基于遗传算法的多资源作业车间智能动态优化调度

提出一种基于遗传算法的调度算法，用于解决多资源制约(机床、工人和机器人)条件下作业车间的动态优化调度。为了表达加工工件的批量，提出了一种新的染色体基因型，基因型的长度随加工环境的变化而变化。研究的动态环境包括：加工工件连续不断地到来；机床设备突然损坏；损坏的机床被修复；工件的预定订货时间被提前；有新类型的工件要求被加工等等。采用一种基于周期和事件驱动的滚动窗口调度，以适应连续加工过程中的环境变化。调度算法中采用权重可变的双目标评价函数来优化调度结果。仿真结果表明该算法是可行的，与传统的静态优化调度相比，其优越性是明显的。