[发明专利]一种基于CART增强的混合流水车间调度模型优化方法

说明书

本发明提供了一种基于CART增强的混合流水车间调度模型优化方法，涉及车间调度优化领域。具体包括以下步骤：采集流水车间数据集I，基于CMOEA框架构建流水车间调度优化模型和算法配置空间C；采用I/F‑Race学习模型进行学习训练，获取算法配置csubgt;i/subgt;；构建CART评估模型，对所述算法配置csubgt;i/subgt;进行性能评价，根据评价结果进入I/F‑Race学习模型进行迭代学习训练，直至获取最优算法配置csubgt;r/subgt;；以总完工时间和子批总数为优化目标，获取最优解集。本发明提供一种基于CMOEA基于实时数据，利用CART增强的I/F‑Race方法，寻找最优自动算法，并能够反映出参数取值对算法配置性能的影响程度。

技术领域

本发明涉及车间调度技术领域，特别是涉及一种基于CART增强的混合流水车间调度模型优化方法。

背景技术

调度问题考虑工件在机器上的分配、批次的划分、加工顺序等问题，是对生产的计划与安排。调度问题一般可以定义为“把有限的资源在时间上分配给若干个任务，以满足或优化一个或多个目标”。在车间调度问题中，作业车间调度（Job shop schedulingproblems，JSP）和流水车间调度（Flow shop scheduling problems，FSP）问题是最典型并且最具有研究意义的，它们具有十分典型而且特殊的加工特性和加工环境。目前在学术界研究讨论最多的就是这两类调度问题。

多目标一致分批混合车间流水调度（Multi-objective Hybrid flow shopscheduling problems with consistent sublots，MOHFSP_CS）问题作为经典流水车间调度问题的扩展，是比FSP更复杂的NP-hard组合优化问题，在冶金和化工行业有着很广泛的应用，是当前调度领域关注的重要研究问题。混合流水车间是一种非常抽象的概念，具有多台机器同时生产的流水线布局。因此混合流水车间不仅具有流水线生产的高效优势，而且更具灵活性，满足了市场多元化的需求。在求解MOHFSP_CS时，不仅要安排工件的加工顺序，还需要解决同一加工阶段多台加工机器的分配问题以及批次的分批。随着大量学者对混合流水车间调度问题的深入研究以及多个相关学科领域理论与技术的不断发展，求解混合流水车间调度问题的方法不断涌现。然而综合考虑批次一致分批的多目标问题，目前相关的研究还较少。

为了求解多目标优化问题，多目标进化算法（Multi-objective EvolutionaryAlgorithm, MOEA）在工业生产实际中得到了广泛应用和研究，如基于差分进化的多目标、免疫多目标、文化多目标等方法。目前，在实际工业生产中，特别是钢铁生产调度过程中，处理多目标的技术以加权求和方法为主。上述方法一次运行只能得到一个解，且权重系数不好确定。仅有少量文献针对MOHFSP_CS开展研究。其中，MOEA备受关注。

MOEA的性能高度依赖于参数的配置，包括数值参数和类别参数。一方面，由于传统的配置方法(手动或模拟调优)往往受到以往经验的限制，难以获得最优配置，研究算法组件如何交互也很困难。另一方面，整个过程可能是非常耗时和乏味的。因此，寻找一种高效的自动算法设计方法，消除从业者对先验知识的依赖，完成MOEA的自动配置具有重要的现实意义。而自动算法设计(Automated Algorithm Design, AAD)方法逐渐成为缓解这些局限性的研究领域。