[发明专利]云制造环境下多地运输多目标综合调度方法

权利要求书

1.一种云制造环境下制造资源多目标优化调度方法，其特征是：该方法主要包括如下步骤：加工资源处于不同地理位置的企业中，产品加工过程需要经过多次运输转移；根据加工任务的工序和可选加工资源，首先通过一种基于工序和资源的双层编码方式；通过随机方式产生种群，然后一半的个体随机选择加工资源，另一半随机选择加工时间最短或服务质量最优的资源；进化时第一步在个体第一层中随机选取一个元素，与之相邻的元素进行位置交换,其对应的加工资源也随之交换位置，在第二层个体中随机选择两个位置，在该位置的可选资源集合中随机选择两个进行替换；第二步将工序随机分成两个集合并产生一个新的个体，该个体由父代个体中包含于第一集合的工序与资源和个体最优个体中包含于第二集合的工序与资源共同组成，新个体中小于动态学习因子的位置，对应工序的加工资源将选择个体最优中加工资源进行替换；第三步计算过程与第二步类似，由群体最优个体集中随机选择一个作为群体最优参与进化；群体最优个体的选择方式采用动态调节非支配排序选择算法进行选择，选择过程中使用等待时间最短解码算法进行适应度计算。

2.根据权利要求1所述的针对云制造环境下制造资源多目标优化调度方法，其特征是：所述的调度方法具体实施步骤如下：

步骤1：种群初始化，设置种群P大小为N，t=0，最大进化代数T；

按双层编码方式产生种群，按照等待时间最短解码算法计算个体适应度，选择当前个体作为个体最优，在个体最优集合中选择非支配个体加入群体最优个体集合PBest；

步骤2 t=t+1，种群进行进化，设新种群为Q；

步骤3通过动态调节非支配排序选择算法更新个体最优和全局最优个体；通过等待时间最短解码算法计算Q中个体适应度，选取个体最优中非支配个体加入群体最优个体集合QBest；

步骤4 全局最优解集更新，合并父代PBest和子代QBest为RBest，清空PBest；计算个体非支配等级计算每个等级中个体的拥挤距离，并将动态调节非支配排序选择算法计算后选择的个体加入中PBest，选择完所有个体后转向步骤5；

步骤5是否达到最大进化代数T，是则转向步骤6，否则转向步骤2；

步骤6 输出结果甘特图。

3.根据权利1或2所述的云制造环境下制造资源多目标优化调度方法，其特征是：动态调节非支配排序选择算法，通过引入动态调节因子 ，i表示每个前端的等级，|F_i|表示前端F_i包含个体的个数，n_i表示选择个体数目。

4.根据权利1或2或3所述的云制造环境下制造资源多目标优化调度方法，其特征是：使用等待时间最短解码算法；由于云制造环境下的运输因素导致在资源的调度过程中会出现两种等待情况；一种是工件到达加工企业需要等待正在被占用的制造资源；另一种是制造资源空闲需要等待工件由上一个加工地点运输到本次加工地点；因此本发明将采用等待时间最短解码算法，进行个体的解码和适应度的计算；在不延迟制造资源上已有任务的前提下，将每个工序安排到选定资源上最早可用时间，直到将每个工序安排完毕。