【摘 要】
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一直以来,车间调度都是生产系统中的一个重要环节。车间作业调度是生产管理的重要职能,是实现生产计划和生产作业计划的重要手段。但是,随着生产力的发展,越来越多的任务和越
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一直以来,车间调度都是生产系统中的一个重要环节。车间作业调度是生产管理的重要职能,是实现生产计划和生产作业计划的重要手段。但是,随着生产力的发展,越来越多的任务和越来越多的资源使生产调度问题变的越来越复杂。本文就是研究多任务对多资源的环境下,在满足任务的约束条件下,采用合理的遗传算法来动态的安排调度任务,以达到任务完成总加工时间最短的目的。本文的主要内容如下:(1)对多任务实现调度优化算法问题。对于设定的多个任务,通过建立遗传算法数学模型,在满足任务串行和交货期等其它约束要求的情况下,将任务合理的进行安排调度,以达到完成任务总加工时间最短的目的,提高生产效率;(2)根据多任务对多机床资源和人员实现调度优化算法问题。对于多个机床资源,在满足机床资源的功能约束、时间约束等复杂约束情况下,根据用户提交的技术要求,合理得到的资源模块,使机床资源的负载基本均匀,提高机床资源的利用效率;合理分配人员进行工作,使人员调度合理;此外,也大大减少工序中排队等待机床资源的时间,缩短加工的等待时间。(3)信息流可视化的问题。将所用遗传算法作为软件的底层,再通过JSP技术,将整个信息流呈现出来,让用户和管理员都能从直观看到任务加工中的各种信息以及机床资源和人员的调度情况;当然,面向多任务多资源的车间调度优化研究还有很多问题有待研究,本文主要是对最基本的遗传算法原理做了改进,科学调度;并且建立平台,在一定程度上提升了加工管理的效率,并为下一步研究打下一个基础。
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