作业车间调度问题(JSP)简单来说就是设备资源优化配置问题。作业车间调度问题是
计算机集成制造系统(CIMS)工程中的一个重要组成部分,它对企业的生产管理和控制系
统有着重要的影响。在当今的竞争环境下,如何利用计算机技术实现生产调度计划优化,
快速调整资源配置,统筹安排生产进度,提高设备利用率已成为许多加工企业面临的重
大课题。近年来遗传算法得到了很大的发展,应用遗传算法来解决车间调度问题早有研
究。本文在已有算法基础上详细讨论了染色体编码方法并对其进行了改进。在研究了作
业车间调度问题数学模型和优化算法的基础上,将一种改进的自适应遗传算法应用在作
业车间调度中。该算法是将 sigmoid 函数的变形函数应用到自适应遗传算法中,并将
作业车间调度问题中的完工时间大小作为算法的评价指标,实现了交叉率和变异率随着
完工时间的非线性自适应调整,较好地克服了标准遗传算法在解决作业车间调度问题时
的“早熟”和稳定性差的缺点,以及传统的线性自适应遗传算法收敛速度慢的缺点。