基于新型进化算法的实际生产调度问题

生产调度问题是生产管理的核心研究内容，通常是多约束、多目标、随机不确定优化问题，而基于智能进化算法的调度方法能有效避免传统方法的缺陷，具有重要的研究意义。量子进化算法和文化算法是两种新发展起来的进化算法，优化性能良好，目前国内外研究相对较少，因此研究这两种算法在生产调度中的应用可为解决调度问题提供更好的途径。本研究根据调度问题特点，从算法编码、进化操作算子等方面深入研究这两种新型进化算法，使其能够求解生产调度优化问题，同时结合调度问题特点，引入新的算子，提高算法的求解性能。针对实际生产中不确定性因素，研究不确定性条件下生产调度系统知识表示和知识获取方法，结合大系统控制理论的思想，根据大型制造业的实际情况研究企业生产调度的建模，从而实现生产调度优化，提高企业经济效益。针对实际大规模生产调度问题，对量子进化算法和文化算法进行改进，结合一些传统的数学方法或启发式算法，使其能够更高效求解大规模问题