[发明专利]基于序列差分的多阶段混合多目标进化的DFFSP方法

权利要求书

1.一种基于序列差分的多阶段混合多目标进化的DFFSP方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)根据车间加工信息，建立多目标DFFSP模型；多目标包括第一目标和第二目标，第一目标为模糊最大完工时间最短，第二目标为最小化所有工件的模糊总流动时间；初始化当代种群P_t和当代精英种群A_t，种群中的每个个体均为一种调度序列；

2)对当代种群P_t进行处理生成当代子种群，将当代子种群和当代精英种群A_t混合得到当代混合种群，对当代混合种群进行遗传操作生成当代临时种群P_t′；

3)判断当前所处的迭代阶段：

若处于整体迭代过程的迭代前期，则将当代临时种群P_t′作为下一代临时种群P′_t+1；

若处于整体迭代过程的迭代中期，则对当代临时种群P_t′执行中期差分进化策略生成当代策略临时种群SDDE-P_t′，将当代策略临时种群SDDE-P_t′和当代精英种群A_t混合得到下一代临时种群P′_t+1；所述中期差分进化策略为：执行如下过程：从当代临时种群P_t′中随机抽取三个个体，使用交换序方法获得PDDR-FF值较优的两个个体之间的序列差异，利用序列差异对最差的个体进行调整；重复上述过程，直至满足中期差分进化策略迭代终止条件；

若处于整体迭代过程的迭代后期，则对当代临时种群P_t′执行后期差分进化策略生成当代策略临时种群SDDE-P_t′，将当代策略临时种群SDDE-P_t′和当代精英种群A_t混合得到下一代临时种群P′_t+1；所述后期差分进化策略为：执行如下过程：从当代临时种群P_t′中随机抽取三个个体且三个个体的PDDR-FF值均小于设定值，使用交换序方法获得PDDR-FF值较优的两个个体之间的序列差异，利用序列差异对最差的个体进行调整；重复上述过程，直至满足后期差分进化策略迭代终止条件；

其中，迭代前期、迭代中期和迭代后期构成一个整体迭代过程，且在时间上迭代前期早于迭代中期，迭代中期早于迭代后期；PDDR-FF值为：

式中，eval(k)为个体的PDDR-FF值；q(k)为支配k的个体的数量；p(k)为被k所支配的个体的数量；pSize为种群的大小；

4)从下一代临时种群P′_t+1中挑选出PDDR-FF值较优的多个个体作为下一代精英种群A_t+1；判断是否满足整体迭代过程的终止条件：若不满足，则从下一代临时种群P′_t+1中选择多个个体生成下一代种群P_t+1，并将下一代精英种群A_t+1和下一代种群P_t+1分别作为当代种群P_t和当代精英种群A_t，重复步骤3)～4)进行迭代计算，直至满足整体迭代终止条件，从最终得到的精英种群中挑选出较优调度序列集作为多目标DFFSP模型的解决方案集。

2.根据权利要求1所述的基于序列差分的多阶段混合多目标进化的DFFSP方法，其特征在于，步骤2)中采用如下方法生成当代子种群：从当代种群P_t中挑选出第一目标上表现较优的个体作为第一子种群SP₁，从当代种群P_t中挑选出第二目标上表现较优的个体作为第二子种群SP₂；将第一子种群SP₁和第二子种群SP₂混合得到当代子种群。

3.根据权利要求1所述的基于序列差分的多阶段混合多目标进化的DFFSP方法，其特征在于，步骤2)中所述遗传操作包括选择操作，并使用二元竞争方式作为选择算子。

4.根据权利要求1所述的基于序列差分的多阶段混合多目标进化的DFFSP方法，其特征在于，在对种群中个体进行编码时，采用离散排序编码方法进行编码，且包括表示工件序列的染色体和表示工厂序列的染色体。