[发明专利]一种改良的文化基因算法的柔性车间带运输时间的调度方法

说明书

本发明涉及一种改良的文化基因算法的柔性车间带运输时间的调度方法，可以有效解决带运输时间的柔性作业车间调度方案；其解决的技术方案是包括以下步骤：步骤一：参数设置；步骤二：通过三种初始化方法产生初始种群；步骤三：计算当前最优解；步骤四：产生子代；步骤五：形成新种群；步骤六：更新当前最优解；步骤七：判断算法是否终止；本发明编码方式简单易实现，提高了算法运行效率，采用双线并行结构将其组合成一种新的搜索方式，提高了搜索范围和精度。

技术领域

本发明涉及柔性作业车间调度技术领域，具体是一种改良的文化基因算法的柔性车间带运输时间的调度方法。

背景技术

近年来越来越高效的智能自动化生产方式受到社会的广泛关注。产品向着更加个性化、定制化方向发展，装配线生产组织方式更加柔性化，从而使得调度问题变得更为复杂。柔性作业车间调度问题(Flexible Job Shop Scheduling Problem,FJSP)属于NP-hard组合优化问题，是作业车间调度问题(Job Shop Scheduling Problem,JSP)的重要拓展。在JSP问题中工件的工序与机器一一对应，这并不符合实际生产现状，而在FJSP问题中，每道工序的加工机器不唯一，且加工时间随机器不同而产生差异。在此基础上，带运输时间的FJSP问题会考虑到工件在不同加工机器间的运输情况，因此该问题的解空间更大，约束更多，更难求解，但是如果忽略这些客观条件，容易使加工计划与实际生产相违背。因此，求解带运输时间的FJSP问题得到的调度结果更加贴近实际情况，符合实际生产的需求，从而更科学地指导实际生产。

目前求解FJSP问题的方法有基于元启发的群体搜索算法和局部搜索算法，然而这些算法都在一定程度上存在缺陷和不足，群体搜索算法搜索精度不高，收敛速度慢；局部搜索算法搜索范围小，易陷入局部最优解。其次带有运输时间的FJSP问题更加符合实际要求，却鲜有高效快捷的算法提出。

因此，本发明提供一种改良的文化基因算法的柔性车间带运输时间的调度方法来解决此问题。

发明内容

针对上述情况，为克服现有技术之缺陷，本发明的目的是提供一种有效的文化基因算法，可以有效解决带运输时间的柔性作业车间调度方案。

本发明包括以下步骤：

步骤一：参数设置，包括：种群规模N_pop、完全随机初始化概率P_A、优先最小加工时间初始化概率P_B、优先最大剩余加工时间初始化概率P_C、迭代次数N_iter、最优解保留代数N_re、交叉概率P_xovr、变异概率P_mutr、初始温度T₀、终止温度T_f、扰动次数L_k、温度衰减系数α、调整系数t、精英库规模N_E；

文化基因算法的终止条件为：运算循环的次数达到迭代次数N_iter时停止；

步骤二：结合柔性作业车间调度问题特点采用两段式实数编码方式；通过三种初始化方法产生初始种群，种群中每一个个体代表一组带运输时间的柔性作业车间调度方案；

在初始化时，利用提出的三种初始化方法，混合产生N_pop个个体，方法依次为完全随机、优先最小加工时间和优先最大剩余加工时间；

步骤三：通过目标函数，计算所有个体的最大完工时间，并记录最大完工时间最小的个体作为当前最优解；

步骤四：根据个体最大完工时间，按照锦标赛选择法挑出N_pop个个体作为父代，并以交叉概率P_xovr执行整体交叉算子，产生N_pop个子代；