部分内容展示

车间作业调度问题（JSP）是实际生产调度问题的一个简化模型，是企业生产管理与控制的核心。有效的调度方法和优化技术的研究与应用，具有重要的理论意义和实践价值。粒子群算法是近年来兴起的一种基于群体智能的进化类算法，具有操作简单和易于实现等优点，但由于该算法提出的时间比较短，仍然存在一些问题，比如容易早熟收敛、易陷入局部极值等。因此，本文将算法进行了改进，并将改进的算法应用于车间作业调度问题中。
本文首先对车间作业调度问题进行了描述，根据已有优化算法理论基础，针对粒子群算法的参数特点，从提高算法的收敛速度和精度方面考虑，提出了粒子群优化算法(NDCWPSO)和免疫粒子群算法。通过选取几个有代表性的函数进行测试，发现改进的粒子群算法在收敛精度、收敛速度上都有所提高。最后，根据车间作业调度问题的特点，建立MATLAB模型通过对车间作业调度问题编码方式的研究，参考遗传算法中的粒子编码方法，本文的创新点在于采用基于工序的编码方式，并且以最大完工时间的最小值为目标，构建了基于改进粒子群算法的车间作业调度问题的求解方法，仿真试验结果表明改进的算法在性能上有所提高，验证了改进算法的有效性和可行性。
 
关 键 词：车间作业调度；粒子群算法；MATLAB；更多范文 随着科学技术的飞速发展和生产力水平的不断提高，生产规模逐渐扩大、复杂性也越来越高、资源紧缺、市场竞争越来越激烈等问题摆在了人们面前，因此对企业管理和生产过程监控提出了更高的要求。多品种、小批量生产已经成为当今制造业的主导生产方式，为了适应市场的需求，缩短供货周期，控制生产成本，提高产品质量及设备利用率等成为企业追求的目标。目前，我国企业的生产调度工作基本还停留在人工管理阶段，主要根据车间管理人员的经验来安排生产。这样，必然造成生产效率低下，主要表现在生产过程中物料流程混乱、设备负荷不均衡、设备利用率低等，而且不能根据市场的变化快速有效的进行企业现有资源的组织与调节，往往因此延长完工时间与交货期，使企业在国际竞争中失去优势。为了转变这种局势，使企业在竞争中立于不败之地，研究一种有效的生产调度方法并将之应用到实际的生产调度中，使企业合理和优化配置资源，提高生产效率，对增强企业的竞争力具有十分重要的意义。