关于生产车间作业优化调度效率仿真研究

摘要

研究生产车间作业优化调度问题,使车间资源使用效率达到最优,由于车间作业调度目标的多样性,以及求解问题过程的复杂性和约束性,导致求解生产车间作业调度效率较低.为了克服作业车间调度问题解的大山谷结构,且提高生产车间作业调度效率,提出改进的粒子群遗传混合算法.本混合算法首先以最大完工时间最小化为目标,参考了模拟退火过程,提出以Metropolics准则定义自适应变异概率的思想,且在变异交叉操作中辅以改进的2变换邻域搜索,同时动态设置粒子群算法中的惯性权重值,改进的粒子群遗传混合算法具有新颖性的特点.结合3类6组经典作业车间调度问题的测试数据进行仿真实验,混合算法得到的解质量较普通的PSO和SA算法得到的解有较大提升,且与这6组经典问题的最优解的平均误差较小,同时计算时间有大幅提升.仿真结果进一步证明了该混合算法在求解生产车间作业调度问题上具有明显的优势,提高了调度效率.