生產排程算法顧名思義，主要解決的是生產排程和生產調度問題
在此記錄一下最近時間的學習
首先確定的一點是，生產排程並不存在全局最優算法，針對具體問題，找到合適的方案纔是算法中的重點
在設計具體算法之前，先要了解幾個基本的知識點
（1）正排還是倒排（正排增加庫存，倒排浪費產能）
（2）算法複雜度（並不是越複雜越好）
目前大家比價熟知的是ERP、APS與MES系統（網上資料有很多）
按照本項目的產品需求，採用ＡＰＳ算法
項目主要由三部分構成：基礎數據、計劃策略、核心算法
本項目是用於物聯網環節，有實際生產產品
基礎數據包括：產品工藝、客戶訂單、工程資源
計劃策略：計劃策略、計劃結果、計劃可視化
核心算法：滾動計劃、瓶頸優化、全局優化
至於具體內容根據實際情況來具體規劃
其中包含的算法策略有分步排程、約束算法、重排算法、交期承諾、換線優化、資源優化、規則優化、遺傳優化、人工智能、模糊算法
最後選取了APS算法
算法架構：
訂單預處理，工單排產
預處理採用堆排序特徵分箱
預處理算法：特徵優先級編碼、特徵分箱（連續變量和離散變量）、二叉樹創建
針對任務分配問題，圖論算法，整數規劃算法和啓發式算法
調度子算法：
先來先服務算法
短作業算法
高優先權優先算法
優先權調度算法
非搶佔式優先算法
搶佔式優先算法
高響應比優先算法
基於時間片的輪轉調度算法
時間片輪轉法（不合適）
多級反饋隊列調度算法
裝箱問題（NP問題）
首次適應解法（first fit）
降序首次適應算法（FFD）
多處理調度問題
最閒適應算法
匈牙利算法
作爲免費開源的APS算法，肯定要知道frePple
1.軟件教程
Docker下運行frePple
1.安裝Docker，windows下安裝docker
http://c.biancheng.net/view/3121.html
2.在Docker hub找徑向
http://hub.docker.com/r/dstade/frepple41
3.下載鏡像對應源文件
https://github.com/didier1969/rancher-catalog.git<project_directory>
4.docker中運行鏡像
docker pulldstadel/frepple41
待我深入瞭解後，且聽下回分解