摘 要

作业车间调度问题(JSP)简单来说就是设备资源优化配置问题。作业车间调度问题是计算机集成制造系统(CIMS)工程中的一个重要组成部分，它对企业的生产管理和控制系统有着重要的影响。在当今的竞争环境下，如何利用计算机技术实现生产调度计划优化，快速调整资源配置，统筹安排生产进度，提高设备利用率已成为许多加工企业面临的重大课题。近年来最优化算法得到了很大的发展，应用各种最优化算法来解决车间调度问题早有先例。本文首先对车间调度问题进行了研究，建立了车间生产调度的数学模型，然后研究了最优化算法中的蚁群算法和遗传算法，接着编程将蚁群算法应用于车间作业调度中，求出FT6*6以及FT10*10问题实例蚁群算法的最优解，最后本文与相关文献中的遗传算法的结果作分析，论证蚁群算法和遗传算法的优缺点。

关键词：车间作业调度；蚁群算法；遗传算法；最优化仿真。

Abstract

Job shop scheduling problem (JSP) is simply a device resource optimization allocation problem. Job shop scheduling problem is an important part of the computer integrated manufacturing system (CIMS) project, which has important influence on the production management and control system of the enterprise. In today's competitive environment, how to use computer technology to realize the production scheduling optimization, to quickly adjust the allocation of resources to co-ordinate arrangements production progress, improve the utilization rate of equipment, has become many processing enterprises are facing a major issue. In recent years, the optimization algorithm has been greatly developed, the application of a variety of optimization algorithms to solve the problem of job shop scheduling as early as there is a precedent. Firstly the job shop scheduling problem were studied to establish the mathematical model of workshop production scheduling, and then study the optimization algorithm of ant colony algorithm and genetic algorithm, is then programmed to apply ant colony algorithm in job shop scheduling, FT6*6 and FT10*10 real cases ant colony algorithm for the optimal solution,, the author analyzed the results at the end of this paper, and the related literature in the genetic algorithm, genetic algorithm and ant colony algorithm is demonstrated advantages and disadvantages.

Key words: job shop scheduling; ant colony algorithm; genetic algorithm; optimization simulation.

目录

第1章 绪论 4

1.1 课题来源以及研究意义 4

1.2 车间工作调度研究现状 4

1.3 本文研究的内容以及章节安排 5

第2章 车间工作调度的问题研究以及最优化建模 6

2.1车间工作调度问题的研究 6

2.2车间调度问题的最优化建模 10

第3章 蚁群算法 15

3.1蚁群算法的基本思想 15

3.2蚁群算法一般实现过程 16

3.3车间调度的蚁群算法应用 17

第4章 仿真结果分析 19

4.1仿真的表示方式介绍 19

4.2仿真的结果以及比较与分析 20

第5章 总结与展望 29

参考文献 30

致 谢 31

第1章 绪论

1.1 课题来源以及研究意义

随着我国经济实力的崛起，国家科技创新能力和人民消费观念的转变，尤其是我国加入WTO以来，制造符合消费者个性化的产品已经成为制造业的趋势。为了制造小规模、多种类、个性化的产品，相关企业的必须缩减制造成本、压缩供货周期、提升品牌竞争力等。生产模式的改变使得车间工作的方案、布局和监控变得更加复杂，需要专业、科学的调度来适应新的制造环境。对需要车间作业的工厂来说，为了能够在激烈的全球商业化竞争中拥有独特的优势，如何最有效地降低成本，从而确保生产部门较高的生产能力和效率，这是重中之重。除此之外，高效率的车间作业策略逐渐成为现代化制造技术实践的基础和关键，因此对它的研究有着特殊的理论价值和实用意义^[1]。

车间生产调度，即车间通过设计制造流程，提升工厂制造的效率^[2]。车间作业调度问题（job-shop sheduling problem,JSP）既是实际生产中的一个重要问题，也是一个典型的NP-hard问题，目前已成为CIMS领域内重要的研究问题。

作为商品生产周期中的关键一环，生产制造使得概念性的商品成为了现实中的商品。拥有完备的车间调度方案,企业也就有了实时监控和改变生产调度的能力，对企业缩减制造成本，压缩供货周期，提升品牌竞争力，完成生产管理的现代化有着重要意义。

当前，我国的车间调度还处于以人力资源为主导的管理决策，对解决传统生产过程中的生产环境单一，生产产品结构简单的问题难度不大。但这种车间调度严重依赖技术人员的经验，一旦应用到生产环境快速多变，生产产品结构复杂的现代生产问题时，利用人力往往难以为继，因此企业需要引进科学、专业的车间调度策略。目前求解高效率的车间调度策略需要用到一些算法，当前科学技术正进入多学科互相交叉、互相渗透、互相影响的时代，生命科学与工程科学的交叉、渗透和相互促进的例子屡见不鲜，这也是近代科学技术发展的一个显著特点^[3]。本文中重点谈到的蚁群算法的发明和应用符合科学发展的大潮流^[4]。

1.2 车间工作调度研究现状

20世纪50年代，由于车间生产的需求，学者们开始对车间工作调度问题做初步的研究，其中Johnson于1954年对两台流水车间调度问题以及特定的三台流水车间调度问题进行求解，其中运用的理论预示着车间调度问题有了经典的理论基础^[5]，早期的研究虽然只能解决规模较小的车间调度问题,但这些初步的探索为后来人开辟了道路。

进入60年代，不同的学者对车间调度进行了更深的研究，人们在解决特定的车间调度问题时运用了各种不同的方法包括分支定界、整数规划等。到了60年代末,人们逐渐发现在解决大规模车间调度问题中，运用具有启发式思维的算法具有无可比拟的优越性，经典调度理论体系初步形成。