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中文摘要

流水車間調度問題是研究多個工件在若干個機器上的加工次序的問題，有效的調度算法對企業提高生產效率有著重要作用。本文使用遺傳算法求解流水車間調度問題，把一個染色體編碼成若干個自然數，表示相應工件的排序權值；通過簡單交換兩個父代的若干相同位置的基因，產生能夠繼承父代優良特性的子代；并且采用均勻變異，更好地保持種群中的基因的多樣性。實驗表明，該方法能取得較好的效果Abstract: Flow-shop scheduling problem study the problem the processing sequence of A plurality of workpieces on some working machine,and it makes good effects on proving production efficiency to the industries with effective methods.In the case,we deal with flow-shop scheduling problem using a algorithm,the Genetic Algorithm.There is a chromosome we've just coded into some natural numbers to represent the weight order of these workpieces; exchanging simply two fathers' places of some gene to produce new children that carried good feature on two fathers;we also use the Uniform Mutation,and it keeps its diversity of gene on the population.This experiment show this method can achieve good results.

Key Words: Genetic Algorithm, Flow-shop scheduling problem，natural number coding，genic bar code,group，fitness.

目錄

中文摘要1

外文摘要2

目錄3

1 引言4

1.1 論文的發展背景及重要性4

1.1.1 時代背景4

1.1.2 論文研究的重要性4

1.2 論文的研究問題及解決方法4

2 FSP問題描述5

2.1 排序問題的基本概念5

2.1.1 名詞術語5

2.1.2 條件假設5

2.2車間作業排序問題的特點6

2.3 車間作業排序問題6

2.3.1 目標函數6

2.3.2 車間調度問題的分類7

3 遺傳算法理論7

3.1 遺傳算法的產生和發展7

3.2 遺傳算法的基本思想8

3.2.1 基本概念8

3.2.2 遺傳算法的基本思想9

4 基于遺傳算法的流水車間調度方法11

4.1 問題的提出11

4.2 遺傳算法基本步驟11

4.2.1 編碼11

4.2.2 初始群體生成12

4.2.3 適應度計算12

4.2.4 選擇14

4.2.5 交叉15

4.2.6 變異17

4.2.7 終止19

5. 研究成果20

5.1 算法求解與分析20

5.2 實驗結果21

參考文獻22

附錄23

1 引言

、

1.1.2 論文研究的重要性

當今社會企業的競爭愈加激烈，為提高自身的競爭力，企業的管理人員就應該考慮得更加周全，不僅要考慮質量(Quality)，成本(Cost)，還有時間、服務等重要影響因素。要想提高運行管理的質量，作業計劃排序是最具伸縮性的因素之一。隨著運籌學及各種最優化理論發展逐漸完善，排序方法本質上作為一種優化方法必然隨之精益求精。

在專業領域中通過應用來豐富完善并檢驗優化算法和理論，對于它自身的發展，以及能把它更好的應用到其他領域，比如加工制造業，同樣具有重要的理論意義。

1.2 論文的研究問題及解決方法

本篇論文的研究主要幫助解決的問題是目前制造企業中制造系統組織管理模式普遍滯后、實際生產過程中作業計劃排序工作粗放管理的現狀，而遺傳算法(GA)[2]具有自組織、自適應、并行性搜索、通用性強等特點，恰好可以彌補這種情況，我們在這里提出了基于遺傳算法的流水車間排序算法[3]。

我們要解決的問題有如下幾點:

一、對一般的車間作業排序問題進行系統的研究

二、簡要介紹遺傳算法的產生和發展、基本思想和基本操作。

三、利用所給數據

總結

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