1. 研究目的与意义
研究背景：
随着原材料价格上涨、劳动力短缺、技术的不断提高，传统生产制造模式不能满足企业的需求，如何获得好的调度使其高效稳定运行，成为企业寻求的目标。因此车间优化调度是制造行业实现高生产效率、高柔性和高可靠性的关键技术之一。在20世纪50年代，Johnson 提出了解决 n/2/F/C max 问题的优化算法，代表了调度理论研究的开始。一直有许多研究者进行车间调度问题的相关研究，取得了许多研究成果。调度优化问题本质上就是如何把有限的生产资源在合理的时间内分配给若干个任务，以满足或优化一个或多个目标。
在传统的车间调度模型中，假设工序对加工所需要的资源是不具备柔性的资源，工件的所有工序的加工机器是唯一的，且加工顺序是已知的，于是可通过确定工序在每台机器上的加工顺序来优化完工时间等系统目标。伴随着大批量连续生产正逐渐被适应市场需求变化的多品种、小批量生产所替代，所以一个企业的竞争力在很大程度上取决于它是否能在短时间内，生产出较低成本较高质量的多个产品品种的能力，柔性制造系统(FMS）应运而生，柔性作业车间调度问题（flexible job shopschedulingproblem, FJSP）也就成为研究的重点。
2. 研究内容与预期目标
研究内容:
1.熟悉掌握多层遗传算法思想和步骤，包括：编码、初始种群的产生、适应度评估、选择、交叉和变异。
2.建立车间调度问题的数学模型。
3. 研究方法与步骤
研究方法：
本研究课题拟采用计算机仿真的方法来实现。
1.对车间调度问题建立数学模型。
4. 参考文献
[1] 郑君里,杨行峻.《人工神经网络》.北京: 高等教育出版社,1992.5:15-30
[2]郝中华.《B P神经网络的非线性思想》.洛阳师范学院学报2008.3(4)
[3] 巨军让，卓戎.《B P神经网络在Matlab中的方便实现》.新疆石油学院学报.2008.2(1)
5. 工作计划
阶段规划：
1. 2月20日至3月20日 资料收集、整理,撰写开题报告；
2. 3月20日至3月31日 外文翻译；
