【摘 要】
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生产计划和调度是企业ERP系统的核心与最关键的部分,直接关系着企业的产出效率和生产成本,有效的计划与调度算法能最大限度地提高企业效益.调度问题是组合优化问题,属于NP问
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生产计划和调度是企业ERP系统的核心与最关键的部分,直接关系着企业的产出效率和生产成本,有效的计划与调度算法能最大限度地提高企业效益.调度问题是组合优化问题,属于NP问题,难以用常规方法求解,近几年来各种智能计算方法逐渐被引入到调度问题中,如遗传算法、蚁群算法等.蚁群算法是一种新兴的用于解决组合优化问题的智能算法,因其具有良好的新解发现能力、较强的鲁棒性、本质的并行性等特点逐渐成为研究的热点.该文的研究就是围绕蚁群算法在生产调度中的应用而展开的,所做的主要工作如下:对Job Shop调度问题模型做了描述;并将模型构造为类似与JSP析取图的图模型,从而用蚁群算法求解了Job Shop问题;并且用benchmark问题做了实例的仿真.描述了Flow Shop调度问题模型;讨论了适合求解Flow Shop问题的蚁群算法—Max-Min蚁群算法,也就是蚁群算法做了相应的改进,并开发了相应的软件验证其有效性;在此基础上提出了用蚁群算法求解多目标Flow Shop问题的算法框架.在前面章节研究的结果的基础上,针对应用实际,采用B/S和C/S相结合的J2EE体系结构,对基于蚁群算法的智能调度器进行了分析和设计,并完成了该原型系统的开发.并阐述了该调度器如何与企业ERP系统实现无缝集成.
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