基于遗传算法的FMS调度问题研究_王海霞

资 源 简 介

基于遗传算法的FMS调度问题研究_王海霞

详 情 说 明

FMS（柔性制造系统）调度问题是现代制造业中的关键挑战之一。王海霞的研究聚焦于利用遗传算法这一智能优化方法来解决FMS环境下的复杂调度问题。

研究背景方面，FMS因其高度自动化和灵活性成为先进制造的重要模式，但同时也带来了调度复杂度急剧上升的问题。传统调度方法难以应对多目标、多约束的实时优化需求，这正是智能算法应用的理想场景。

遗传算法的应用优势主要体现在三个方面：首先，其仿生进化机制特别适合解决组合优化问题；其次，算法本身的并行搜索特性可以避免陷入局部最优；最后，通过设计合适的适应度函数，能够很好平衡FMS调度中的多个优化目标，如最小化完工时间、均衡设备负载等。

研究中的关键技术突破包括染色体编码方案的设计，这直接关系到解空间到基因型的映射效率。针对FMS特点，可能需要采用基于工序的编码方式。此外，研究还涉及适应度函数的设计、遗传算子的改进等核心环节，这些创新使算法在收敛速度和求解质量上得到显著提升。

在应用效果方面，该研究方法在典型的FMS调度场景中展现出明显优势，特别是在处理具有随机订单到达、多品种小批量生产等特征的复杂工况时，相比传统调度方法具有更好的鲁棒性和优化性能。

这项研究为智能制造时代的动态调度问题提供了有价值的解决方案，其方法框架也可拓展应用到其他类似的离散制造系统优化问题中。