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基于遗传算法的作业车间调度优化求解方法周辉仁 郑丕谔 宗 蕴 张 扬


  收稿日期:2007-11-23;修回日期:2008-03-06

  作者简介:周辉仁(1972-),男,山东高密人,博士,博士后在站,主要研究方向为工业工程、智能优化理论与方法(huirenzhou@126.com); 郑丕谔(1942-),男,福建莆田人,教授,博导,主要研究方向为系统工程理论及应用;宗蕴(1969-),男,山东济南人,硕士,主要研究方向为工业工程;张扬(1975-),男,山东济南人,硕士,主要研究方向为工业工程

  (1天津大学 系统工程研究所,天津 300072;2山东大学 能源与动力学院,济南 250100)

  摘 要:针对job shop调度问题,提出了一种遗传算法编码方法和解码方法。该方法根据问题的特点,采用一种按工序用不同编号进行的染色体编码方案,并采用矩阵解码方法。此编码与调度方案一一对应,并且该编码方案有多种交叉操作算子可用,无须专门设计算子。算例计算结果表明,该算法是有效的,适用于解决job shop调度问题,通过比较,该遗传算法优化job shop调度操作简单并且收敛速度快。

  关键词:作业车间调度;遗传算法;编码方法;矩阵解码;优化

  中图分类号:TP301.6; TP18

  文献标志码:A

  文章编号:1001-3695(2008)10-2991-04

  Method for GA-based solution to job shop scheduling optimization

  ZHOU Hui-ren1,ZHENG Pi-e1,ZONG Yun2,ZHANG Yang2

  (1. Institute of Systems Engineering, Tianjin University, Tianjin 300072,China; 2. School of Energy & Power Engineering, Shandong University, Jinan 250100, China)

  Abstract:This paper proposed a new encoding method and decoding method with the matrix form for a solution to genetic algorithm-based job shop scheduling problem. Based on a specific problem, designed a job activities’ number-dependent coding of chromosomes and adopted the matrix decoding. As a result, codes by the new encoding method accord with the job scheduling schemed one-to-one were able to match multiple cross operators without a special design of operators. Result from a case study show that the genetic algorithm with the help of new encoding method presented a powerful ability and was able to effectively solve job shop scheduling problems. To show merits of the new encoding and decoding method, a comparison of different sized job shop scheduling problems in terms of job activity duration, sequence, and scheduling schemes, showed that with the help of the proposed method the genetic algorithm is encouraging, with solutions found through simple operations and fast convergence.

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