【摘 要】
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提高生产效率、降低生产成本是企业在现代化发展中需持续关注的焦点话题。企业若想在市场竞争趋于白热化的环境中脱颖而出,那么对其生产调度进行持续性优化是非常有必要的举
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提高生产效率、降低生产成本是企业在现代化发展中需持续关注的焦点话题。企业若想在市场竞争趋于白热化的环境中脱颖而出,那么对其生产调度进行持续性优化是非常有必要的举措。随着诸多学者在生产车间调度领域研究层次的不断拓宽与深化,使得越来越多的优化算法能够应用到该领域相关问题的求解中,比如遗传算法（Genetic Algorithm,GA）[1-3]、启发式规则算法[4]等。然而到目前为止,我国很多传统制造型企业仍然使用以生产经验为主导的人工式车间调度。所以在车间调度领域对优化算法进行相关的应用研究,不仅具有重要的理论意义,还拥有非凡的工程应用价值。本文将从以下几个方面对改进的遗传算法在混合流水车间调度问题（Hybrid Flow Shop Scheduling Problem,HFSP）中的运用进行深入的分析、探讨与研究。首先,本文在对HFSP建立数学模型的基础之上,提出了一种将遗传算法与先来先加工规则（First Come First Process,FCFP）和最早可用机器（First Available Machine,FAM）策略相结合的改进算法,并针对传统遗传算法可能存在的求解效率低、易局部收敛等不足,对遗传算法的基本操作及相关参数也进行了相应的改进设计。运用仿真实验对HFSP进行求解,取得了良好的实验结果,从而有力地说明了算法的有效性和可靠性。接着,将本文提出的算法应用到某薄膜公司的生产车间调度当中。通过对某薄膜公司生产车间进行深入的调研、分析和研究之后,抽象和概括出其车间调度问题的模型,并运用改进的算法进行求解,从而求出最优解的工件排序、最短完工时间以及获得最佳的调度方案。最后,本文设计并开发了一套针对某薄膜公司的生产车间调度管理信息系统,有效的解决了该公司在生产车间调度管理方面存在的问题,也提升了该公司信息化管理的水平。
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