【摘 要】
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生产调度问题几乎在现实环境中，特别是在工业工程领域无所不在。许多制造工业提出的调度问题从本质上非常复杂，难以用传统方法求解。调度的任务是根据生产目标和约束，为每个加工
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生产调度问题几乎在现实环境中，特别是在工业工程领域无所不在。许多制造工业提出的调度问题从本质上非常复杂，难以用传统方法求解。调度的任务是根据生产目标和约束，为每个加工对象确定具体的加工路线、时间、机器和操作等。优良的调度策略对于提高生产系统的最优性、提高经济效益都有着极大的作用。 传统的数学规划的方法只能建立静态的数学模型，缺乏实时性，且求解效率不高，建立的数学模型也不能重用。本文运用仿真的方式解决此问题，仿真能够对流程进行可控的、耗费小的、并允许多次重复的试验。这是非常有效的综合集成方法，是能够迅速地推动流程改善的战略技术。 本文首先阐述了生产调度的重要性，分析了车间调度领域中存在的问题和发展情况;研究了有关车间调度的基本理论，对生产调度问题进行了描述。 其次研究了遗传算法的基本理论，包括遗传算法的基本概念、遗传的基本操作、遗传算法的处理流程和基本步骤等，发现传统的遗传算法解决生产调度问题存在局部收敛和收敛概率偏低的问题，针对该问题提出了一种改进遗传算法，该算法融入了动态自适应策略，通过与传统遗传算法的对比验证了算法在保证局部搜索速度的前提下还尽可能的保证全局搜索，避免陷入局部最优，提高了最优率。 在应用改进的遗传算法基础上，针对流水车间调度给出了算法实现方案，并在算法实现的过程中做了适当的调整和改进，然后通过对机车厂车间模型实例化验证了算法实现的效果。 最后本文运用Flexsim仿真工具，实现了对流水车间调度的仿真，可以动态地观察整个调度过程，通过仿真试验验证了该仿真系统能够模拟实际生产，为生产方案提供了验证平台。
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