论文总字数：29032字

摘 要

车间生产调度是现代工业的一个重要研究方向，是为了最大限度的利用生产资源，提高生产效率。通常的车间调度方案利用到了例如蚁群算法，遗传算法等等。

本文首先介绍了job-shop问题，并引出了柔性生产制造车间这个现代制造业中的重要数学模型。之后介绍了析取图模型，析取图模型是蚁群算法中，一种十分重要的模型构造。并根据柔性生产车间的问题，提出了三维的析取图模型。

最后，也是论文重点，针对的情况是动态生产环境下车间生产调度优化方法研究，介绍了滚动窗口的方法，避免了每次调度时重新对所有的进程进行排序，减少了调度时间。使用matlab进行编程设计优化算法。考虑到了机床损坏后的几种情况：机床损坏，机床维护，零件需要重新加工几种情况。设计的优化算法的主要作用是，通过加入动态应对策略算法，能够对生产车间中出现的种种问题提出解决方法，在有突发情况时，仍然可以给出合适的生产调度计划。

关键词：蚁群算法，生产调度，动态事件的应对策略

A study of optimization algorithm for Process planning and production scheduling in dynamic manufacturing system

Abstract

Intended to use the maximize resource and improve the production efficiency, Process planning and production scheduling have developed into a important research area in modern manufacturing industry.GA and ACO are two main algorithms in scheduling problems.

In this thesis,job-shop problem is introduced firstly.After the introduction,flexible job-shop problem,a symbol of modern manufacturing systems ,has been presented.Next,the paper introduced the traditional disjunctive graph,and 3-D disjunctive graph using in the ACO algorithm faced to the flexible job-shop problem.

In the end,we focus on the optimization algorithm for process planning and production scheduling in dynamic manufacturing system.And intended to improve the speed to answer the emergency,we separate the ACO optimization algorithm into

ACO algorithm and dynamic solution systems.We design the dynamic solution systems for two situations: mac-broken,parts-remachining.And using examples to test our solution systems.

Key word：ACO，scheduling，dynamic job-shop problem and solution systems.

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪 论 1

1.1 课题背景和研究意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.2.1 生产调度理论概述 2

1.2.2 优化蚁群算法概述 2

1.2.3 国内外研究现状 3

1.3 优化调度方法研究中存在的问题 3

1.4 本文研究内容 3

1.5 论文结构 4

第二章 生产车间（job-shop）概述 5

2.1 job-shop调度问题的概述 5

2.1.1 生产车间的调度问题的数学描述 5

2.1.2 车间生产调度问题的特点 6

2.2 柔性作业车间概述 7

2.2.1 柔性作业车间问题 7

2.2.2柔性作业车间调度数学描述 8

2.3动态车间调度研究 9

2.3.1 动态生产环境下车间生产调度问题描述 9

2.3.2动态生产环境下车间生产调度问题分类 10

2.4 生产调度的研究方法 10

第三章 柔性生产车间的优化蚁群算法 12

3.1蚁群算法原理和发展 12

3.2 蚁群算法应用于job-shop调度 13

3.2.1 job-shop的析取图模型 13

3.2.2 job-shop算法流程 14

3.3柔性生产车间的调度方案 15

3.3.1 柔性作业车间的析取图 15

3.3.2 柔性作业车间的算法流程 17

第四章 动态生产车间调度问题研究 21

4.1 引言 21

4.2 滚动调度方法概述 21

4.3 动态情况的描述 24

4.3.1 动态情况的定义和原理 24

4.3.2 动态车间问题数学模型的建立 25

4.4 动态事件模拟及对策 27

4.4.1 动态突发事件----机床损坏 27

4.4.2 动态突发事件----零件重新加工 29

4.5 算例演示 31

4.5.1机床损坏 31

4.4.2 动态突发事件----零件重新加工 32

第五章 总结和论文展望 34

5.1总结 34

5.2 论文的展望 34

致 谢 35

参考文献（References） 35

第一章 绪 论

1.1 课题背景和研究意义

生产调度问题指的是根据生产计划的要求，来安排企业的生产资源和加工能力，对于现代制造业复杂的加工环境和瞬息万变的外界干扰，有着重要的意义。随着生产技术的不断提高，单纯由生产技术的发展带动收益提升的方法已经达到瓶颈。人们的关注点越来越集中在生产调度优化问题的研究上，许多其他领域，诸如应用数学，运筹学，工程技术等等领域开始被运用于生产调度方面的研究。生产调度优化问题的研究，主要是集中在对生产的排序和资源的分配问题上，因为在实际生产过程中，机床的生产能力有限，且不同零件的加工都有一定的限制条件，所以对生产计划的合理安排，能够对企业的制造能力最大化的运用，提供最大化的收益。

对于当前存在的一些调度算法中，存在这样一些问题:

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