【正文】 型都需要這一控制器，并且每個(gè)模型只允許存在一個(gè)EventController對(duì)象。Reset和EndSim圖標(biāo)是為控制仿真模型而準(zhǔn)備的。在eMPlant系統(tǒng)中利用遺傳算法模塊進(jìn)行車間作業(yè)調(diào)度優(yōu)化時(shí)，需要考慮如下問題：（1）染色體編碼車間作業(yè)調(diào)度問題屬于遺傳算法的序列性（GA Sequence）任務(wù)，其染色體采用工件的加工順序號(hào)進(jìn)行編碼，即染色體反映了待優(yōu)化加工任務(wù)的加工順序，這就意味著每一個(gè)基因一道加工工序。（2）交叉算法對(duì)于車間作業(yè)調(diào)度問題，由于存在著順序約束和資源約束，而染色體采用了工件的加工順序進(jìn)行編碼，如果采用非序號(hào)編碼的染色體一樣任意進(jìn)行交叉，則會(huì)產(chǎn)生大量的不可行的解，造成GA的早熟或者無法收斂，使得整個(gè)遺傳算法無法繼續(xù)下去，對(duì)這類問題，需要使用部分映射交叉PMX、次序交叉OX和循環(huán)雜交CX等特殊形式。（3）交叉算法與交叉算子一樣，所采用的序號(hào)編碼方式?jīng)Q定了傳統(tǒng)的變異算子也不能被應(yīng)用。如個(gè)體A=1 2 3 4 5，隨機(jī)選擇兩點(diǎn)2,5，交換后為B=1 5 3 4 2；另一種為逆序變異，即在要變異的子個(gè)體中隨機(jī)選擇兩點(diǎn)，講兩點(diǎn)之間的基因進(jìn)行逆轉(zhuǎn)，如子個(gè)體A的逆轉(zhuǎn)點(diǎn)為2,5，具體操作為：A=1 2 3 4 5，逆轉(zhuǎn)后為B=1 2 5 4 3。（5）適應(yīng)度值函數(shù)適應(yīng)度值函數(shù)由調(diào)度和優(yōu)化目標(biāo)確定的。在“GASequence”類型染色體組件中設(shè)計(jì)遺傳算法的染色體基因座的類型、交叉算法、交叉概率、變異概率、變異算法和概率等；在“遺傳算法向?qū)А苯M件中設(shè)置系統(tǒng)的優(yōu)化目標(biāo)、種群數(shù)量。 仿真實(shí)例 實(shí)例1一．實(shí)例數(shù)據(jù)本實(shí)例有5臺(tái)機(jī)床，加工3種不同的工件。加工信息表如表41，其它參數(shù)表如表42工件工序加工設(shè)備準(zhǔn)備時(shí)間（min）加工時(shí)間（min）w113660248803312120w211550247703144043880w3113302266035550表41工件需求數(shù)量（個(gè)）基準(zhǔn)批量（個(gè)）交貨期（h）提前懲罰（元/h）拖期懲罰（元/h）w1608210520w2406200530w38010180530生產(chǎn)線運(yùn)行費(fèi)用OE（元/h）：400表42二． 模型建立1. 創(chuàng)建Frame窗口。最后生成的仿真模型如圖42圖42。（2）自定義SingleProc的屬性打開SingleProc,在“用戶定義的屬性”中新建一個(gè)屬性，如圖44。（3）設(shè)置Source對(duì)象的參數(shù)此實(shí)例中Source對(duì)象采用生成表的方式來順序生成MU，Source對(duì)象的設(shè)置如圖45所示。當(dāng)有工件要離開PlaceBuffer時(shí)，會(huì)自動(dòng)調(diào)用“Method2”程序，以此來判斷工件的去向。當(dāng)工件進(jìn)入M1時(shí)調(diào)用“Method1”程序，判斷工件在該設(shè)備上的開始時(shí)間、準(zhǔn)備時(shí)間以及加工時(shí)間；當(dāng)工件離開M1時(shí)調(diào)用“Method”程序，判斷工件的去處。圖47（6）設(shè)置Buffer的參數(shù)當(dāng)某個(gè)工件的所有工序加工完畢后，會(huì)進(jìn)入Buffer中。當(dāng)工件進(jìn)入Buffer時(shí)，會(huì)自動(dòng)調(diào)用“Method3”。