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中文摘要

流水车间调度问题是研究多个工件在若干个机器上的加工次序的问题，有效的调度算法对企业提高生产效率有着重要作用。本文使用遗传算法求解流水车间调度问题，把一个染色体编码成若干个自然数，表示相应工件的排序权值；通过简单交换两个父代的若干相同位置的基因，产生能够继承父代优良特性的子代；并且采用均匀变异，更好地保持种群中的基因的多样性。实验表明，该方法能取得较好的效果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.

目录

中文摘要1

外文摘要2

目录3

1 引言4

1.1 论文的发展背景及重要性4

1.1.1 时代背景4

1.1.2 论文研究的重要性4

1.2 论文的研究问题及解决方法4

2 FSP问题描述5

2.1 排序问题的基本概念5

2.1.1 名词术语5

2.1.2 条件假设5

2.2车间作业排序问题的特点6

2.3 车间作业排序问题6

2.3.1 目标函数6

2.3.2 车间调度问题的分类7

3 遗传算法理论7

3.1 遗传算法的产生和发展7

3.2 遗传算法的基本思想8

3.2.1 基本概念8

3.2.2 遗传算法的基本思想9

4 基于遗传算法的流水车间调度方法11

4.1 问题的提出11

4.2 遗传算法基本步骤11

4.2.1 编码11

4.2.2 初始群体生成12

4.2.3 适应度计算12

4.2.4 选择14

4.2.5 交叉15

4.2.6 变异17

4.2.7 终止19

5. 研究成果20

5.1 算法求解与分析20

5.2 实验结果21

参考文献22

附录23

1 引言

、

1.1.2 论文研究的重要性

当今社会企业的竞争愈加激烈，为提高自身的竞争力，企业的管理人员就应该考虑得更加周全，不仅要考虑质量(Quality)，成本(Cost)，还有时间、服务等重要影响因素。要想提高运行管理的质量，作业计划排序是最具伸缩性的因素之一。随着运筹学及各种最优化理论发展逐渐完善，排序方法本质上作为一种优化方法必然随之精益求精。

在专业领域中通过应用来丰富完善并检验优化算法和理论，对于它自身的发展，以及能把它更好的应用到其他领域，比如加工制造业，同样具有重要的理论意义。

1.2 论文的研究问题及解决方法

本篇论文的研究主要帮助解决的问题是目前制造企业中制造系统组织管理模式普遍滞后、实际生产过程中作业计划排序工作粗放管理的现状，而遗传算法(GA)[2]具有自组织、自适应、并行性搜索、通用性强等特点，恰好可以弥补这种情况，我们在这里提出了基于遗传算法的流水车间排序算法[3]。

我们要解决的问题有如下几点:

一、对一般的车间作业排序问题进行系统的研究

二、简要介绍遗传算法的产生和发展、基本思想和基本操作。

三、利用所给数据