基于仿真的车间作业计划优化设计

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1、万方数据第]9卷-919期系统仿真学报@Voll9No.191竺兰!!!!!!竺!!!!!!!!!竺!塑!!坠!竺:竺:。:!竺基于仿真的车间作业计划优化设计马玉敏1,樊留群2,张为民2,张浩1(1同井大学CIMS研究中心,上海200092;2同济大学中德学院,上海200092)摘要:车间作业排序是一个NP—Hard问题,针对其复杂性和难以求解的特点,提出了采用仿鼻与优化算法相蛄寺的求解方法.首先,建立了车间作业计划仿真优化系统的框架,采用UML时革境进行建棋争析,并在仿鼻软件eM.Plant中映射实

2、现,应用遗传算法优化模型关链参数,实现最优排序,最后示例说明僖系统。该方法简单可行,为解决这类复杂问题提供了一条捷径。关键词l作业计划排序;仿真;遗传算法;eM.Plant中图分类号#TP3919;F4062文献标识码{A文章编号l1004.731X(2007)19—4548-05OptimizationofJob·ShopSchedulingBasedonSimulationMAYu.rainl,FANLiu—qun2,ZHANGWei-min7,ZHANGHa01(1C/MSResearchCen

3、ter,TongjiUniversity,s埘m200092.China;2$ino‘etmanCollege,TongdiUniversity,Shanghai200092.Chin)Abstract:Aloh-shopschedulingproblemisprovedtobeaNP-hardproblem.ConsideringitscomplexityandiIsdifficultyinsolving,asolutionthatcombiningsimulationandoptimization

4、algorithmswasprovided.Aflameworkofjob-shopschedulingsimulationoptimizatlonsystemwassuggestedThesystemwasanalyzedusingUML,mappedineM-Plantsinndation$ofiwallff,anditsmodefparameterswereoptimizedthroughgeneticalgorithm(GA)togettheidealscbedulhag.Anexamplew

5、aggiventoexplainthesystemThissolutioniseasyandfeasibleandprovidesashortcutforthiskindofcomplicatedproblem.Keywords:JobScheduling;Simulation;GeneticAlgorithm(GA):eM—Plant引言车间作业计划是生产管理中的一个重要组成部分,它是根据厂级生产作业计划下达的生产任务,结合车间情况,安排车间内各加工设备作业任务。生产作业计划中一个核心内容是作业排序

6、,合理的作业排序,可以缩短生产周期,提高生产系统快速响应的能力。生产作业排序问题一直是学术界和实践界研究的热点,根据加工系统的复杂程度,可以把作业排序问题划分为单机、多台并行机、流水线(flow—shop)和车间(job.shop)作业排序问题”】。在对车间作业排序问题进行研究的方法上,最初是集中在整数规划、仿真和简单的规则上,这些方法不是排序结果不理想就是难以解决复杂的向题。近年来,随着各种新的相关学科与优化技术的建立与发展,在车间调度领域也出现了许多新的优化方法,比如神经网络、模拟退火法,遗传算法

7、、禁忌搜索法等,使得车问排序问题(车间调度问题)的研究方法向多元化方向发展[21。本文针对车间作业排序这一复杂的问题,采用面向对象的仿真方法和遗传算法实现车间作业计划排序及其优化,方法简单而又通用,为这类问题提供了一条解决捷径。1车间作业计划1.1车间作业计划数学模型描述94J设有州个加工单元c=旧,c2,,c田l,每个加工单元萎鍪g韶翠端揣眦。然黪,“。1“舅曩2赴产黧,‘酱茹翻耋某}苏丹队埔t讲师_舫。由帆台设备组成,单元内的设备加工能力互替。同时设有n个加工任务,=(J,.J:,⋯,,。),要求

8、交货期分别为D=(q,D2,,Dn}。加工任务J,的加工工序为:J护’,其中,i对应于加工任务序号i=L⋯,n,j对应于各个任务的工序号,如果用G表示第f个任务的工序总数,则』;1.⋯,口一。P。表示完成加工任务^的第J道工序的加工单元(1=1。·“,n;j=l,⋯n;斥∈(c1,G,一,G})。工序J≯’的加工时间为正,。模型约定:(1)各个加工任务每道工序的加工时间已知,且在作业排序时不可改变;(2)作业排序基于工艺约束,即各个加工任务的加工工序保持

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