[发明专利]一种自适应柔性车间调度混合算法

说明书

本发明涉及一种自适应柔性车间调度混合算法，所述算法涉及一个组合优化问题P，简称问题P，描述如下：问题P包含n个任务J_i，i∈{1,2,3,...,n}，问题P还包含m台机器M_k，k∈{1,2,3,...,m)，任务J_i包含n_i个子任务O_ij，子任务也称为基因，j∈1,2,3,...,n_i，M_ijk为任务J_i的第j个子任务O_ij的加工机器，M_ijk∈{M₁，M₂，...,M_m}，T_ijk为工件J_i的第j道工序O_ij在机器M_ijk上的加工时间；所述问题P采用快速非支配方法进行处理，这种处理方法是一种新型自适应概率交叉突变方式，算法的收敛速度更快，稳定性更好。

技术领域

本发明属于机械制造技术领域，具体涉及一种自适应柔性车间调度混合算法。

背景技术

目前许多国家提出工业发展战略，提高制造业的智能化，建立灵活、高效、可持续的智能工厂，智能生产成为当前研究的热点。智能车间的生产调度计划在生产线上发挥着越来越重要的作用，生产调度计划问题是一个经典问题，在传统制造业中占有重要地位。现代制造业中的许多实际调度问题非常复杂，很难用传统的优化技术求解。在目前的车间生产过程中，采用的方式依然是经典的车间调度(JSP)，n个作业被分配到m台不相关的机器上完成。对于每一个作业，技术约束规定了一个完整的、不同的、固定的、预先知道的路经。每台机器从零点开始都是连续可用的，操作处理时没有抢占，并且所针对的目标只有一个，因此，经典的车间调度已经不适合现代生产的需要，其限制了车间资源的灵活应用，降低了车间的成产效率。

虽然目前在遗传算法的基础上已应用了快速非支配NSGA2算法，其能够处理调度过程中生产排产模型目标函数的多个指标，形成多目标处理方法，但该算法在实际运行中仍然存在局限性。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提出一种新颖快速调度算法，大大完善了算法的搜索能力，同时，提出了一种新型交叉方式。对于交叉和突变概率，不再采用传统的固定概率交叉，采用的自适应概率交叉突变方式，算法的收敛速度更快，稳定性更好。

一种自适应柔性车间调度混合算法，所述算法涉及一个组合优化问题P，简称问题P，描述如下：

问题P包含n个任务J_i，i∈{1,2,3,...,n}，问题P还包含m台机器M_k，k∈ {1,2,3,...,m)，任务J_i包含n_i个子任务O_ij，子任务也称为基因，j∈1,2,3,...,n_i， M_ijk为任务J_i的第j个子任务O_ij的加工机器，M_ijk∈{M₁，M₂，...,M_m}，T_ijk为工件Ji的第j道工序O_ij在机器M_ijk上的加工时间；

问题P包含三个目标函数，分别如下：

1)最小化最大完工时间CT，C_j为任务j的完成时间

CT＝(maX(C_J)(J＝l，2，3，...n))

2)最小化所有机器的总工作时间TW，W_k为机器k的总加工时间

3)最小化工作时间最长机器的工作时间GW