基于遗传规划的动态作业车间调度规则生成

摘要：

针对以最小化工件平均加权拖期为调度目标的考虑了工艺路线相关准备时间的动态作业车间调度问题,用基于遗传规划的方法智能设计生成用于优化求解问题的调度规则.详细介绍了算法用于调度规则设计的过程,并给出了仿真实验中算法的参数设置以及测试案例的生成方法.仿真调度结果以及对结果的单因素方差分析表明,由遗传规划进化生成规则的性能明显优于所选取的标杆规则的性能.对规则在其他各性能指标下的调度结果进行了同质分组,结果也表明进化生成的规则在其他调度目标下的鲁棒性也较好,这说明针对所要求解的特定调度问题环境,用智能算法遗传规划设计调度规则的方法是可行且有效的.此外,还分析了模型参数对调度规则性能的影响.针对基于遗传规划算法智能设计调度规则存在的优势与不足,指出了未来的研究方向.

关键词：动态作业车间调度问题、调度规则、遗传规划、仿真调度、工艺路线相关准备时间

所属期刊栏目：24

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目71271160,51575407,51275366. Project supported by the National Natural Science Foundation,China71271160,51575407,51275366

在线出版日期：2018-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：876-885