原創文章，禁止轉載、抄襲或用于報告、交流等學術或商業用途

全文（其它章節內容）

https://blog.csdn.net/qq_38757869/article/details/106885769

1 緒論

本章內容介紹傳統調度問題和智能生產系統的調度問題兩部分，對調度問題的由來以及調度問題的基本概念與形式進行介紹，便于讀者了解調度問題的本質。

1.1 傳統調度問題

眾所周知，生產系統的更迭與工業革命的步伐保持一致，由最初的機械化，到電氣化，再到自動化、數字化，一直到現在的智能化。生產系統的初級階段并不存在調度問題，因為生產系統的資源是充足的，不需要對生產資源進行合理的調配，以滿足生產需求。因此，調度的概念在大規模生產系統出現后被提出，即就是通過對有約束的生產資源進行合理的安排，以滿足一定的生產目標要求，調度問題的目標一般是，完工時間（makespan）最短、生產線負載最均衡或生產資源的消耗最少。
按照生產方法不同的，可以分為作業車間調度（JSP，job-shop scheduling）和流程車間調度（FSP，flow-shop scheduling）兩類調度問題。
JSP經常用于對機械加工車間進行建模，即各工件之間不存在約束，僅工件的加工順序需要滿足加工工藝要求。比如，有2個工件在2臺機器上進行加工，其各自的加工工藝要求如下：J1(M1-M2)，J2(M2-M1-M2)。意思是，工件1需要順序完成工序1（機器1上加工）和工序2（機器2上加工），工件2需要在對應的加工機器上順序完成工序1，工序2和工序3。這類研究問題根據機器的多少，可以分為單機調度和多機調度問題，在后續章節分別介紹。
FSP經常用于對流程生產或裝配過程進行建模，即各工件需要順序通過一些的加工機器，各工件所經過的機器順序是相同的。比如，有2個工件在2臺機器上加工，流程順序是（M1-M2-M1）。意思是，工件1和工件2都要順序經過機器1，機器2和機器1。這類研究問題不屬于本系列文章的相關內容，后續將不再涉及。
此類問題的研究較多，主要解決方法有混合整數規劃、啟發式算法、人工神經網絡等，但是傳統算法的適應性較低，且算法難以用于大規模問題求解，后續章節將主要介紹啟發式算法和人工神經網絡。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的1.1 经典车间生产调度问题模型及其算法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。