基于混合遗传算法的订单生产调度在机车车辆行业中的应用

2012-02-28李永妮韩彩夏

网络安全与数据管理 2012年9期

李永妮，曹瑞，韩彩夏

（南车青岛四方机车车辆股份有限公司信息技术部，山东青岛 266111）

机车车辆企业是典型的订单式生产企业，面对全球经济一体化，客户需求个性化以及产品交货高速化的经济时代，机车车辆行业面临着快速响应客户需求、缩短产品交货期、提高产品质量和改进产品服务的压力。为了在激烈的市场竞争中求得生存和发展，企业需要从生产调度环节进行优化。生产调度是制造系统的一个研究热点，调度的任务是根据生产目标和约束，为每一个对象确定具体的加工路径、时间、机器和操作等，优良的调度策略对于缩短产品的生产时间，降低成本有着极大的作用。

订单生产调度问题属于一类NP-hard组合问题，因此寻找具有多项式复杂性的最优算法几乎是不可能的。传统的启发式算法、智能模拟退火算法、禁忌算法、神经网络法等算法其共性是对生产线优化问题寻求满足实际需要的近似解或满意解，但都是局部寻优的方法。而各种基于统计优化的方法诸如模拟退火法、遗传算法等，提供了一种解决调度优化问题的新途径，但也存在着一定程度的枚举，一般来说收敛到最优解较慢，并且对于判断解的最优性也很困难。将遗传算法与优化算法结合起来对解决订单生产调度问题具有较高的性能。