【正文】 種生產(chǎn)模式下如何進(jìn)行組織管理，包括如何組織動(dòng)態(tài)聯(lián)盟、如何重構(gòu)車間和單元、如何安排生產(chǎn)計(jì)劃、如何進(jìn)行調(diào)度是企業(yè)面臨的主要問(wèn)題。21世紀(jì)企業(yè)的先進(jìn)制造模式是完全面向顧客，敏捷制造是綜合了JIT（Just In Time）、并行工程、精益生產(chǎn)的先進(jìn)制造模式的哲理，其目的是要以最低成本制造出顧客滿意的產(chǎn)品。制造過(guò)程中的生產(chǎn)管理與調(diào)度是保證生產(chǎn)質(zhì)量和生產(chǎn)效率的關(guān)鍵，先進(jìn)的生產(chǎn)管理與調(diào)度技術(shù)能夠快速響應(yīng)顧客需求變化的多樣性。當(dāng)前的機(jī)械制造企業(yè)采用多元化、多品種、小批量、高柔性生產(chǎn)方式來(lái)適應(yīng)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)?，F(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展和客戶對(duì)產(chǎn)品的個(gè)性化需求越來(lái)越高，這給傳統(tǒng)制造加工業(yè)帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。 we have established a manufacturing shop scheduling model。關(guān)鍵詞：作業(yè)調(diào)度，遺傳算法，MATLABJob Scheduling Optimization Based on Genetic AlgorithmABSTRACTIn the manufacturing era of economic globalization, demand for our products of customer requires shorter product life cycle. Modern manufacturing and service rendered to the state of integration. The jobshop scheduling technology is the core technology of the production and management technology, is directly related to the quality of enterprise products and services. Effective job shop scheduling techniques can enhance the workshop resources, optimal allocation of capacity, improve production efficiency, reduce production losses, so that enterprises can locate in the central position in the petition of economic globalization.The feature of modern manufacturing sector is variety, small batch (or even a single piece production). The limited resources of the workshop restricting the effective use of existing workshop resources to plete the task to meet market demand in the fastest pace. The scheduling task is to determine the specific processing route, time, machinery and operation according to production goals and constraints for each processing object. Good scheduling strategy has a great role for the optimal production system, improve economic efficiency. The job shop scheduling problem is a typical NPhard problem,and is the most difficult binatorial optimization problems.In this paper, we study manufacturing job shop scheduling problem. The paper systematically introduces the job shop scheduling theory and its development, optimization algorithm for job shop scheduling theory and its characteristics。此外，用Matlab強(qiáng)大的數(shù)值計(jì)算能力和眾多庫(kù)函數(shù)來(lái)編寫(xiě)算法，通過(guò)仿真實(shí)例對(duì)算法的求解效果進(jìn)行了測(cè)試。本文主要研究了制造車間作業(yè)調(diào)度問(wèn)題。優(yōu)良的調(diào)度策略對(duì)于提高生產(chǎn)系統(tǒng)的最優(yōu)性、提高經(jīng)濟(jì)效益都有著極大的作用。現(xiàn)代制造業(yè)的生產(chǎn)特點(diǎn)是品種多、批量小(甚至是單件生產(chǎn))，而車間資源的有限性制約著能否有效利用車間現(xiàn)有資源完成任務(wù)，以最快的速度響應(yīng)市場(chǎng)需求。車間作業(yè)調(diào)度技術(shù)是生產(chǎn)管理技術(shù)的核心技術(shù)，直接關(guān)系到企業(yè)產(chǎn)品以及服務(wù)的質(zhì)量。