一种组合化Job-Shop批量调度算法  

An Integrated Algorithm for the Lot Streaming Problem in Job Shops

作　　者：唐名杰[1,2] 孙树栋[1,2] 王军强[1,2] 石小光[1,2] 

机构地区：[1]西北工业大学系统集成与工程管理研究所,西安710072 [2]西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,西安710072

出　　处：《机械科学与技术》2010年第11期1482-1486,共5页Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering

基　　金：国家863高技术研究发展计划项目(2007AA04Z187);国家自然科学基金项目(50705076;50705077);陕西省自然科学基础研究计划项目(2009JQ9002)资助

摘　　要：研究Job-shop下的批量调度问题,零件的批量和各批次的投产顺序是车间调度过程中必须决策的问题,研究批量调度问题有很大的实践意义。笔者以最小化提前完工惩罚费用、拖期惩罚费用以及生产线运行费用3者之和为调度目标,建立了Job-shop环境下的批量调度问题的模型。提出了一种将Plant-Simulation仿真模型嵌入遗传算法的联合求解批量调度的方法,仿真模型的建立可使结果更符合生产实际。研究结果表明:批量调度相比于常规调度方法有较大的优势,缩短总体加工周期提高设备利用率。We studied the job shop lot streaming problem. Lot size and production sequence should be decided during production scheduling. A genetic algorithm embedded with the Plant Simulation module is proposed for solving the job shop lot streaming problem of which the objective function is a sum of earliness costs,tardiness costs and processing expenses. The applied Plant Simulation module can better deal with industrial applications. Computational studies show the effectiveness and efficiency of the proposed algorithm. Compared with traditional schedule method,lot streaming can reduce the makespan and raise the utilization rate of equipments.

关 键 词：批量调度 仿真 遗传算法 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]