[发明专利]一种基于双信息素蚁群算法的批调度方法

权利要求书

1.一种基于双信息素蚁群算法的批调度方法，其特征在于：包括以下步骤

S1：初始化工件数量n、机器数量M、机器的容量S_i(i＝1,2,3,...,M)、蚂蚁数量AntNum、最大迭代次数T_max、信息素的蒸发率ρ，第Ant＝1只蚂蚁，当前第t＝1迭代；

S2：初始化期望c₁,c₂为常数，为工件J_i和J_j分配到同一批中的期望，为工件J_i排在J_j前面的期望；

S3：当前蚂蚁Ant基于机器的加权完工时间和由期望确定的信息素和将所有工件依次分配到各机器的批中，得到一个分批方案；

其中，为将工件J_j放入批B_bi中的可能性，为工件J_j被优先选择的可能性；

S4：通过局部优化策略优化分批方案，并计算当前分批方案的解；

S4所述的局部优化策略包括以下步骤：

步骤I：将分批方案中的所有批计算WB/PB并从大到小排序，获取批数量B，和每个批内B_i的工件数量|B_i|，初始化a＝c＝d＝1，b＝a+1；

步骤II：如果同时满足

BJW_ad≤BJW_bc和和

则跳转步骤III，否则跳转步骤IV；

其中，BJW_ad为批B_a上的第d个工件BJ_ad的权值，BJS_ad为工件BJ_ad的尺寸；MSBJ_bc为批B_b中删除第c个工件BJ_bc之后的剩余空间，BJP_ad为工件BJ_ad的处理时间；

步骤III：令

X₁＝WB_b*PB_b+WB_a*PB_a

X₂＝WB′_a*PB′_a+WB′_b*PB′_b

其中，BJW_ad为工件BJ_ad的权值，B′_a和B′_b是假设工件BJ_bc与BJ_ad交换后得到的新批；

如果X₁X₂，则在批B_a和B_b中交换工件BJ_ad、BJ_bc，否则跳转步骤IV；

步骤IV：如果d|B_a|，则d＝d+1，返回步骤II，否则令d＝1，转向步骤V；

步骤V：如果c|B_b|，则c＝c+1，返回步骤II，否则令c＝1，转向步骤VI；

步骤VI：如果bB，则b＝b+1，返回步骤II，否则转向步骤VII；

步骤VII：如果aB，则a＝a+1，b＝a+1，返回步骤II，否则记录调整后的分批方案；

步骤VIII：获取步骤VII调整后的分批方案，令a＝1,b＝a+1，z＝1；

步骤IX：如果同时满足MSB_aBJS_bz、BJP_bzPB_a、BJW_bzWB_a，则将工件BJW_bz放入批B_a中，其中MSB_a为批B_a所在机器的剩余容量；

步骤X：如果z|B_b|，则z＝z+1，返回步骤IX，否则令z＝1，转向步骤XI；

步骤XI：如果bB，则b＝b+1，返回步骤IX，否则转向步骤XII；

步骤XII：如果aB，则a＝a+1，b＝a+1，返回步骤IX，否则输出优化后的分批方案；

S5：如果AntAntNum，令Ant＝Ant+1，返回S3，否则获取截止当前迭代周期t的全局最优解，令Ant＝1，更新期望和

S6：当tT_max时，如果t％TS＝0，令t＝t+1，返回S2，否则令t＝t+1，返回S3，当t≥T_max时输出全局最优解及对应的分批方案；

其中，TS为期望初始化周期，t％TS表示t除以TS的余数。