中北大學(xué)2012屆畢業(yè)設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)摘 要在現(xiàn)今的經(jīng)濟(jì)全球化制造時(shí)代，客戶化的產(chǎn)品需求要求更短的產(chǎn)品生命周期?，F(xiàn)代制造業(yè)與服務(wù)業(yè)呈現(xiàn)融合的狀態(tài)。有效的車間作業(yè)調(diào)度技術(shù)，可以增強(qiáng)車間資源優(yōu)、化配置能力、提高企業(yè)的生產(chǎn)效率、減少生產(chǎn)損耗，使企業(yè)在經(jīng)濟(jì)全球化的競(jìng)爭(zhēng)中處于領(lǐng)先地位。調(diào)度的任務(wù)是根據(jù)生產(chǎn)目標(biāo)和約束，為每個(gè)加工對(duì)象確定具體的加工路線、時(shí)間、機(jī)器和操作等。作業(yè)車間調(diào)度問(wèn)題是一個(gè)典型的NP—hard問(wèn)題，是最困難的組合優(yōu)化問(wèn)題之一。本文系統(tǒng)地介紹了車間作業(yè)調(diào)度理論及其發(fā)展?fàn)顩r、用于作業(yè)車間調(diào)度理論的優(yōu)化算法及其特點(diǎn)；針對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的作業(yè)調(diào)度，描述了調(diào)度的分類以及常規(guī)調(diào)度方法；建立了制造車間調(diào)度模型；利用染色體編碼方法和遺傳算子，用遺傳算法解決該調(diào)度問(wèn)題。實(shí)例證明，該程序算法結(jié)果較好，能充分利用設(shè)備資源組織生產(chǎn)，對(duì)于車間的實(shí)際生產(chǎn)具有較強(qiáng)的指導(dǎo)意義。 contrary to job scheduling of the production process, we describes the classification of scheduling and conventional scheduling methods。 we use chromosome coding, genetic operators and genetic algorithm to solve the scheduling problem. In addition, using the Matlab numerical puting power and number of library functions to write the algorithm to test the effects of algorithm by simulation examples. Examples show that The program algorithm is better, equipment of organizing production resource utilization, The algorithm has a strong guiding significance for the actual production of the workshop.Keywords: Job Scheduling, Genetic Algorithm, MATLAB目 錄1 緒論 1 課題研究背景及意義 1 問(wèn)題的提出 1 課題的現(xiàn)實(shí)與理論意義 1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述 3 本文的研究?jī)?nèi)容 42 車間作業(yè)調(diào)度算法 5 調(diào)度問(wèn)題特點(diǎn)與分類 5 車間作業(yè)調(diào)度問(wèn)題描述 5 調(diào)度問(wèn)題優(yōu)化算法 63 求解調(diào)度問(wèn)題的遺傳算法 10 遺傳算法求解調(diào)度問(wèn)題的優(yōu)越性 10 遺傳算法簡(jiǎn)介 11 遺傳算法概述 11 遺傳算法基本過(guò)程 12 遺傳算法執(zhí)行策略 154 車間作業(yè)調(diào)度的建模 17 車間作業(yè)調(diào)度問(wèn)題描述 17 遺傳算法設(shè)計(jì)思想 18 編碼 18 生成初始種群 19 適應(yīng)度函數(shù) 19 選擇算子 19 交叉算子 19 變異算子 19 遺傳算法流程 195 用Matlab實(shí)現(xiàn)模擬作業(yè)調(diào)度 22 程序設(shè)計(jì)思想及偽代碼 22 分析結(jié)果的可行性、運(yùn)行時(shí)間以及目標(biāo)函數(shù)值 26 仿真輸出結(jié)果 26 分析結(jié)果 276 結(jié)論與展望 30參考文獻(xiàn) 32致 謝 34第 II 頁(yè) 共 II 頁(yè)1 緒論 課題研究背景及意義 問(wèn)題的提出隨著科學(xué)技術(shù)、經(jīng)濟(jì)全球化和信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，生產(chǎn)企業(yè)面臨著多變的商業(yè)環(huán)境［1］。原來(lái)簡(jiǎn)單的、局部的、常規(guī)的計(jì)劃和僅憑經(jīng)驗(yàn)的管理已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代化的要求。制造業(yè)的經(jīng)營(yíng)重心已從企業(yè)規(guī)模和產(chǎn)品成本轉(zhuǎn)移到用戶需求和上市時(shí)間、產(chǎn)品質(zhì)量、制造成本和售后服務(wù)。為了保證生產(chǎn)的高效穩(wěn)定運(yùn)行，以獲得最大的經(jīng)濟(jì)效益，企業(yè)管理者必須能根據(jù)市場(chǎng)上原料供應(yīng)和產(chǎn)品需求的變化進(jìn)行經(jīng)營(yíng)決策和組織生產(chǎn)，能利用現(xiàn)有的資源做出最有效的調(diào)度方案，使企業(yè)生產(chǎn)獲得最大的綜合經(jīng)濟(jì)效益。對(duì)于中小型企業(yè)來(lái)敏捷制造就是先進(jìn)的生產(chǎn)模式，生產(chǎn)調(diào)度方案的優(yōu)劣是敏捷制造的標(biāo)志。