基于遗传算法的作业车间动态调度研究_郑晓伟

资 源 简 介

基于遗传算法的作业车间动态调度研究_郑晓伟

详 情 说 明

遗传算法在作业车间动态调度中的应用研究

郑晓伟的研究聚焦于运用遗传算法解决作业车间动态调度问题，这是制造系统优化领域的关键挑战。遗传算法作为一种模拟自然进化过程的智能优化方法，通过选择、交叉和变异等操作不断改进调度方案。

作业车间调度需要考虑机器分配、工序顺序等约束条件，而动态调度还需要实时响应生产中的突发事件。研究建立了包含目标函数、约束条件在内的数学模型，设计了适应度函数评估调度方案的优劣。

算法实现时采用染色体编码表示调度方案，通过轮盘赌选择、两点交叉和随机变异等操作探索解空间。针对动态性特点，研究还引入了重调度触发机制，当出现机器故障或紧急订单时能快速生成新方案。

这项研究的创新点在于改进了传统遗传算法在动态环境下的适应性，通过局部搜索策略加速收敛，并采用精英保留策略防止优秀解丢失。实验结果表明该算法能有效降低生产周期时间，提高设备利用率。