阐述改进基于优先权编码改善遗传算法车间作业调度优化

论文导读：
摘要：车间作业调度不足（Job-shop Schedupng Problem，简称JSP）是生产管理的关键内容之一，好的求解策略不仅可以提升生产效率、降低生产成本，而且还可以加速企业对市场的响应速度以提升企业的经济效益和市场竞争力。由于车间作业调度不足是典型的NP-hard不足，传统的优化算法很难求得其最优解，所以本论文在前人探讨的基础上，采取了目前运用最广泛的遗传算法作为求解策略，并对传统的遗传算法进行了改善，提升了算法优化性能。设计了基于优先权矩阵的编码策略，并建立了以最大完工时间为目标的车间作业调度优化数学模型，根据优先权矩阵编码策略，设计了相应的交叉和变异算子，实例计算表明该改善遗传算法可以提升对车间作业调度不足的寻优能力和求解效率。建立了柔性车间作业调度模型，设计了基于双层编码的遗传算法对其进行求解，并以优先权编码为基础设计了相应的双层编码策略、解码算子、交叉算子和变异算子，针对不同的优化目标对计算实例进行了优化。以最大完工时间、机床最大负荷、机床总负荷与交货期为目标，建立了多目标柔性车间作业调度不足的数学模型。根据其特点设计了分层Pareto非劣前沿分级策略，提升了优化效率。浅析了调度不足中的时间因素，将工件运输时间作为独立一部分进行计算，使得调度模型更加贴近生产实际。在相应论述探讨的基础上，采取VC++语言编制完成了车间作业调度优化设计软件，优化实例表明了算法的有效性。关键词：车间作业调度论文改善遗传算法论文改善优先权编码论文多目标优化论文Pareto最优解论文非劣前沿分级论文
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Abstract10-12
第一章 绪论12-18

1.1 探讨的背景和作用12

1.2 国内外探讨近况及水平12-15

1.3 现有探讨有着的不足15

1.4 本论文的主要探讨内容15-18

第二章 遗传算法介绍18-26

2.1 遗传算法的起源与进展18

2.2 遗传算法基本概念18-19

2.3 遗传算法的实现策略19-23

2.3.1 确定不足的编码与解码案例19-21

2.3.2 适应函数的构造和运用21

2.3.3 遗传参数21-23

2.4 遗传算法的特点23-24

2.5 遗传算法的基本流程24-26

第三章 车间作业调度不足概述26-34

3.1 车间作业调度不足主要变量说明26-27

3.2 车间作业调度不足的分类27-28

3.

2.1 单机调度不足27

3.

2.2 并行机调度不足27

3.

2.3 Flow Shop 调度不足27-28

3.

2.4 Job Shop 调度不足28

3.

2.5 Open Shop 调度不足28

3.3 车间作业调度不足的特点28-29

3.4 车间作业调度不足的探讨策略29-33

3.4.1 车间作业调度不足常用求解策略综述29-31

3.4.2 遗传算法求解车间作业调度不足的实现历程31-33

3.5 本章小结33-34

第四章 基于改善遗传算法的车间作业调度优化34-44

4.1 车间作业调度不足的描述34

4.2 基于优先权矩阵编码的遗传算法设计34-38

4.

2.1 编码34-35

4.

2.2 产生初始解35-36

4.

2.3 确定适应函数36-37

4.

2.4 交叉操作37-38

4.

2.5 变异操作38

4.3 实验结果与浅析38-41

4.4 本章小结41-44

第五章 柔性车间作业调度优化44-54

5.1 不足描述44-45

5.2 基于双层编码的遗传算法设计45-50

5.

2.1 编码与解码45-47

5.

2.2 交叉操作47-49

5.

2.3 变异操作49-50

5.3 实验结果与浅析50-52

5.4 本章小结52-54

第六章 多目标柔性车间作业调度优化54-66

6.1 不足描述54-55

6.2 改善 Pareto 分级遗传算法设计55-58

6.

2.1 多目标处理55-57

6.

2.2 选择操作与精英保留对策57

6.

2.3 变异操作57-58

6.3 实验结果与浅析58-63

6.4 本章小结63-66

第七章 考虑运输时间的调度不足优化66-76

7.1 调度不足中时间因素浅析66-67

7.

1.1 准备时间66

7.1.2 调整时间66-67论文导读：7.1.3运输时间677.2不足描述67-687.3改善遗传算法设计68-707.3.1编码与解码68-707.4实验结果与浅析70-747.5本章小结74-76结论76-78参考文献78-83致谢83-85附录85-87上一页12

7.

1.3 运输时间67

2 不足描述67-68

7.3 改善遗传算法设计68-70

7.

3.1 编码与解码68-70

4 实验结果与浅析70-74

7.5 本章小结74-76

结论76-78
参考文献78-83
致谢83-85
附录85-87