遗传算法在车间动态排产中的应用：提升柔性制造响应速度的实践

遗传算法在车间动态排产中展现出独特优势，为柔性制造的快速响应提供了高效解决方案。其核心价值在于模拟生物进化的迭代优化机制，能在订单变更、设备故障等动态扰动下，快速生成适配新场景的生产方案。
在柔性制造场景中，动态排产面临多重挑战：紧急插单打破原有计划、设备突发故障导致资源约束变化、物料供应延迟引发工序衔接断裂等。遗传算法通过编码、选择、交叉、变异四步核心操作应对这些问题。首先将生产任务、设备资源等要素转化为染色体编码，每个基因片段对应工序安排或资源分配；接着基于交货期满足率、设备利用率等目标函数，对初始方案（种群）进行评估；再通过交叉操作重组优秀方案的基因片段，保留有效排产逻辑；最后以一定概率引入变异，避免陷入局部最优，确保方案的多样性。
实践中，算法需针对动态场景做特殊设计。例如，当紧急订单插入时，可将原有排产方案作为父代种群，新增订单作为基因片段融入编码体系，通过定向交叉快速生成包含新任务的候选方案。面对设备故障，算法能自动识别失效资源，在变异环节强化对替代设备的探索，优先选择适配工序的备用资源。某案例显示，引入遗传算法后，车间应对插单的响应时间缩短 40%，设备利用率波动幅度降低 25%。
此外，算法需与实时数据系统联动。通过对接生产执行系统的实时数据，遗传算法可动态更新种群评估指标，在工序延误超阈值时自动触发迭代优化，实现 “感知 – 决策 – 调整” 的闭环。这种动态适配能力，使柔性制造系统在多品种、小批量的生产模式下，既能保持计划的稳定性，又能快速响应环境变化，显著提升了制造系统的整体韧性。