基于遗传算法的车间动态调度研究_张富生

资 源 简 介

基于遗传算法的车间动态调度研究_张富生

详 情 说 明

遗传算法在车间动态调度中的应用研究

车间动态调度是制造业中一项关键且复杂的任务，旨在根据实时生产状态（如机器故障、订单变更等）动态调整生产排程。传统调度方法在动态环境下往往难以快速响应，而遗传算法因其全局搜索能力和适应性成为解决这一问题的有效工具。

遗传算法的核心思路是通过模拟生物进化过程（选择、交叉、变异）逐步优化调度方案。在车间调度场景中，染色体编码通常表示工序顺序或机器分配，适应度函数则对应调度目标（如最小化完工时间、均衡机器负载等）。动态调度的挑战在于如何通过遗传操作快速生成新解，同时继承历史调度的有效信息以提升效率。

研究中的关键创新点可能包括：针对动态事件的触发式重调度机制、混合编码策略以平衡解的质量与算法速度，以及结合局部搜索（如禁忌搜索）来增强遗传算法的局部优化能力。这类方法能够显著提升车间对突发事件的响应速度，同时保证整体生产效率。

未来方向可能涉及与强化学习结合以实现更智能的适应性调度，或引入数字孪生技术进行调度方案的实时仿真验证。