*于 华，王 雷

作业车间批量调度策略研究

*于 华，王 雷

（安徽工程大学机械与汽车工程学院，安徽，芜湖 241000）

作业车间调度问题是最困难的组合优化问题之一，在实际生产中具有广泛应用。调度的目的是使完工时间最小化。本文针对实际的具有批量调度问题，分析并比较了几种调度策略。采用遗传算法进行求解，针对作业车间调度问题使用了一种单亲移位算子进行交叉和变异以避免不可行解的产生。最后给出了这些调度策略的仿真实例，结果表明，使用不同的调度策略将得到不同的优化结果，为实际的生产提供一定的指导作用。

作业车间调度；遗传算法；单亲移位交叉算子；批量调度

作业车间调度问题(Job shop scheduling problem, JSP)是许多实际问题的简化模型，是最典型、最困难的组合优化问题。遗传算法(Genetic algorithm, GA)作为全局搜索算法，广泛应用于各种优化问题中，并已成为求解复杂JSP问题的主要方法[1-5]。

但是到目前为止，绝大多数的经典车间作业调度问题只假设每种加工工件是单件的情况，而忽视了在实际生产过程中每种工件的加工数量却是大于或等于1的任意自然数。因此，研究在此情况下的批量或者分批调度才显得尤为重要。白俊杰等人[6]提出了一种基于粒子群算法的多目标柔性分批调度算法，将工件分割为具有柔性批量的多个子批量，并使子批量的工艺路线选取和加工排序同时得到优化。孙志峻等人[5]提出了一种等量分批调度遗传算法，使子批数量的确定和子批加工顺序的安排同时得到优化。……