基于改进遗传算法的多目标柔性车间调度问题研究  

Research on Multi-objective Flexible Job Shop Scheduling based on the Improved Genetic Algorithm

作　　者：潘颖[1] 周柏城 

机构地区：[1]大连海洋大学机械与动力工程学院,大连116023

出　　处：《装备制造技术》2016年第3期266-267,269,共3页Equipment Manufacturing Technology

基　　金：大连海洋大学博士启动基金(SYBS2a01205);国家科技支撑计划"大连市制造业信息化科技示范工程"(2013BAF02B03-2)

摘　　要：通过对车间生产调度的特点和算法的研究,建立了离散车间多目标动态调度的数学模型及设计了改进的遗传算法。以最大完工时间最短、总延期时间最小和设备总负荷最小这3个目标作为车间生产优化目标调度模型。利用改进的遗传算法确定车间调度的最优解。最后通过实例分析,验证了算法的可行性。Through the study of the characteristics and the workshop production scheduling algorithms,and a mathematical model of discrete shop scheduling and dynamic multi-objective design improved genetic algorithm. In the shortest makespan,the total delay time and the minimum total equipment load the smallest of these three goals as the workshop production scheduling model optimization goal. Improved genetic algorithm to determine the optimal shop scheduling. Finally,an example analysis to verify the feasibility of the algorithm.

关 键 词：车间调度 多目标 遗传算法 

分 类 号：TH16[机械工程—机械制造及自动化]