其中車間調(diào)度與控制技術(shù)是實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)高效、高柔性和高可靠性的關(guān)鍵。因此，有效的調(diào)度方法和優(yōu)化技術(shù)的研究和應(yīng)用，是實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品高質(zhì)、低耗，進(jìn)而使企業(yè)贏得市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的有力武器[2]。每個(gè)作業(yè)都由一些工序組成，而每個(gè)工序則必須由指定的機(jī)器加工處理。以前大部分企業(yè)主要依靠經(jīng)驗(yàn)豐富的工人手工安排調(diào)度計(jì)劃，在調(diào)度問(wèn)題比較簡(jiǎn)單的情況下還是可行的。1973年harrington博士提出計(jì)算機(jī)制造集成制造CIM的概念，CIM是一種組織、管理與運(yùn)行企業(yè)生產(chǎn)的新哲理，它借助計(jì)算機(jī)軟件、硬件，綜合運(yùn)用現(xiàn)代管理技術(shù)、制造技術(shù)、信息技術(shù)、自動(dòng)化技術(shù)、系統(tǒng)工程技術(shù)，將企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中有關(guān)人、技術(shù)、經(jīng)營(yíng)管理三要素及其信息流與物質(zhì)流有機(jī)地集成并優(yōu)化運(yùn)行[3][4]。作為實(shí)施CIMS工程中的一個(gè)重要組成部分，生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)模型中不可缺少的一個(gè)層次。由于大量的調(diào)度問(wèn)題是NP完全問(wèn)題[13]，近幾年各種智能計(jì)算方法逐漸被引入到調(diào)度問(wèn)題中，如遺傳算法、模擬退火算法等，但是目前尚無(wú)有效的求解策略，因此調(diào)度問(wèn)題的研究也具有重要的理論意義[5]。具體就是針對(duì)一項(xiàng)可分析的工作（如產(chǎn)品制造），探討盡可能滿足約束條件（如交貨期、工藝路線、資源情況）的前提下，通過(guò)下達(dá)生產(chǎn)指令，安排其組成部分（操作哪些資源）、其加工時(shí)間及加工的先后順序，以達(dá)到合理利用產(chǎn)品制造資源，獲得產(chǎn)品制造時(shí)間和成本的最優(yōu)化[14] ，提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的目的。它研究的是如何合理地配置加工過(guò)程的各種資源，減少零件在加工過(guò)程中的各種浪費(fèi)，從而提高設(shè)備利用率和生產(chǎn)率，降低生產(chǎn)成本。生產(chǎn)調(diào)度對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)是至關(guān)重要的，在品種多、中小批量生產(chǎn)環(huán)境下的主生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題更加復(fù)雜和重要[12]。1954年，Johnson對(duì)兩臺(tái)機(jī)床FlowShop型調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行了研究后，提出了解決車間調(diào)度部分特殊問(wèn)題的優(yōu)化算法，代表理論研究的開(kāi)始。由于車間調(diào)度問(wèn)題的復(fù)雜性，各種不同的具體問(wèn)題往往有不同的解決方法。隨著70年代后期調(diào)度理論研究的深入及各種交叉學(xué)科的發(fā)展，又涌現(xiàn)出了許多新的車間調(diào)度理論與方法，如：基于運(yùn)籌學(xué)（OR）方法[6]、基于控制的方法、基于DEDS（離散事件動(dòng)態(tài)系統(tǒng)）的解析模型方法、模擬退火法，啟發(fā)式算法[10]，禁忌搜索法[7]以及拉格朗日約束松弛法[8]等，代表著經(jīng)典調(diào)度理論趨向成熟。Davis是最早把遺傳算法應(yīng)用于車間調(diào)度問(wèn)題的學(xué)者之一，他在使用GA求解車間調(diào)度的問(wèn)題的研究中取得了近似最優(yōu)解。此后，很多學(xué)者就遺傳算法在車間調(diào)度問(wèn)題方面的應(yīng)用做了大量研究。國(guó)內(nèi)對(duì)于車間調(diào)度問(wèn)題的研究起步比較晚，基本上是靠調(diào)度人員的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行車間作業(yè)分配和調(diào)度。目前,研究工作主要集中在清華大學(xué)等CIMS(Computer Integrated Manufacturing System)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，這些實(shí)驗(yàn)室的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)基本上還處于試用階段，距離開(kāi)發(fā)出成熟的軟件系統(tǒng)還有很長(zhǎng)一段距離，因此還需要投入大量的人力物力進(jìn)行該方面的研究。通過(guò)研究與分析車間作業(yè)調(diào)度系統(tǒng)，給出了調(diào)度的數(shù)學(xué)模型，運(yùn)用Matlab遺傳算法工具箱進(jìn)行了仿真調(diào)度，并分析了結(jié)果。第二章詳細(xì)闡述了車間作業(yè)調(diào)度問(wèn)題，分析了調(diào)度模型及模型描述，總結(jié)了車間調(diào)度的求解方法。重點(diǎn)研究了遺傳算法在車間作業(yè)調(diào)度優(yōu)化中的操作過(guò)程，包括了編碼方式、種群大小、交叉方式與概率、變異方法與概率等參數(shù)的選擇。第五章運(yùn)用Matlab遺傳算法工具箱，通過(guò)編碼實(shí)現(xiàn)模擬作業(yè)調(diào)度。第 34 頁(yè) 共 34 頁(yè) 2 車間作業(yè)調(diào)度算法