The invention provides an application of genetic operators in order based on the structure of production scheduling system, the feasible and infeasible solution pool pool solution selective selection, crossover and mutation, are various genetic solutions for scheduling optimization, provide a basis for. The genetic operators of crossover and mutation by way of dealing with the complex process of multilayer BOM structure order scheduling problem, in the process of genetic manipulation, to maintain the product structure of BOM, the design of simple genetic algorithm, the optimization is not restrained by the limiting conditions. The selection operator makes the group of survival of the fittest evolution, so that the overall quality can be improved, and the appropriate selection of solutions, to prevent groups of premature convergence, or genetic algorithm to search the local extremum, to a great extent to enhance the convergence speed and effect of the.
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种应用在生产排程系统中的遗传操作算子，用于处理多层次BOM结构的复杂工艺的订单排程问题。技术背景遗传算法是一种基于基因学和遗传学机理产生的直接搜索优化方法，它通 过基因串的选择、交叉、变异，来寻求最佳解决方案。近年来，这种算法作为 一种通用的优化算法，因其编码技术和遗传操作比较简单、优化不受限制性条 件的约束、尤其是具有并行计算能力和全局解空间搜索能力，被广泛的应用在 各行各业。生产排程问题——即如何合理利用有限的资源达到预期的生产目标， 也可以通过这种算法进行优化解决。应用遗传算法来解决生产排程问题可以通过以下步骤来实现首先，对参 与排程的工单进行置换编码，生成初始化种群；然后，选择优秀个体作为父代种群，进行交叉、变异，生成子代种群，再对子代种群进行解码操作，得到排程方案；再对排程方案进行约束条件检验，保留优秀个体；重复进行以上选择、 交叉、变异操作和约束条件检验两个步骤，直至最优个体达到优化目标。在此过程中应用遗传算法来解决生产排程问题实质上是通过遗传操作，即 选择、交叉、变异操作，来不断产生新的基因，并淘汰劣等基因、保持优良基 因，逐步...
【技术保护点】
一种应用在生产排程系统的基于订单结构的遗传操作算子，包括选择、和／或交叉、和／或变异，其特征在于： ①选择是通过设置选择率κ为阈值来实现的：若可行解池中个体数目与种群规模的比值小于κ，则可行解池中全部个体作为父代种群；若可行解池中解的数目与种群规模的比值大于κ，则从可行解池中选择种群规模的κ倍的个体作为父代种群，并从不可行解池中选择部分个体补足所需种群规模，即使得不可行解池中选择的个体数目与之前在可行解池选择的个体数目之和达到种群规模；此处种群规模为计算前预定义的父代种群的大小； ②交叉是从父代种群中选取一对代表排程方案的基因串个体，并选择交叉操作算子进行交叉操...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：顾永明，陈杰，
申请(专利权)人：永凯软件技术上海有限公司，
类型：发明
国别省市：31[中国|上海]
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