1、分批優(yōu)化調度問題考慮了訂單批量性，適應現(xiàn)代經濟發(fā)展所呈現(xiàn)的多品種和中小批量生產特點。它涉及到批量劃分和排序優(yōu)化，比傳統(tǒng)調度問題更加復雜，也更貼近實際生產，其研究具有重要的理論意義和實用價值。本文在國家863計劃項目(編號：2007AA04Z155)、國家基金項目(編號：60874074)、省重大科技攻關項目(編號：2004C11011)的資助下，圍繞分批優(yōu)化調度深入分析所研究問題的國內外現(xiàn)狀和存在的問題，旨在研究差分進化算法(Diffe

2、rential Evolution，DE)在并行機、流水車間及作業(yè)車間制造過程分批優(yōu)化調度問題中的應用，設計同時處理批量劃分和排序優(yōu)化的有效算法，注重提煉問題的特征，結合問題信息開發(fā)有效的優(yōu)化求解方法。論文主要研究內容如下：
　　 (1)研究了差分進化算法在并行機分批優(yōu)化調度問題中的應用。針對問題中存在的批量劃分約束，提出了基于任務分配隊列的實數編碼方案，并設計了基于塊變異、塊交叉的全局搜索操作?；谏a周期性能指標，在算法中進

3、一步設計了基于問題的局部搜索操作，提出了一種混合差分進化算法。通過算例仿真和算法比較分析驗證了算法的良好性能，最后將算法有效地應用于某鋼鐵廠的冷軋精整生產調度實例的求解。
　　 (2)針對流水車間制造過程中不同產品所含批量之間不允許交叉生產的情況，基于分批傳輸的調度策略，建立了非混排流水車間分批優(yōu)化調度問題模型，并設計了相應的混合差分進化算法。在傳輸批量無約束的情況下，給出了問題的完工時間快速評價法用于算法解碼過程。算法進化過程

4、采用基于DE/rand/l/bin機制的全局搜索操作和基于Insert鄰域結構的局部搜索操作，來優(yōu)化確定工件的加工排序。最后，在算法所得解的基礎上，通過啟發(fā)式劃分方法獲得批量劃分方案。實驗結果說明了算法的優(yōu)良性能，所設計的快速評價方法和啟發(fā)式劃分方法可起到減少算法計算量、減輕算法優(yōu)化壓力的效果。
　　 (3)針對混排流水車間分批優(yōu)化調度問題，也即在加工一個產品的各個子批量之間允許加工其它產品的子批量的情況下，考慮傳輸批量大小約束

5、，建立了問題模型?；诜峙a策略，設計了一種混合差分進化算法來優(yōu)化確定批量劃分和排序優(yōu)化。算法采用兩級染色體編碼，對于劃分染色體和排序染色體分別采用前面所設計的進化過程。為了進一步縮短完工時間，在算法解碼過程中，基于分批傳輸策略進行二次劃分得到小傳輸子批。通過實驗仿真對所提方法進行了比較分析，結果驗證了所設計的劃分方法的有效性以及算法的優(yōu)化性能。
　　 (4)對多資源柔性作業(yè)車間分批優(yōu)化調度問題進行了研究，基于等量分批策略，建