摘要:流水车间调度是企业车间生产过程中的一个不可或缺的重要组成，是公司企业实现信息化、智能化、自动化的主要工作，基本流程就是在流水车间的运作过程中进行作业规划。有效的调度方式与优化方法对于降低企业的生产耗损，提高企业的生产效益起着重要的作用。所以，流水车间调度问题越来越受到人们的关注，而求解车间调度问题的核心和关键是高效合理的流水车间调度算法。本文对遗传算法进行了简要的概述，并利用遗传算法对车间调度问题进行了求解。

遗传算法是一种模拟生物进化论的随机化的搜索方法，它具有很好的全局寻优性，对于一般的车间调度问题都通用。对遗传算法进行详细的研究与广泛的利用对于降低企业生产损耗，提高企业生产效率有巨大的帮助。对于现代工业的发展具有巨大的推进作用。

本文第一章是绪论，主要就是先介绍下课题的研究背景和意义以及调度问题的简述，分类，特点和发展现状等。接下来第二章介绍了遗传算法的概念，定义，算法流程等，其算法定义流程包括初始群体的设定，编码，适应度函数设计，选择算子，交叉算子，变异算子以及控制参数的设定。使我们可以对遗传算法有一些了解。然后第三章是调度问题的数学描述与模型地的建立，最后一章则是调度问题的算法设计与实验设计，并对实验进行了结果分析。

关键词：流水车间调度；遗传算法；生物进化论；数学模型

目录

摘要

Abstract

1.绪论-1

1.1研究背景及意义-1

1.1.1研究背景-1

1.1.2研究意义-1

1.2车间调度-1

1.2.1车间调度问题简述以及特点-1

1.2.2车间调度问题的分类-2

1.2.3国内外车间调度问题现状-2

1.3本文研究内容-3

2.遗传算法介绍-4

2.1遗传算法概述-4

2.1.1遗传算法的概念-4

2.1.2遗传算法的发展现状-4

2.2遗传算法的算法定义-4

2.3遗传算法的基本术语-5

2.4遗传算法基本流程-5

2.5遗传算法操作设计-6

2.5.1编码-6

2.5.2适应度函数设计-6

2.5.3选择算子-6

2.5.4交叉算子-6

2.5.5变异算子-6

2.5.6控制参数的设定-7

3.流水车间调度问题描述-8

3.1流水车间调度问题的数学描述-8

3.2流水车间调度问题的数学模型-8

4.调度问题算法设计与实验-10

4.1算法设计-10

4.1.1调度问题的编码方法-11

4.1.2适应度函数-11

4.1.3初始群体的设定-11

4.1.4交叉操作-11

4.1.5变异操作-12

4.1.6控制参数的设定-12

4.2.计算实验-14

4.2.1实验数据-14

4.2.2结果分析-14

结    论-15

参 考 文 献-16

致    谢-17