2012年08月15日永凯APS生产管理软件与物料管理系统如何处理多层次BOM结构的复杂工艺的订单排程问题-永凯软件技术（上海）有限公司

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2012年08月15日永凯APS生产管理软件与物料管理系统如何处理多层次BOM结构的复杂工艺的订单排程问题

　　永凯APS生产管理软件与物料管理系统订单排程问题技术领域

　　永凯APS生产管理软件与物料管理系统订单排程问题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。

　　永凯APS生产管理软件与物料管理系统订单排程问题背景技术

　　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。

　　在永凯APS生产管理软件与物料管理系统订单排程问题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，逐步优化完善方案的。因此遗传操作的设计成为能否得到高质量优化排程方案的关键。

　　Job Shop车间调度问题是许多实际生产调度问题的简化模型，是一个典型的NP-hard问题，是目前研究的最广泛的一类典型调度问题。但针对传统Job Shop调度问题设计的遗传算法，尤其是遗传操作的设计，在处理具有多层次BOM（Bill of Material, 物料清单）结构的工艺复杂的订单时具有一定的局限性。

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