[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

说明书

本发明属于流水车间调度技术领域，具体涉及一种基于序列差分的多阶段混合多目标进化的DFFSP方法。该方法在种群进化的不同阶段，采用不同的策略。中期差分进化策略是在种群中随机抽取三个不同的个体，利用交换序求解出表现较好的两个个体之间的差异，并取一定比例的差异作用于表现较差的个体，该策略可以加快种群中个体的收敛速度，提高整体的收敛性能。且在迭代后期，所采用的后期差分进化策略是对个体的选择与进化方向进行了调整，目的是提高算法对于Pareto前沿面边缘与局部区域的解的搜索能力。两者相结合，使个体朝着需要的方向去进化，以满足算法对收敛性和分布性能的需求，从而保证最终得到的解集(即最终的调度解决方案集)较优。

技术领域

本发明属于流水车间调度技术领域，具体涉及一种基于序列差分的多阶段混合多目标进化的DFFSP方法。

背景技术

在生产调度领域，车间调度问题是一种非常重要且常见的问题。在车间生产调度过程中，需对任务、资源和操作员的合理分配与安排，加工、控制、调度的合理规划，从而获得一套高效率的生产方案。在现实中的生产调度中，可能会出现某些突发情况，例如机器的突然故障、工厂供电中断以及操作人员的状态不定等。这些不确定情况会影响调度的准确性，导致原先设定的确定性参数无法准确地描述实际的生产调度问题。因此，将不确定因素考虑进车间调度问题中是非常重要且更为贴合实际的。如今，在经济全球化的背景下，全球化合作模式的出现和科学技术的进步使得传统的生产制造环境发生了变化，大型产品的生产制造大多不再以地方企业的工厂单独加工完成，而是交由世界各地多种不同企业分工协作来共同制造。这些具有供需与合作关系的多个企业工厂共同组成了一个分布式制造系统，随着企业之间的合作制造越来越普遍，分布式制造已经成为了一种常见的生产模式。

分布式流水车间调度问题(Distributed flow shop scheduling problem,DFSP)与模糊流水车间调度问题(Fuzzy flow shop scheduling problem,FFSP)是车间调度问题的两种变体问题，DFSP考虑到了多工厂合作生产情况下的分布式制造环境，需要将待加工的作业分配至不同的工厂中，再按顺序进行流水加工，这种合作生产方式能够使工厂加工一批工件的时间更短，从而有效地提高了生产效率。FFSP则考虑到因多种不确定因素导致模糊的调度环境，使用三角模糊数来表示作业的模糊加工时间，这样能够较为真实地反映生产过程中因不确定事件而造成的模糊时间，对该理论的研究能够提升生产效率并降低生产调度中失调的概率。对于同时考虑分布式制造环境与模糊调度的流水车间调度问题的研究，具有重要的现实意义。由于车间调度问题在当今生产制造业快速蓬勃的发展下形成了多种复杂约束的变体问题，在实际生产过程中，往往会因多种不确定因素导致调度的不确定性。同时，在当前全球合作化生产模式的背景下，对分布式流水车间调度问题的研究更具有现实意义。分布式模糊流水车间调度问题(Distributed fuzzy flow shop schedulingproblem,DFFSP)正是针对该情况所设计的问题，DFFSP不仅考虑了因不确定因素而导致作业的模糊加工时间，还考虑了多工厂条件下的分布式生产环境。