[发明专利]一种基于蝙蝠算法的服装生产柔性流水车间调度方法

说明书

一种基于蝙蝠算法的服装生产柔性流水车间调度方法，包括步骤1，构建服装生产柔性流水车间调度模型；步骤2，采用蝙蝠算法对步骤1中服装生产柔性流水车间调度模型进行求解。本发明对服装生产柔性流水车间调度建立了数学模型，通过蝙蝠算法对服装生产柔性流水车间调度模型进行求解，并对蝙蝠算法进行了改进，使蝙蝠朝着搜寻到的最优解的平均方向移动，可以降低当前最优解对蝙蝠的束缚，防止陷入局部最优解，提高搜索精度。

技术领域

本发明涉及服装生产柔性流水车间调度领域，具体涉及一种服装生产柔性流水车间调度方法。

背景技术

在服装生产中，n件衣服通过m个工位进行加工，所有衣服进行加工的工序相同且工序的顺序固定，调度优化目标是一批衣服的总生产时长最小或指定时间内总产量最多。现有技术中并没有专门针对服装生产柔性流水车间建立数学模型并对其求解；且现有的车间调度方法效率低下，精确度不高，难以求得最优解。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供一种基于蝙蝠算法的服装生产柔性流水车间调度方法。

本发明的技术方案如下：

一种基于蝙蝠算法的服装生产柔性流水车间调度方法，步骤1，构建服装生产柔性流水车间调度模型；步骤2，采用蝙蝠算法对步骤1中服装生产柔性流水车间调度模型进行求解。

其中，步骤1中构建的服装生产柔性流水车间调度模型如下：

n件衣服通过m个工位进行加工，所有衣服进行加工的工序相同且工序的顺序固定，在车间生产中，在某一时刻，一个工位只能加工一件衣服，即不能同时加工超过一件以上的衣服；衣服加工顺序的约束，对于同一个衣服来说，在不同工位上的加工顺序是有优先次序的；衣服i在工位k上进行工序j时，必须先完成在工位h上的工序j-1；调度优化目标是一批衣服的总生产时长最小或指定时间内总产量最多，从而建立目标函数；

其中，步骤2中蝙蝠算法的求解过程如下：

蝙蝠种群的初始化：设在D维的搜寻空间中，蝙蝠的种群个数为N，种群中第i只蝙蝠的位置表示为x_i＝(x_i1,x_i2,…,x_iD)；在搜寻空间的范围内，给每只蝙蝠随机赋一个初值位置x_i和一个初始速度v_i＝(v_i1,v_i2,…,v_iD)；

蝙蝠的移动：蝙蝠位置的优劣通过目标函数的函数值评判；蝙蝠的速度v_i受脉冲搜索频率f_i的影响；其中f_i＝f_min+(f_max-f_min)β；f_i为第i只蝙蝠的搜索脉冲频率，[f_min,f_max]是脉冲搜索频率范围，β为在区间[0,1]上均匀分布的随机数；为第i只蝙蝠在第t次迭代的飞行速度；x*表示当前群体的最优蝙蝠，表示第i只蝙蝠第t次迭代的位置；

随机扰动：为了使算法不要过早陷入局部最优解，提高算法的搜索性能，以一种特殊的结构在最优解附近进行随机扰动：x_new＝x*+εA^t，ε是区间[-1,1] 上随机D维的向量，x_new表示扰动后蝙蝠的位置，A^t表示第t次迭代时所有蝙蝠的平均脉冲音强；

蝙蝠位置、脉冲频度和脉冲音强的更新：

如果蝙蝠的新位置更优，则以一定概率更新蝙蝠原来位置，接受蝙蝠的新位置；蝙蝠位置更新的同时，更新蝙蝠的脉冲音强和脉冲频度，以模拟蝙蝠发现猎物后，脉冲音强减弱而脉冲频度增加的过程。脉冲频度和脉冲音强更新按下式进行：