[发明专利]一种基于改进遗传算法的生产制造排产优化方法

权利要求书

1.一种基于改进遗传算法的生产制造排产优化方法，其特征在于，步骤如下：

步骤(1)针对排产优化目标，建立数学模型，选择合适的种群适应度函数；

步骤(2)读取订单信息和设备信息，并将订单信息和设备信息存到数据库中，对每一个加工设备进行编号，将订单的每一道工序进行拆分后把每一道工序编码成染色体基因；

步骤(3)初始化种群、最大迭代次数及排产矩阵；

步骤(4)随机地对种群中的染色体进行交叉、变异，得到新的种群；

步骤(5)按照染色体编码顺序安排各个订单的工序，结合排产矩阵解决编码冲突，将工序安排到具体加工设备上并计算出开始加工的时间和加工结束的时间，当染色体的所有基因都完成解码后，得到一个完整的排产矩阵，计算种群适应度；

步骤(6)使用二元锦标赛选择算子对种群进行选择，选出适应度高的个体复制到下一代；

步骤(7)当种群进化次数达到最大迭代数时，结束种群进化，选择适应度最高的个体的染色体，其对应的排产矩阵即为最优的排产策略，种群进化次数小于最大迭代次数则返回步骤(4)。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)所述排产优化目标为所有订单的交货延迟时间之和其中m为订单数，T_i表示第i个订单的交货延迟时间；排产优化的目标为最小化所有订单的交货延迟时间之和T，取F＝e^-T作为种群个体的适应度函数，种群进化的目标是最大化F。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(2)所述的数据库为MySQL，订单信息包括订单的产品的代号、订单种类和数量、订单到达时间、订单截止时间、订单产品的生产工序及每个工序用到的设备、每个工序的生产时间，设备信息包括设备的代号、种类和数量，设备编号为M₁,M₂,M₃,...,M_n,其中n为所有设备的数量之和，提出一种小数编码方式对染色体进行编码，小数点之前的数字表示订单的编号，小数点后面的数字表示工序的编号。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤(3)所述的种群规模大小和最大迭代数根据经验设置，将所有订单的所有工序进行编码后得到初始染色体，随机排序后得到初始化种群，排产矩阵是一个m*n大小的矩阵，m表示订单的数量，n表示加工设备的数量，排产矩阵初始的每一个元素为0，安排加工任务后的元素表示为[t_ijs,t_ije]，表示第i个订单在第j个设备上的生产开始时间和生产完成时间。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤(4)所述的染色体交叉方式选用OX交叉(Order Crossover)方法，变异方式选用插入变异、倒序变异、交换变异三种方式，按照设定概率随机选择变异方式。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤(5)所述的结合排产矩阵将工序安排到具体加工设备上并确定开始生产的时间方法为：在安排基因i.r，即订单i的第r道工序的时候，首先算出排产矩阵第i行非0元素的数量k，然后搜索Mysql数据库找到订单i第k+1道工序需要的设备编号j，找到排产矩阵第i行的最大值和第j列的最大值，取两者之间的最大值作为订单i在设备j上开始加工的时间t_ijs，搜索Mysql数据库找到订单i在设备j上加工完成的时间t_ijp，加工完成时间为t_ije＝t_ijs+t_ijp。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤(5)所述的计算种群适应度F＝e^-T，其中m为订单数，T_i表示第i个订单的交货延迟时间。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，步骤(6)选择算子采用二元锦标赛选择，有放回地从种群中选出两个个体，竞赛选出适应度更高的个体复制到下一代。