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基于遗传算法的车间产线自动编排研究与实践
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吕永桂金远帆高平波钟波
摘要：本文设计并开发了一款面向服装工厂的基于遗传算法的高级计划排程系统，针对传统制造业如今面临的订单为多品种，个性化，小批量的现状，可以辅助管理人员根据订单，产线生产效率等因素快速而精准的制定生产计划，较大的提高了服装企业对生产资源的利用率，减小了订单延期的情况，使得企业拥有更强的竞争力。
关键词：高级计划排程;遗传算法;自动编排
随着电子商务在全球范围内持续繁荣，客户的需求变得日趋个性化，如何针对客户的个性化需求迅速制定精准的生产计划已经成为了服装加工制造企业不能不面对的问题。据相关统计，我国服装产业中，中小企业数量占据服装企业总数比例高达90%以上。对于多品种、小批量生产模式的企业，如何合理的安排生产计划一直是一个难题。因为订单的品种，所以排程时的计算量较大，而批量小又会导致频繁换线。在既保持多品种，小批量的模式下，又能及时地满足客户快速变化的需求成为了检验中小服装企业竞争力的标志。传统的ERP（企业资源计划）在为企业整合生产资源的同时，面对离散制造的生产状况具有明显的缺陷。
目前，生产过程中的自动排产技术在众多离散生产领域得到了广泛的应用，但在服装生产过程中鲜有运用，本文给出了一种基于遗传算法的优化生产的排产解决方案。
1服装车间生产作业调度
作业车间调度问题（JSSP）可以描述如下：给定n个作业，每个作业包含必须在m台机器上处理的几个工序。每个工序使用m台机器中的一台以固定的时间进行加工。每台机器一次最多只能处理一个工序，并且一旦工序在给定机器上启动处理，它就必须在该机器上不中断的完成的处理。同一个作业的工序必须以给定顺序进行处理，调度开始时，所有工序都是空闲且可用的。最终所要求解的是最短的制造期，即计划中最后一次操作的完成时间，同时安排的顺序要考虑到工序先后顺序的约束。
用J={0，1，....n，n+1）表示要调度的操作集，而M={1，....m）表示机器集，操作集没有持续时间，代表初始和最终的操作，操作通过两个约束互相关联，首先，第一个约束令每个操作在需在所有前置操作Pj完成之后进行调度，其次，当且仅当操作所需要的机器处于空闲状态时，才可以调度该操作。用dj表示操作j在机器上所需要的持续处理时间。
用Fj表示操作完成的时间，（Fi，Fm，...，Fn+1）表示时间表，假设A（t）是在时间t时要处理的一组操作，如杲操作j需要机器m进行加工，则令fj，m-1，否则令fj，m=0。
最终该问题可以用数学公式表示：
2面向服装产业自动排产的改进遗传算法
2.1问题建模
根据遗传算法的步骤和服装产业的特点对车间作业调度问题进行数学建模。保存所需排程的订单号和产线号，关联订单在对应产线所需的生产时间，通过一维数组保存每个产线的最后生产时间，用另一个一维数组记录每个订单的开始作业时间和结束时间。
2.2编码和解码
2.2.1编码
采用符号编码的方式，将订单序号随机生成OS系列，按订单的序号作为MS的序号，顺序在可选产线中随机选择产线，最终生成MS序列。
2.2.2解码
从左到右遍历OS序列，由OS序列确定订单号，然后对应MS处的值确定该订单的生产产线，再由订单号和产线号，获得该订单在该产线所需的生产时间。
2.3初始化种群
在指定的订单数量和产线数量下，由随机生成对应的OS和MS序列，组成一条染色体，对于不同的订单数量，生成不同数目的种群。
2.4适应度计算
2.4.1排程要求为总生产时间最短
依据解码方案，将染色体解码成可执行的排程序列，统计各个产线的总生产时间，最大的值就是最大总生产时间。适应度为最大总生产时间的倒数。
2.4.2排程要求为总宽裕时间最大
定义宽裕时间为订单的预定交期和实际生产完成时间之差，则总宽裕度为：
2.5选择
采用精英保留法，并提出了一种分层交叉的方法，同时对父类进行近亲删除。
2.5.1精英保留法
对于当前种群适应度前15%的个体，直接保留进入下一代种群。
2.5.2分层交叉法
采用分层策略提高收敛速度同时保留多样性：
（1）精英之间的交叉增加收敛速度。
（2）精英（或中层）和底层的交叉增加有哪些信誉好的足球投注网站范围和收敛精度，
如果两个父类染色体的适应度相同，且r0.95*n，这两个将被认定为近亲，随机删除一条染色体进行重新选择。
2.6交叉和变异
对于OS采用的顺序交叉算子，以保证基因变化后的序列不存在重复订单。由于MS设计的特殊性，单个基因的变化不会影响到其余基因的正常性和合法性。所以采用两点交叉法，大大地降低了单个工序在多机器中选择一个进行处理的难度。
对OS采用逆转变异算子，互换染色体中不同部位的基因，MS采用基本位变异算子，对随机部位的基因在可选机器序列上重新生成随机数。
2.7停止条件
当n代
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