W artykule zaprezentowano nieklasyczne podejście ewolucyjne, oparte na algorytmie genetycznym, do rozwiązania problemu szeregowania zadań w systemie produkcyjnym. Optymalizację szeregowania przeprowadzono względem możliwego do uzyskania zysku, z obliczaniem kar za opóźnienia. Zaproponowane podejście obejmuje permutacyjne kodowanie chromosomów, elitaryzm, brak genetycznego operatora rekombinacji, zastosowanie mutacji heurystycznej oraz zmiennej w czasie mutacji zamiennej (ang. swap mutation). Przeprowadzono badania dla 9 losowych zleceń dla których metodą całkowitego przeszukania permutacyjnego obliczono optymalne szeregowanie pod względem zysku. Uzyskane wyniki porównano z innymi metodami szeregowania.
EN
This article shows how a non-classical evolutionary approach, based on a genetic algorithm, can be used to solve the problem of task scheduling in production systems. The optimization of scheduling was done to maximize possible profit, including the calculation of delay penalties. The approach encompasses permutation encoding, elitism, lack of the genetic recombination operator, the use of heuristic mutation as well as time-variant swap mutation. For nine random orders optimal scheduling was determined using exhaustive search method. The results of the optimization were compared to those obtained with other methods of scheduling.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.