[发明专利]基于生物地理学优化算法的调度优化求解器

说明书

基于生物地理学优化算法的优化求解器，主要包括：首先，针对不同优化问题及调度问题，根据BBO算法的运行机制，对算法中不同模块进行构建。其次，针对函数优化问题、零等待流水车间调度问题以及作业车间调度问题，优化求解器内部集成了三种针对不同问题进行求解的推荐算法。实验结果表明本发明中提出的优化求解器能够在有限时间内获得较高的候选解精度，并且具有收敛速度快，稳定性较强等特点。

技术领域

本发明属于制造业生产调度领域，尤其涉及一种基于生物地理学优化算法的调度优化求解器。

背景技术

调度问题通常指在有限的时间范围内合理利用现有的资源安排生产流程，从而实现企业生产效益的最大化。车间调度属于调度问题的子集之一，合理的车间调度是企业进行生产规划和控制的核心部分，也是企业提高竞争力的关键因素。现有的优化求解器如CPLEX、Gurobi优化器都能够针对多数的优化问题进行求解。但由无免费午餐定理可知，这类通用优化器很难针对具体某一领域的优化问题表现出最好的性能。

生物地理学优化算法是一类新兴的群体智能算法，最初被应用于优化各种连续的非线性函数以及简单的离散问题。因其结构简单且搜索效率高，也被成功应用于许多组合优化问题。然而，由于不同的问题具有不同的特性，若要在不同问题上的表现出较优的优化求解性能，则需要针对具体问题的模型构建相应的算法。因此在本发明中分别针对制造业生产调度领域中常见的零等待流水车间调度和作业车间调度构建了合理的优化方法。此外，为了针对调度领域中其他问题进行优化求解，本发明中还针对函数优化问题构建了优化方法，用户可通过定义优化问题模型调用该方法进行较为简单的优化求解。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于生物地理学优化算法的调度优化求解器。

本发明的基于生物地理学优化算法的调度优化求解器，该调度优化器包括非线性函数优化模块、零等待流水车间调度模块、作业车间调度模块。针对制造业生产调度领域中不同的调度问题，选用不同的模块进行优化求解。

针对非线性函数优化模块，构建基于两阶段迁移模型的差分生物地理学优化算法(TDBBO)作为内置的优化算法，由于大多数调度问题抽象为函数优化问题时均为不可分离问题，因此该算法地设计主要针对不可分离的函数优化问题。

针对零等待流水车间调度模块，将生物地理学优化算法与变邻域搜索混合构建了内置的零等待流水车间调度优化算法(HBV)。

针对作业车间调度模块，在生物地理学优化算法中嵌入模拟退火算法和反向学习策略构建了内置的作业车间调度优化算法(OMBBO)。

本发明进一步公开了一种生物地理学优化算法的调度优化求解器，该方法包括以下步骤：

(1)针对零等待流水车间调度问题，构建HBV算法作为内置模块；

(2)针对作业车间调度问题，构建OMBBO算法作为内置模块；

(3)针对非线性函数优化问题，构建TDBBO算法作为内置模块。

在步骤(1)中，所述零等待流水车间调度优化模块终止准则为运行时间，在不同运行时间下优化结果不同，因此需要用户针对具体问题设定可接受地运行时间。

在步骤(2)中，所述作业车间调度优化模块是基于SPV编码规则将问题域转换为实数域进行求解，因此，将对应的内置调度算法OMBBO置换为非线性函数优化模块同样可求解。

在步骤(3)中，所述非线性函数优化模块针对非线性函数优化问题，因此在CEC2017测试集中进行效果测试。在针对其他调度问题进行求解时，可通过SPV编码规则将问题域转换为实数问题域并调用内置模块进行求解。

相比于现有技术的缺点和不足，本发明具有以下有益效果：