2012年08月09日永凯APS生产计划管理软件与生产排产计划系统的遗传算法专利之意见陈述书-永凯软件技术（上海）有限公司

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2012年08月09日永凯APS生产计划管理软件与生产排产计划系统的遗传算法专利之意见陈述书

　　首先，永凯APS生产计划管理软件与生产排产计划系统基于订单结构的遗传算法方案“利用遗传算法合理利用有限的资源达到优化预期生产目标的问题”，但其目的并非纯粹研究生产管理的问题，而是为实现借助于数学的技术手段解决实际生产排程的需要。

　　不同的工厂在生产排程方面的优化目标和各种制约条件各不相同，没有统一的标准。如何通过借助于强大的算法和一定的技术手段，满足不同工厂生产管理的需要，是生产排程领域需要研究的课题。作为启发式算法之一的遗传算法由于不要求完全建模，使得算法可以考虑更多的实际生产制约因素，是求解生产排程问题的理想算法。而当前遗传算法解决生产排程问题，主要立足于标准问题，如FT问题、LA问题、ABZ问题、ORB问题、SWV问题、YN问题、TA问题。但这些标准问题“是许多实际生产调度问题的简化模型”，不考虑如“具有多层次BOM（Bill of Material, 物料清单）结构的工艺复杂的订单”等的处理，无法反映实际工厂生产排程的需求。永凯APS生产计划管理软件与生产排产计划系统基于订单结构的遗传算法方案给出的遗传操作算子，是在基于工序的编码方式下，对可行解和不可行解分别进行选择、交叉、变异操作，是对传统遗传算法的改进，目的是使之适用于需求复杂多变的生产排程领域。

　　其次，生产排程问题是最困难的组合优化问题，生产排程问题的解空间是不连续和不规则的空间，在一个不可行解的附近可能存在一个优化性能极好的可行解。同时生产排程的约束条件与优化目标之间没有明确的界限，对于优化性能足够好但违反少量约束条件的排程结果，并不一定比满足所有约束但优化性能较差的排程结果要差。本发明方案所设计的选择操作算子，在可行解池和不可行解池两个精英解池中选择父代个体进行交叉、变异操作，摒弃了传统遗传算法只在可行域内搜索的方法，一方面可以增强在解空间搜索的覆盖性，同时也可以应对无可行解或可行解较少的生产排程问题。

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