[发明专利]一种基于知识驱动方法的分布式装配阻塞流水车间集成调度方法

权利要求书

1.一种基于知识驱动方法的分布式装配阻塞流水车间集成调度方法，包括以下步骤：

步骤1：加工序列生成模块，使用知识驱动的方法，构造分布式装配阻塞流水车间各个加工工厂中待加工工件的调度序列，该待加工工件的调度序列用于表示各个加工工厂中工件的加工工艺流程；根据各个工件总处理时间的排序，在分布式阻塞加工流水车间中，以最小化加工完成时间为优化目标，构造产生各个加工车间中的加工序列；

步骤2：装配序列生成模块，使用知识驱动的方法，构造分布式装配阻塞流水车间装配工厂中待装配产品的调度序列，该待装配产品的调度序列用于表示装配工厂中产品的组装工艺流程；根据步骤1中所提供的各个工厂中的加工序列，结合各个产品的工件构成、开始组装时间、组装过程耗时，在装配工厂中，以最小化装配完成时间为优化目标，构造装配车间中的组装序列；

步骤3：调度序列优化模块，使用知识驱动的协同学习优化系统，对步骤1和步骤2中产生的加工序列与组装序列进行优化，以产生分布式装配阻塞流水车间调度序列，该分布式装配阻塞流水车间调度序列用于表示分布式装配阻塞流水车间加工、组装的工艺流程；根据上述步骤1和步骤2中产生的加工序列与组装序列，产生分布式装配阻塞流水车间调度序列，并使用知识驱动的协同学习优化系统对该分布式装配阻塞流水车间调度序列进行优化，以达到最大装配完成时间最优；

所述调度序列优化模块，使用知识驱动的协同学习方法，包括基于交换机制的学习型迁移算子LMO和基于交叉机制的学习型蝴蝶调整算子LBAO优化步骤2中产生的待装配产品的调度序列；

所述学习型迁移算子LMO为：

在调度序列优化模块中，子种群1中的候选解由LMO生成；LMO定义为:

所述学习型蝴蝶调整算子LBAO为：

在调度序列优化模块中，子种群2中的候选解由LBAO生成；LBAO过程可表示为：

在调度序列优化模块中，此时先验知识的评价由每个操作的绩效分数表示；由此，如果其适应度值比以前好，则将当前操作的绩效分数由等式3.7产生；但是，每个操作的绩效分数被认为是处于不同迭代的两个条件；在第一个条件下，可表示如下：

在第二个个条件下，可表示如下：

步骤4：系统终止条件判断，若系统运行状态未达到设置的终止条件，则返回步骤3，否则输出当前集成系统中的最优个体及其对应的最大装配完成时间。

2.一种计算机可读存储介质，其中包含计算机程序，该程序被CPU处理时可实现权利要求1中所提供的方法步骤。