[发明专利]一种基于多目标的分布式柔性作业车间调度方法

权利要求书

1.一种基于多目标的分布式柔性作业车间调度方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)根据车间加工信息，建立以最大完工时间最小和总机器延迟时间最小为目标的多目标分布式柔性作业车间调度模型；其中，所述最大完工时间是第一目标，为所有车间的机器中最后完成时间最大的数值，总机器延迟时间是第二目标，为所有车间中所有空闲时间段的和；而且，采用编码方式来表达所述多目标分布式柔性作业车间调度模型的约束条件，并采用与编码相应的解码方式来得到调度序列；

所述编码方式为：构建三个决策向量，分别为OA决策向量、MS决策向量和FS决策向量；所述OA决策向量用于决定每个工序的加工顺序，且编码内容为依据加工顺序设置的工件序号，工件序号根据该工件的工序数量重复出现；所述MS决策向量用于决定工序的加工机器，且包括与工序总个数相同数量的MS权值子序列，一个工序对应一个MS权值子序列，每个MS权值子序列的长度为所有车间中机器最多的车间所包括的机器总台数，MS权值子序列的编码内容为某一工序分配至某一机器进行加工的权值；所述FS决策向量用于决定工件的加工车间，且包括与工件总个数相同数量的FS权值子序列，一个工件对应一个FS权值子序列，每个FS权值子序列的长度为车间总个数，FS权值子序列的具体编码内容为某一工件分配至某一车间进行加工的权值；

所述解码方式为：①读取OA决策向量中的一位，并根据该位的内容以及该位内容是第几次出现确定是哪一个工件以及哪一个工序；②依据确定的工件读取FS决策向量中与该工件对应的FS权值子序列，并根据FS权值子序列中的权值大小选择相应的车间；接着依据确定的工序读取MS决策向量中与该工序对应的MS权值子序列，并根据MS权值子序列中的权值大小选择相应的机器；③重复步骤①～②以将OA决策向量中的每一位读取完毕，从而得到一个调度序列；

2)随机生成N个调度序列作为初始粒子群，并将初始粒子群作为当代粒子群，且N＞1；

3)根据当代粒子群的适应度函数，计算各个粒子的适应度函数值，更新各个粒子的局部最优和全局最优；根据各个粒子的局部最优和全局最优，更新粒子的位置和速度，得到下一代粒子；

4)将下一代粒子合成为下一代粒子群，判断下一代粒子群是否满足迭代终止条件，若不满足，则将下一代粒子群作为当代粒子群，重复步骤3)～步骤4)，直至满足迭代终止条件，将最终得到的粒子群的全局最优作为最优调度序列。

2.根据权利要求1所述的基于多目标的分布式柔性作业车间调度方法，其特征在于，步骤3)中，在更新各个粒子的局部最优和全局最优时，将当代粒子群划分为三个子种群，并根据各个子种群的适应度函数计算各个粒子的适应度值；

所述三个子种群分别为第一目标子种群、PDDR子种群和第二目标子种群；第一目标子种群的适应度函数为第一目标，第二目标子种群的适应度函数为第二目标，PDDR子种群的适应度函数为PDDR-FF指标；且三个子种群按照如下方式划分：

a)计算当代粒子群中所有粒子的PDDR-FF指标值并排序；

b)根据PDDR子种群规模从当代粒子群中挑选出PDDR-FF指标值较小的粒子放入PDDR子种群中；

c)从剩余的粒子中挑选出PDDR-FF指标值前四大的四个粒子；计算四个粒子中PDDR-FF指标值最大和次大的两个粒子的第一目标值，将这两个粒子中第一目标值较小的粒子放入第一目标子种群中，另一个粒子放入第二目标子种群中；计算四个粒子中PDDR-FF指标值最小和次小的两个粒子的第二目标值，将这两个粒子中第二目标值较小的粒子放入第二目标子种群中，另一个粒子放入第一目标子种群中；按照步骤c)的方法继续循环处理直至将所有剩余的粒子处理完毕。

3.根据权利要求2所述的基于多目标的分布式柔性作业车间调度方法，其特征在于，粒子的局部最优中仅有一个调度序列，且粒子的局部最优采用如下方式进行更新：

若粒子为第一目标子种群中的粒子，如果该粒子的第一目标函数值优于该粒子局部最优的第一目标函数值，则更新该粒子的局部最优；

若粒子为第二目标子种群中的粒子，如果该粒子的第二目标函数值优于该粒子局部最优的第二目标函数值，则更新该粒子的局部最优；

若粒子为PDDR子种群中的粒子，如果在支配关系上该粒子支配该粒子局部最优，则更新该粒子的局部最优；否则，随机选择一个调度序列作为该粒子的局部最优。