摘要：近年来许多生产过程都发生了重大变化，其主要特点是生产的大规模化和生产过程的连续化。原来简单、常规的生产排程方式和目前的管理能力已经不能满足日益增大的生产需求，因此，相关人工智能算法的研究将对该问题给出更可行的解决方案。生产排程问题又称为车间调度问题，是计算机运筹学中的经典问题之一，该问题可以被描述为：给定一组作业，要求在一组机器上加工完成，来找到一个使所有作业加工完成的时间最短的调度方案。本文描述了如何设计并实现算法来解决简单的生产排程问题。具体来说，本文重点介绍了如何将遗传算法和蚁群算法应用在解决生产排程问题中，并对比了两种算法的效果，实验结果验证了本文所描述算法的可行性。

关键词：生产排程；遗传算法；蚁群算法

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 研究背景及国内外现状-1

1.2 本文的主要内容-1

2 生产排程问题的描述及方法-3

2.1 生产排程问题综述-3

2.2 流水车间调度问题-3

2.3 作业车间调度问题-3

2.4 基于人工智能的调度方法-4

3 基于遗传算法的生产排程方法-6

3.1 遗传算法的背景及思想-6

3.2遗传算法基本内容-7

3.2.1 模型建立-7

3.2.2 遗传算法的基本内容-8

3.3 算法实现-8

4 基于蚁群算法的生产排程方法-19

4.1 蚁群算法的背景及思想-19

4.2 蚁群算法的基本内容-21

4.2.1 模型建立-21

4.2.2 蚁群算法的基本内容-21

4.3 算法实现-22

5 遗传算法和蚁群算法的比较-26

5.1 遗传算法的特点-26

5.2 蚁群算法的特点-26

5.3 两种算法的异同点-27

总    结-28

参 考 文 献-29

附录A GA部分源码-30

附录B ACO部分源码-32

致    谢-34