當(dāng)點(diǎn)擊EventController中的“重置”按鈕后，會(huì)自動(dòng)調(diào)用Reset對(duì)象；EndSim：將工件的加工信息記錄到TableFile4中。當(dāng)工件離開某個(gè)加工設(shè)備時(shí)會(huì)自動(dòng)調(diào)用Method對(duì)象。當(dāng)工件進(jìn)入某個(gè)加工設(shè)備時(shí)會(huì)自動(dòng)調(diào)用Method1對(duì)象。當(dāng)工件離開PlaceBuffer時(shí)會(huì)自動(dòng)調(diào)用Method2對(duì)象。當(dāng)工件進(jìn)入Buffer時(shí)會(huì)自動(dòng)調(diào)用Method3對(duì)象。（8）各個(gè)TableFile對(duì)象的內(nèi)容介紹TableFile：用來順序生成所需的Entity；B0B0B0B04：定義工件wwww4的工藝路線；TableFile1：用來定義各工件的批量大小及交貨期；TableFile2：用來記錄各批次的目標(biāo)函數(shù)值；TableFile3：用來定義各工件的單位時(shí)間懲罰值；Result_Table：用來記錄仿真運(yùn)行后的結(jié)果；TableFile4：用來記錄工件的投產(chǎn)順序。(10)GA模塊參數(shù)的設(shè)置GASequence中參數(shù)的設(shè)置：交叉方式采用順序交叉（OX），；變異方式采用隨機(jī)變異，如圖49；GAWizard中參數(shù)的設(shè)置：Number of generations為5；Size of generation為10；Fitness calculation采用method控制，編寫method的內(nèi)容為result:=time_to_num()/60/60*400++。打開Mus to be watched,；打開Resources to be watched，.，.，.，.，.。圖49三． 仿真運(yùn)行結(jié)果分析為了驗(yàn)算算法的有效性，采取兩種調(diào)度方式來進(jìn)行對(duì)比。運(yùn)行仿真后得到的調(diào)度結(jié)果為如圖410所示：圖410該調(diào)度方式的總成產(chǎn)周期為260小時(shí)7分鐘，提前完工懲罰費(fèi)用為15960元，拖期完工懲罰費(fèi)用為167020元。雙擊打開GAWizaed，點(diǎn)擊Run選項(xiàng)中的Start按鈕，啟動(dòng)優(yōu)化。由上圖可以看出：在傳統(tǒng)調(diào)度中，由于批量過大，某些工件的單道工序占用機(jī)床時(shí)間過長(zhǎng)，導(dǎo)致了其它型號(hào)的工件一直處于等待狀態(tài)，部分機(jī)床處于空閑狀態(tài)從而造成了設(shè)備利用率低下，增大了工件的生產(chǎn)周期。產(chǎn)品名稱w1w2w3分批數(shù)量435批量大小8,8,8,3612,12,1610,10,10,10,40表43利用GAWizaed來對(duì)投產(chǎn)順序進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化結(jié)果如圖413所示：圖413優(yōu)化后的最佳投產(chǎn)順序?yàn)閣1(8)→w1(8) →w1(8) →w1(36) →w2(12) →w2(12) →w2(16) →w3(10) →w3(10) →w3(10) →w3(10) →w3(40)。最佳調(diào)度結(jié)果如圖414所示。方案2：分批方案如表44所示。3. 結(jié)果比較兩種方案的對(duì)比結(jié)果如表45所示。采用變批量調(diào)度，生產(chǎn)周期大大縮短了，設(shè)備的利用率得到了很大程度的提高，有利于企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)中取得更大的優(yōu)勢(shì)。 