实现车间调度

资 源 简 介

实现车间调度

详 情 说 明

车间调度问题在现代制造业中至关重要，它直接关系到生产效率与资源利用。遗传算法作为一种模拟生物进化过程的优化技术，为解决这一难题提供了新思路。

传统车间调度面临的挑战包括机器分配、工序排序以及时间窗口限制等约束条件。而遗传算法通过以下核心机制实现优化：首先建立包含机器、工序和时间的染色体编码方案，通过选择、交叉和变异等操作模拟自然进化。其优势在于能从全局角度寻找较优解，避免陷入局部最优。

遗传算法在车间调度的具体应用中，首先需要编码车间的各种约束条件，然后随机生成初始种群。每一代都会评估个体的适应度（如总完工时间），保留优秀个体并进行基因重组。经过多次迭代后，种群会逐渐进化出更高效的调度方案。

这种方法的突出价值体现在：减少设备空闲时间、平衡各工位负荷、缩短整体生产周期。相比人工排程，它能同时考虑更多变量，在复杂场景下尤其有效。实际应用中通常能降低15-30%的生产周期，显著节约人力与能源成本。