企业流水线车间生产调度的算法研究与应用(PDF 66页）

2．1生产调度的基本理论
2．1．1基本概念
2．1．2车间调度问题的描述
2．1．3车间调度问题的特点
2．1．4车间生产调度的分类
2．2车间生产调度问题研究方法
2．2．1关于生产调度问题传统的优化理论与方法
2．2．2数学规划方法
2．2．3仿真调度方法
2．2．4计算智能方法
2．2．5基于知识的调度方法
2．2．6其他调度方法
2．3流水线车间调度的描述方法研究
2．3．1 Flow-shop的数学表达方式及其约束条件
2．3．2流水线调度的求解方法
3．1引言
3．2遗传算法的生物学背景
3．3遗传算法的处理流程和基本步骤
3．4遗传算法的基本概念
3．5适应度函数
3．5．1目标函数跌射成适应度函数
3．5．2适应度定标
3．6遗传算法的基因操作
3．6．1选择算子
3．6．2交叉算子
3．6．3变异算子
3．7遗传算法控制参数设定
3．8流水线车间的遗传算法的算子设计
3．9本章小节
3．NNg法gN 图5—2任务管理界面
3．业务流程及结构功能
3．乘幂定标
3．性能指标
图2-1生产调度问题的传统定义
图3-1 b遗传算法基本流程
图3-3多点交叉
图3-4基本变异算子
图3-5逆转变异算子
图3．1 a遗传算法基本流程
图3．2单点交叉
图3．4所示。
图3．6逆转变异
图4-4系统数据结构图
图40车间调度系统层次结构
图4瞳1系统设计的总体思想框架图
图5-1生产调度主界面
图5-4方案2-1．34甘特图
图5-6方案1的设备利用率
图5—7四种方案的设备利用率图
图5．3遗传算法模块
圆遗传算法具有全局搜索能力，最善于搜索复杂问题和非线性问题。
圈4-2车间管理子系统与其他子系统关系
圈5—5方案1-2习-4甘特图
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