研究生数学建模竞赛选拔赛
武汉大学第十届全国研究生数学建模竞赛选拔赛学 院:信息管理学院专 业:管理科学与工程姓 名:叶珍芳学 号:2012201040002流水线车间调度优化问题摘要本文通过建立三个模型:遗传算法模型
武汉大学 第十届全国研究生数学建模竞赛选拔赛 学院:信息管理学院 专业:管理科学与工程 姓名:叶珍芳 学号:2012201040002
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武汉大学
第十届全国研究生数学建模竞赛选拔赛
学院:信息管理学院
专业:管理科学与工程
姓名:叶珍芳
学号:2012201040002
流水线车间调度优化问题
摘要
本文通过建立三个模型:遗传算法模型、n/m/P/F模型、穷举算法模型,
ma
对题设的问题进行了全面的分析。
遗传算法模型中,以占用约束和顺序约束为约束条件,所有加工件完成加工
所需的总时间最短为决策目标,运用遗传算法对模型求解,因而称之为遗传算法
模型。虽然该模型适用性强,但对算法的要求高,作者没有做出成功的结果展示。
n/m/P/F模型是解决流水线车间调度优化问题的典型模型,该模型计算量
max
小,简单易用。本文给出来了工序完成时间的递推公式,运用启发式算法
pamler的两种斜度指标,得到两个完工时间为35分钟的最优调度:
(1,3,4,6,5,2)和(1,4,3,6,5,2),并画出(1,3,4,6,5,2)顺序下的各工件的移动
方式图。
以上两种模型都是解决车间调度问题的常用模型。具体问题需要具体分析,
作者认为穷举法对于本问题是可行的。作者以matlab为辅助计算工具,穷举6
种加工件的排列,得到14种不同的调度,工序完成时间均为35分钟。该模型较
为全面的给出最优调度,同时验证了n/m/P/F模型结论的正确性。
max
关键词:
车间调度优化
遗传算法
n/m/P/F调度
穷举法
max
Abstract
This
paper
puts
forward
three
models
to
solve
the
particular
flow
shop
scheduling
problem
comprehensively.
In
the
first
model,
the
paper
analysis
the
flow
shop
scheduling
problem
and
describes
the
problem
through
mathematic
depiction
.Genetic
algorithm
is
applied
to
solve
this
model.
But
it
demands
avery
understanding
of
the
algorithm
so
that
the
author
failed
to
show
asuccessful
result.
Then,
the
paper
introduces
the
n/m/P/F
modelwhich
is
classical
to
solve
,
max
line
shop
scheduling
optimization
problem.
In
this
part,
the
author
obtains
recursion
formula
to
compute
every
job's
complete
time
and
uses
aheuristic
algorithm
called
Pamler.
Two
optimal
scheduling
strategies
is
found
and
their
complete
time
is
both
35
minutes.
They
are
(1,3,4,6,5,2)
and
(1,4,3,6,5,2).
Although
both
models
above
are
classical
in
solving
job
shop
scheduling
problem,
enumeration
method
is
feasible
in
this
small-scale
problem.
With
the
help
of
matlab,
try
to
display
all
the
schedule,
calculate
their
complete
time
and
find
out
the
minimum.
In
this
way,
14
different
scheduling
is
found
and
the
two
strategies
provided
in
the
second
model
are
included.
This
model
finds
out
all
the
optimal
scheduling
strategies.
Also,
it
verifies
the
correctness
of
the
second
model.
Keyword:
Shop
scheduling
optimization
Genetic
Algorithm
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