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随着人们生活水平的提高，汽车拥有量逐年提高，致使石油危机和大气污染越来越严重，得到了各国的高度重视。各研究机构80年代就开始对天然气、液化汽车进行深入研究和实验工作。近年来，尤其以压缩天然气(Compressed Natural Gas，简称CNG)等清洁能源在我国得到了较大范围内的应用[1]。为适应企业发展需要，CNG加气站网络逐步得到推广。然而，在CNG加气站行业迅速发展的同时，一些问题开始凸现。
由于CNG行业固有的特点，站点分散广，监管难度大，信息化建设落后，导致管理、经营等方面存在诸多难题。尤其以生产调度问题最为突出，不科学的调度方式导致劳动强度增大，无法及时满足业务需求。本文从CNG加气站生产调度入手，分析了生产调度存在的问题，行业发展现状，提出了论文要做的主要工作。而后，根据母、子站工艺流程，结合整个企业发展状况，建立了两级调度模型。经过验证，该两层调度模型符合实际生产经营状况。由于内容限制，论文主要内容放在第二级调度层面上，即分公司调度。分公司调度提出了安全气量这一科学概念，围绕安全气量，展开调度计划的实施。综合分析调度特点，提出了用混合遗传算法来解决CNG生产调度问题。遗传算法是模拟生物界的自然选择和遗传变异而发展起来的全局自适应概率搜索算法，因而具有很强的鲁棒性。在标准遗传算法的基础上，融入了最优适应降速启发式搜索算法的思想，即BFD(Best FitDecreasing)算法[2]，构成了混合遗传算法，针对特定问题极易求得理想解。根据混合遗传算法的基本框架，CNG生产调度的特征，给出了算法的具体实施步骤和流程，最后进行了算法结果分析，验证了算法的有效性。