[发明专利]基于超启发式遗传算法的生产过程智能调度方法及系统

权利要求书

1.基于超启发式遗传算法的生产过程智能调度方法，其特征在于，包括：

获取待加工产品的数量以及每件产品的加工信息，通过基于超启发式遗传算法的智能调度机制初始化并优化产品加工计划的调度解集；

从调度解集中选出最优解，以将最优解所表示的加工计划投入产品的生产过程；

其中，基于超启发式遗传算法的智能调度机制将一条启发式染色体与一条生产次序染色体组成一个调度解，一条启发式染色体由若干个启发式操作组成，一条生产次序染色体为所有待加工产品编码的全排列；且基于超启发式遗传算法的智能调度机制进行调度解更新的方式包括启发式染色体之间的交叉和变异操作、以及生产次序染色体根据启发式染色体中的启发式操作进行的遗传操作。

2.如权利要求1所述的基于超启发式遗传算法的生产过程智能调度方法，其特征在于，基于超启发式遗传算法的智能调度机制在每一轮迭代中，从父代子代联合种群中选出综合优势度最高的若干个调度解作为优势个体，组成优势解集，并将选出的优势解集作为下一轮遗传操作的父代种群。

3.如权利要求2所述的基于超启发式遗传算法的生产过程智能调度方法，其特征在于，对于多目标优化调度，所述综合优势度为支配优势度和邻域解分布密度的加权和。

4.如权利要求1所述的基于超启发式遗传算法的生产过程智能调度方法，其特征在于，所述启发式操作包括随机交换、相邻交换、前置操作、后置操作、逆序操作和截取操作中的一种或多种。

5.如权利要求1所述的基于超启发式遗传算法的生产过程智能调度方法，其特征在于，对于单目标优化调度，基于超启发式遗传算法的智能调度机制的优化目标为最大生产完工时间、总加工流程时间或最大延误时间；

或者，对于多目标优化调度，基于超启发式遗传算法的智能调度机制的优化目标为最大生产完工时间、总加工流程时间和最大延误时间。

6.如权利要求1所述的基于超启发式遗传算法的生产过程智能调度方法，其特征在于，所述产品的加工信息包括：产品在每个设备上进行的加工工序和加工时长。

7.如权利要求1所述的基于超启发式遗传算法的生产过程智能调度方法，其特征在于，对于多目标优化调度，根据加权目标函数值从调度解集中选出最优解；

所述加权目标函数值为：

其中，ω_g为第g个目标f_g的权重。

8.基于超启发式遗传算法的生产过程智能调度系统，其特征在于，包括：

加工计划优化模块，其被配置为：获取待加工产品的数量以及每件产品的加工信息，通过基于超启发式遗传算法的智能调度机制初始化并优化产品加工计划的调度解集；

最优解选择模块，其被配置为：从调度解集中选出最优解，以将最优解所表示的加工计划投入产品的生产过程；

其中，基于超启发式遗传算法的智能调度机制将一条启发式染色体与一条生产次序染色体组成一个调度解，一条启发式染色体由若干个启发式操作组成，一条生产次序染色体为所有待加工产品编码的全排列；且基于超启发式遗传算法的智能调度机制进行调度解更新的方式包括启发式染色体之间的交叉和变异操作、以及生产次序染色体根据启发式染色体中的启发式操作进行的遗传操作。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于超启发式遗传算法的生产过程智能调度方法中的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于超启发式遗传算法的生产过程智能调度方法中的步骤。