一种改进的基于遗传算法的中药生产调度系统

2011-07-24郭剑毅王海雄

武汉理工大学学报(信息与管理工程版) 2011年4期

安鑫，郭剑毅，2，花植，王海雄

(1.昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南昆明650051;

2.云南省计算机技术应用重点实验室智能信息处理研究所，云南昆明650051)

作业车间调度问题(job－shop scheduling problem，JSSP)可以描述为:给定一个药品集合和一个机器集合，每个工件多道工序，每道工序需要在一台给定的机器上非间断地加工一段时间;每一台机器一次最多加工一道工序;调度就是把工序分配给机器上某个时间段。其目标是找到最短时间长度的调度［1］。典型的中药生产企业生产体系由多条生产线构成，每条生产线接收原材料或前一条生产线输出的半成品，多条生产线协同完成一种药品的生产。若将每种剂型的生产流程进行分解，每个设备对应一道生产工序，则中药制药的生产调度问题可看成是一般的JSSP问题。

目前国内在中药制药生产调度系统上的研究很少。文献［2］提出用标准遗传算法来解决中药生产调度问题。然而由于标准遗传算法本身的缺陷，在寻优求解过程中容易陷入局部最优，且计算速度慢，使系统得不到理想的结果。笔者通过对中药制药企业的生产工艺流程进行分析，将基于并行遗传算法［3］与小生境遗传算法［4］相结合的改进遗传算法应用到中药制药生产调度系统中，通过改进遗传算法寻找到最优解或次优解，避免了寻优过程中出现早熟和陷入局部最优现象，并得到合理的生产调度方案，为中药制药生产调度提供了新的思路。