīng)用效果，但是卻存在著難以克服的弱點(diǎn)，如計(jì)算規(guī)模不可能較大，尋優(yōu)結(jié)果不具備全局特性等等。車間調(diào)度算法 (job shop scheduling) 彭博 20211121 主要內(nèi)容 ?Job—shop 調(diào)度問題 ?遺傳算法理論 ?遺傳算法在車間調(diào)度算法中的求解過程 問題提出 ? 車間作業(yè)調(diào)度 (JobShop Scheduling),簡稱 JSS,是一個典型的 NP難問題，是 Operation Research領(lǐng)域中研究的重要課題。它的研究不僅具有重大的現(xiàn)實(shí)意義，而且具有深遠(yuǎn)的理論意義。近年來，又有學(xué)者提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車間作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)，但此種方法在 JSS規(guī)模較大時，卻存在著計(jì)算速度慢與結(jié)構(gòu)參數(shù)難以確定的弱點(diǎn)。 問題描述： ?假設(shè)有 n個工件 {J1,J2,…,Jn} 要在 m臺機(jī)器{M1,M2,…,Mm} 上進(jìn)行加工。每個工件分成 m個工序，而每個工序?qū)?yīng)了相應(yīng)的加工機(jī)器。 J1: M1 M2 M3 J2: M3 M1 M2 J3: M2 M3 M1 工序 1 工序 2 工序 3
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