基于并行协同的多车间协同调度问题研究

传统企业在实际生产中，其多个关联车间之间的生产计划与调度存在难以协作的问题。为此，针对多车间协同调度问题建立了调度模型，提出了一种多车间协同调度的并行协同进化遗传算法(PCE-GA),并且采用该算法对上述模型进行了求解。首先，以最小化订单完工时间为目标，建立了单目标调度模型；然后，采用了并行协同进化遗传算法，对上述单目标调度模型进行了求解，基于工件、机器、装配关系的三层整数编码的染色体编码方案，提出了一种协同适应度值计算的方法；最后，以某液压缸生产企业为例，针对单目标调度问题，采用该算法与单车间遗传算法(JSP-GA)、并行协同模拟退火算法(PCE-SA)分别进行了求解，并对其结果进行了比较，以验证PCE-GA算法的优越性。研究结果表明：采用PCE-GA算法得到的优化率为13.3%,比单车间作业调度遗传算法求解的数据优化11.5%,该结果证明了PCE-GA算法在解决多车间协同优化问题时的优越性。