實(shí)例2一．實(shí)例數(shù)據(jù)本實(shí)例有4臺(tái)機(jī)床，加工9種不同的工件，用最小化總生產(chǎn)周期作為目標(biāo)函數(shù)。工件需求數(shù)量（個(gè)）基準(zhǔn)批量工序加工設(shè)備準(zhǔn)備時(shí)間(s)加工時(shí)間(s)12041M170 240 2M290 120 22061M1180 480 2M460 480 32041M1180 480 2M460 480 42081M320 120 2M240 180 3M160 60 52051M320 120 2M240 180 3M160 60 62041M170 240 2M260 120 3M460 60 72061M2120 240 820101M170 300 2M2120 180 3M460 120 92061M190 420 2M4120 240 M1：沖壓100 M2：鉆孔 M3：沖壓60 M4:清洗表46二．仿真模型建立的仿真模型如圖417所示。在傳統(tǒng)調(diào)度方式下的最佳調(diào)度結(jié)果如圖419所示。分批方案如表47所示。在變批量調(diào)度方式下的最佳調(diào)度結(jié)果如圖421所示。兩種方案的結(jié)果對(duì)比如表48所示。 仿真結(jié)論通過實(shí)例1和實(shí)例2的仿真驗(yàn)證結(jié)果可知，運(yùn)用本文的變批量調(diào)度算法得到的優(yōu)化調(diào)度相對(duì)于傳統(tǒng)調(diào)度情況下的優(yōu)化調(diào)度有較大的優(yōu)勢(shì)，能夠提高設(shè)備的利用率，縮短生產(chǎn)周期。第五章 總結(jié)與展望 全文總結(jié)作業(yè)車間調(diào)度問題屬于NP難的組合優(yōu)化問題，尋找具有多項(xiàng)式復(fù)雜性的最優(yōu)算法幾乎是不可能的，但越來越多的學(xué)者進(jìn)行不斷的探索。本論文的主要工作如下：；闡述了車間調(diào)度的基本概念；簡(jiǎn)單介紹了變批量調(diào)度，并與傳統(tǒng)調(diào)度進(jìn)行了比較。；對(duì)變批量調(diào)度的分批策略進(jìn)行了研究；對(duì)仿真方法的幾個(gè)關(guān)鍵問題進(jìn)行了分析介紹。 車間調(diào)度存在的問題與研究展望 車間調(diào)度目前存在的問題在車間調(diào)度領(lǐng)域，已經(jīng)有大量的優(yōu)化方法得到了廣泛的研究與應(yīng)用?，F(xiàn)有大多數(shù)的建模及優(yōu)化調(diào)度算法，只是針對(duì)某一個(gè)經(jīng)典算例，例如Flowshop問題、Jobshop問題或者柔性作業(yè)調(diào)度問題展開。這也導(dǎo)致了這些方法在實(shí)際運(yùn)用中的難以展開。因此針對(duì)車間調(diào)度問題，需要研究通用的建模方法以及與之相應(yīng)的優(yōu)化算法。經(jīng)典調(diào)度理論雖然在數(shù)學(xué)上很完全，但在研究問題時(shí)對(duì)于真實(shí)環(huán)境進(jìn)行了大量的簡(jiǎn)化，進(jìn)而導(dǎo)致了調(diào)度模型脫離了生產(chǎn)實(shí)際，因此優(yōu)化的結(jié)果很難直接應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)。（2） 優(yōu)化目標(biāo)單一現(xiàn)有的大部分調(diào)度問題都是只對(duì)單一的時(shí)間目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，而對(duì)其他的指標(biāo)研究較少，特別是對(duì)多目標(biāo)情況下的優(yōu)化問題研究更少。這也導(dǎo)致了企業(yè)不愿意運(yùn)用單一目標(biāo)的調(diào)度算法來指導(dǎo)實(shí)際的生產(chǎn)計(jì)劃。