[发明专利]一种知识驱动的柔性离散制造生产调度优化方法

权利要求书

1.基于知识驱动的柔性离散制造生产调度优化方法，其特征在于：基于以下目标函数和约束条件:

目标成本函数为：

根据时间执行窗口TEW机制，需要划分开始熔炼的工序的时间周期；如式(1)所示，C_id是J_i的先前熔炼工序的完成时间，“ceil”表示取整；

要确定以最短完工时间为目标的调度结果；问题的数学公式描述如下:

其约束条件为：

不等式(3)表示启动时间O_ij与完成时间O_ij之间的约束关系；不等式(4)保证开始时间O_i(j+1)必须不小于完成时间O_ij；不等式(3)和(4)保证了作业i的工序顺序约束；

S_ij+X_ijk×P_ijk≤C_ij；i∈{1,2…,n}；j∈{1,2…,N_i}；k∈M_ij；(3)

C_ij≤S_i(j+1)；i∈{1,2…,n}；j∈{1,2…,N_i-1}；(4)

式(5)表示该工序在同一时间只能被同一资源加工；此外，这意味着每道工序只能从候选资源集中选择一个资源；

；

式(6)保证每个任务对于每个批工序只能分配到一个批计划中；

；

约束(7)表示每种资源只能加工一道特定的工序；M_il表示工序O_il的候选资源集；

；

不等式(8)和式(9)表明，特殊工序必须在特定的时间段内进行加工，这代表了TEW机制；其中，由式(1)计算出的D_i表示作业i的时间段，j＝s表示作业O_ij，其中a为特定时间段内需要处理的特定工序；

V_ijk×S_ij≥(D_i×24)+15；i∈{1,2…,n}；j＝s；k∈M_ij； (8)

V_ijk×S_ij+P_ijk≤(D_i×24)+23；i∈{1,2…,n}；j＝s；k∈M_ij；(9)

不等式(10)指定批处理中作业的总权重不能超过资源总量；

；

具体包括:

步骤1、初始化参数后，采用了三种种群初始化策略进行粒子初始化，包括最短加工时间策略、剩余作业时间最长策略、随机初始化策略；

步骤2、编码与解码，采用将连续粒子位置映射到作业离散调度的编码方法；在FCJSP柔性铸造车间调度问题中，每个粒子由两部分序列组成：O序列和R序列；O序列定义为工序的序列，R序列定义为每道工序的资源选择；

步骤3、PSO用于全局搜索，采用连续和离散更新策略，以提高串行混合模式下的全局搜索能力；连续部分引入时变压缩因子以保证收敛稳定性；离散部分采用了保持序交叉，并设计了一种基于过程的资源交叉方法来提高搜索效率；

步骤4、基于知识驱动的局部禁忌搜索，具体包括：

步骤4.1定义禁忌搜索：选择历史极值gbest,作为TS的高质量解决方案的初始解；

步骤4.2基于知识驱动的局部搜索，将邻域结构i的经验可能性初始化为P_NSi(0)＝1/TN；TN是邻域结构的总数；在每一代中，利用邻域结构生成解构造的基于知识的经验更新可能性，如下所示:

其中NSⁱ是邻域结构i的经验，即使用邻域结构i对当前解决方案进行改进的次数。

2.根据权利要求1所述的基于知识驱动的柔性离散制造生产调度优化方法，其特征在于：对模型的环境定义如下：

(1)将机器设备、加工组、工人统称为加工资源；

(2)在0时刻，所有作业被发布，所有机器都可用；0时刻是第一天的8点；

(3)加工一旦开始就不能中断；

(4)同一作业的工序有先后顺序，但不同作业之间的工序没有优先级之分；

(5)将相邻两道工序之间的搬运时间和启动时间合并到加工时间中。