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对车间调度作业问题进行了研究,许多研究人员和从业了很多年的人员,因为它们是这次研究任务重要的之一。一个很好的时刻表可以提高制造系统的效率。然而,由于问题固有的复杂性和所管辖的限制,确定一个很好的时间表是困难和耗时的活动。这通常需要一个繁重的计算工作。计算量指数级增长的问题规模的增加。纯数学优化中的应用的方法,以确定最佳的解决方案可能无法在实践中是有效的,即使在经典的调度问题。部分的分配时间资源的任务是已知的被定义为一个任务调度。该问题包括确定一个时间表,能满足所有的时序和被调度的任务的逻辑约束。这个问题,在其一般形式,已被证明完全是NP问题。
启发式方法,它可以得到一个接近最优的解决方案,在一个相对短期内,更多欣赏性和实用性。许多不同的启发式方法已被提出,例如,调度规则,如第一先进先出出来,最短处理时间,关键是,虽然有许多传统的的顺序规则,如处理时间最短的规则,每个规则根据一个车间的状态,表现出不同的性能。近年来,一些的其他启发式的方法已被广泛采用,如分公司,并装订成一本书,爬山算法,模拟退火算法,禁忌搜索算法,遗传算法。在不同的启发式方法,遗传算法被广泛认为是一个适当的在调度和有效的方法。
DS在多工厂生产机械维修GA是一种很有前途的工具,用于解决现实的问题。用GA解决操作问题,并提供了一个审查文件根据他们问题的性质分类。给出了详细的教程调查的论文,使用GA来解决经典的作业车间调度问题。在其第一部分的调查。在第二部分中,他们评论的论文解决JSP中使用混合遗传算法。曾有人提出了一种生产管理遗传算法解决单个进程计划调度(SPPS)的问题。采用了混合遗传算法,它结合了GA与调度规则(最早的到期日),以解决多目标调度问题。结合遗传算法与模糊逻辑模型的不确定性,生产日期交货时间和顺序调度问题。提出了一种基于遗传算法的技术,获得相当不错的排程表,一个充满活力的可重构的生产系统,其包括多条生产线能够被重新配置到两个或三个独立的生产线,或重新组合成单一的线。结果表明,其性能优于传统的标准的调度规则,如最短处理时间和最早的到期日。表现相比,他们的GA与随机施工的方法(STOCOM)的多模式资源受限项目调度。他们提出了一个顺序交叉方法应用突变改变经营模式。提出了GA与启发式混合方法,这将合并几个解决一个特定的跨操作系统的启发式算法设计,并行的车间作业调度问题无关。

 

发表于: 2015-11-25 11:22 阅读(94) 评论(0) 收藏 好文推荐

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