（3） 動(dòng)態(tài)性和實(shí)時(shí)性的處理不夠?qū)嶋H的生產(chǎn)過程中存在著各種緊急事件和突發(fā)事件，譬如生產(chǎn)設(shè)備的故障、訂單交貨期的變更、人員的礦工等，這些緊急事件和突發(fā)事件往往會(huì)導(dǎo)致事先做好的生產(chǎn)計(jì)劃無法順利進(jìn)行，造成企業(yè)的損失。特別是如何同時(shí)應(yīng)對(duì)緊急事件動(dòng)態(tài)調(diào)度以及常規(guī)動(dòng)態(tài)調(diào)度的研究就更少。 研究展望本文對(duì)車間作業(yè)變批量調(diào)度問題進(jìn)行了一點(diǎn)研究，但是由于時(shí)間和自身的知識(shí)有限，本文在研究方面還存在許多不足和遺憾。，靈活性還有待提高，需要對(duì)相關(guān)的編程軟件進(jìn)行進(jìn)一步的學(xué)習(xí)與研究，通過編程軟件與仿真軟件的集成，提高調(diào)度的靈活性與準(zhǔn)確性。 。 :=1。 :=0。 :=0。end。s:string。do for i:=1 to loop s:=s++num_to_str([4,i])。 [1,+1]:=s。 [2,]:=l。 [5,]:=。end。 Result_Table[2,]:=.name。 Result_Table[4,]:=。 .CurMacXh:=.CurMacXh+1。 .CurProcTime:=B01[3,.CurMacXh]*.lotsize。 when w2 then .CurMacName:=B02[1,.CurMacXh]。 .CurPreTime:=B02[2,.CurMacXh]。 .CurProcTime:=B03[3,.CurMacXh]*.lotsize。 ?.LastEntityName:=.Name。 when M2 then .move(Buf_M2)。 when M4 then .move(Buf_M4)。 when Finish then .move(Buffer)。end。 ?.proctime:=.CurProcTime。 else ?.setuptime:=0。end。 .lotsize:=[1,[4,]]。 if then :=+1 end。 .CurProcTime:=B01[3,.CurMacXh]*.lotsize。 when w2 then .CurMacName:=B02[1,.CurMacXh]。 .CurPreTime:=B02[2,.CurMacXh]。 .CurProcTime:=B03[3,.CurMacXh]*.lotsize。 inspect .CurMacName when M1 then .move(Buf_M1)。 when M3 then .move(Buf_M3)。 when M5 then .move(Buf_M5)。 end。6. Method3 各批次的目標(biāo)函數(shù)值計(jì)算：is i:integer。do i:=time_to_num(.DueDate*60*60)。:=+[2,.name]/60*i/60*.lotsize。 [1,+1]:=.name。 if i=0 then[3,]:=[2,.name]/60*i/60*.lotsize。 [3,]:=0 end。:=++time_to_num()/60/60*400。 :=time_to_num()/60/60*400。實(shí)例2：Method3 總時(shí)間：isdo :=。其余的Method與實(shí)例1中相同。本論文是在指導(dǎo)老師的親切關(guān)懷和悉心教導(dǎo)下完成的。杜老師深厚的理論基礎(chǔ)、豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、嚴(yán)謹(jǐn)求實(shí)的治學(xué)態(tài)度，讓我受益匪淺。其次感謝郭銀洲師兄和王爍師姐。感謝全體同學(xué)，感謝大家這一年來對(duì)我學(xué)習(xí)、工作各方面的配合和支持，感謝大家給我的關(guān)心和幫助。感謝所有幫助過我的老師、親人、朋友、同學(xué)們，在此一致向你們