[发明专利]一种带准备时间分布式柔性作业车间调度方法及系统

权利要求书

1.一种带准备时间分布式柔性作业车间调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：构建带准备时间的分布式柔性作业车间调度模型，包括最大完工时间、最大碳排放量、最大延迟时间和约束条件；

所述最大完工时间为：

minC_max＝max(C_i),i∈[1,n]；

所述最大碳排放量为：

所述最大延迟时间为：

所述约束条件为：

上各式中，n为工件数量，i为工件编号，C_i为工件i的完工时间；j为工序编号，l为车间编号，k为机器编号，q为车间数量，m_l为车间的机器数量，为工件i的第j道工序在车间l第k台机器上的加工时间，为工件i的第j道工序在车间l的准备时间；如果则工件i的第j道工序在车间l中加工；否则，如果则工件i的第j道工序由车间l第k台机器加工；否则，TC为所有机器的碳排放总量，EF为加工时间和能耗转换系数，CEF为能耗转换和碳排放转换系数，L_max为所有工件的最大延迟时间，C_max为所有工件的的最大完工时间；G_i为工件i的计划完工时间；如果则工件i的完工时间大于计划完工时间；否则，为工件i的第j道工序在车间l第k台机器上的开始加工时间，为工件i的第j道工序在车间l第k台机器上的加工结束时间；I为一个无穷大的数；e为标号为e的工件，f为工件e的第f道工序，P_e为工件e的总工序数；

步骤2：将步骤1中的n、q、m_l、EF、CEF、G_i、每个工件的工序数、麻雀算法的发现者比例、警戒者比例输入混合麻雀算法中；算法根据步骤1所确立的约束和目标函数迭代计算，直至达到迭代次数，输出一段近似最优的工序序列为最优调度方案；

具体包括以下子步骤：

步骤2.1：初始化种群大小、确定最大迭代次数和麻雀算法的发现者比例、警戒者比例，明确n、q、m_l、EF、CEF、G_i和每个工件的工序数数值，从而初始化麻雀种群；

步骤2.2：计算每个麻雀个体的适应度值；

步骤2.3：对初始麻雀种群进行非劣排序，共有n个等级；

步骤2.4：计算每个等级中麻雀个体的拥挤度值；

步骤2.5：麻雀种群优先根据等级排序，其次根据拥挤度排序；根据排序结果，前N％个体设置为发现者，剩下的个体为跟随者；其中，N为预设值；

步骤2.6：发现者和跟随者进行更新，并将更新后的解依次进行车间层变邻域搜索、工序层变邻域搜索和机器层变邻域搜索，成为新解；若新解支配旧解，则以一定概率接受新解，随着迭代次数的增加，接受概率增大；若旧解支配新解，则不接受新解；若新解和旧解互不支配，则以50％的概率接受新解；

步骤2.7：将更新后的发现者和跟随者各随机抽取10％，成为警戒者，进行更新；更新后，进行交叉变异；将抽取的个体从发现者和跟随者中删除；

步骤2.8：将更新后的发现者和跟随者、警戒者合并在一起，构成新种群；判断当前代数是否大于最大迭代次数，若大于，则输出一段近似最优的工序序列；否则，回转执行步骤2.2。

2.根据权利要求1所述的带准备时间分布式柔性作业车间调度方法，其特征在于：步骤2.1中，30％麻雀个体随机生成，30％麻雀个体采用SPT调度规则生成，剩余的40％麻雀个体采用混沌映射初始化策略生成。

3.根据权利要求1所述的带准备时间分布式柔性作业车间调度方法，其特征在于：步骤2.6中，首先，选择出完工时间最大的车间作为关键车间，并将关键车间内的任一工件取出放入其他车间，完成车间部分的变邻域搜索；其次，从每个车间的调度方案中挑选出最长工序段，此工序段在时间上必须是连续且段尾工序是最后一道工序，由此选出的工序集作为关键路径，并将关键路径分成若干个关键工序块，首工序块仅交换块首两道工序，尾工序块仅交换块尾两道工序，其余工序块首尾两道工序都进行交换；最后，每道工序针对可选机器集，依次遍历不同的机器。