基于工件动态到达的平行批生产调度优化问题研究.docx

基于工件动态到达的平行批生产调度优化问题研究
基于工件动态到达的平行批生产调度优化问题研究
摘要：生产调度是在确定生产工艺和工作资源的条件下，合理安排生产任务的过程。在现实生产环境中，工件的到达时间通常是动态变化的，在这种情况下，如何优化调度策略以提高生产效率成为一个重要的研究问题。本文通过研究基于工件动态到达的平行批生产调度优化问题，探讨了一种基于启发式算法的调度方法，并通过数值实验验证了该方法的有效性。
关键词：工件动态到达，平行批生产，调度优化，启发式算法
1.引言
随着工业化的不断发展，生产调度的优化已经成为提高生产效率和降低成本的重要手段。然而，在现实生产中，工件的到达时间通常是不确定的，因此传统的调度策略很难应对这种情况。为了解决这个问题，研究者们提出了基于工件动态到达的平行批生产调度优化问题。
2.相关工作
过去的研究主要集中在传统的调度算法上，如遗传算法、模拟退火算法等。然而，这些方法往往需要大量的计算资源和时间，不能满足实时调度的要求。因此，需要一种更高效的调度算法来处理动态到达的工件。
3.问题定义
在基于工件动态到达的平行批生产调度优化问题中，我们需要安排一组工件在一组机器上的加工顺序，以最大化生产效率。每个工件都有一个到达时间、一个加工时间和一个工艺条件。我们的目标是最小化生产时间和完成工件数，同时保证工件的加工顺序和工艺条件的要求。
4.启发式调度算法
为了解决动态到达的工件调度问题，我们提出了一种基于启发式算法的调度方法。该算法通过考虑每个工件的到达时间、加工时间和工艺条件，构建一个候选解的集合，并使用一种评估函数来选择最优的解。
首先，根据工件的到达时间，将工件分成多个批次，并按到达时间排序。然后，将每个批次中的工件按照工艺条件排序，并依次安排在可用的机器上。如果一个工件的工艺条件无法满足，我们将其放入下一个批次中。
接下来，我们使用贪心算法来优化每个批次的工件顺序。首先，计算每个工件的完工时间并按照完工时间排序。然后，从最早完工的工件开始，依次安排在可用的机器上。如果一个工件无法满足工艺条件，我们将其放在下个批次中。
最后，我们使用退火算法来优化整个调度方案。我们随机选择两个工件交换位置，并根据评估函数来判断是否接受该交换。如果接受，我们更新解，并继续下一轮迭代。直到满足停止条件为止。
5.数值实验
为了验证我们的调度算法的有效性，我们使用了一组真实的生产数据进行数值实验。实验结果表明，我们的算法在减小生产时间和提高生产效率方面都取得了显著的改善。
6.结论
本文研究了基于工件动态到达的平行批生产调度优化问题，并提出了一种基于启发式算法的调度方法。实验结果表明，我们的算法在提高生产效率方面取得了显著的效果。然而，仍然有许多挑战需要解决，例如如何处理不确定性的到达时间和如何处理多种工艺条件。因此，我们将继续研究这些问题，并进一步改进我们的算法。
参考文献：
[1]Yang,S.,Yao,X.,Liu,Y.,&Zhang,J.(2019).Ahybridgeneticalgorithmwithvariableneighborhoodsearchforparallelmachinesscheduling.JournalofIntelligentManufacturing,30(5),2027-2040.
[2]Wu,X.,&Li,X.(2020).Asimultaneousoptimizationmodelforjobshopschedulingwithpartattritionandtoollifeconstraints.Computers&IndustrialEngineering,147,106615.
[3]Li,X.,&Wu,X.(2018).Multi-objectiveoptimizationofacapacitatedjobshopschedulingproblemusingmetaheuristicalgorithms.JournalofIntelligentManufacturing,29(2),319-333.