图4-19 迭代次数为1遗传算法优化过程甘特图 24

图4-20 迭代次数为2遗传算法优化过程甘特图 25

图4-21 迭代次数为6遗传算法优化过程甘特图 25

图4-22 迭代次数为10遗传算法优化过程甘特图 26

图4-23 遗传算法的工期收敛图 26

表清单

表序号 表名称 页码

表3-1 JSP调度问题加工时间和工艺顺序 11

表3-2 个体串P1，P2字符串 11

表3-3 P1获得的新字符串 12

表3-4 P2获得的新字符串 12

表3-5 变异前后的基因链码 12

表4-1 初始化参数表 16

1 绪论

1。1 引言

随着不断变化的市场需求和日益严格的客户要求，使得生产工艺要求也变得复杂而又苛刻，对企业的人员机械管理和生产过程的监控提出了更高的要求，企业须得通过改革创新或其他有效的方式提高本身的能力来适应市场的变化。随着工业的不断发展，企业随着向小批量，多元化，多品种的方向发展，传统的工艺生产和管理体系难以适应当今社会不断发展的成产模式，容易导致生产效率低下，人员臃肿，资源的浪费等问题。从而车间调度优化必不可少。

调度是企业车间作业管理中最为重要的一环，调度方案的好坏直接与生产效率的高低挂钩。生产调度目标就是正确的安排车间生产计划，避免资源和机械的不必要浪费，加快产品生产的进程，降低生产成本。所以说调度问题是值得进行深入研究的。

1。2 课题研究目的及意义

车间调度已是企业管理体系不可缺少的一个环节，所以对调度的优化尤为关键，它可以使企业生产模式不断地进步。车间调度问题就是排序问题或人员和机械的调配问题。在符合产品所确定约束条件的要求下，按照生产命令的指示，分配已有的资源，确定产品加工的时间以及按何种次序加工，以此获得产品生产的最优方案（包括制作时间的长短和成本的最优化）。对其的优化可将人员和设备资源充分利用，减小产品生产周期，控制在制产品的使用量，实现合理有效地均衡生产。

而一个合理有效的车间调度优化方案，对企业而言，可以解决一些不必要的问题，使得工件生产的加工结构优化，避免不必要的地浪费，对成本的降低和生产效率的提升有着重要意义。

1。3 车间调度优化方案的研究现状

1。4 车间调度问题的分类及特点

对车间调度问题，按不同的划分原则，划分类型如下

1、根据系统的复杂程度，可划分为单机、多机、Flow Shop和Job Shop四种；

2、根据性能指标，分为基于所需成本的要求和性能的优劣的指标两类；

3、根据工作外部因素的特点，确定性和随机性调度问题构成一个总的调度问题。 MATLAB遗传算法的车间调度问题研究(3):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_84115.html