[发明专利]一种用于解决提早‑延期调度问题的模因演化算法

摘要

本发明提供了一种基于遗传算法思想的模因演化算法来解决单机、并行机环境下的提早‑延期调度问题，其特征在于采用遗传算法作为搜索框架，引入一种迭代改进搜索策略作为局部搜索，所述模因演化算法包括以下步骤编码及种群初始化，选择操作，交叉操作，变异操作，局部搜索。本发明研究的问题考虑了加工转换时间、工件的释放时间和工件的提早惩罚，是比当前的研究问题更为一般化的问题；本发明采用遗传算法作为搜索框架，并引入一种迭代改进搜索策略作为局部搜索，在优化精度和计算时间之间取得很好的平衡。

主权项

一种用于解决提早‑延期调度问题的模因演化算法，其特征在于采用遗传算法作为搜索框架，引入一种迭代改进搜索策略作为局部搜索，所述模因演化算法包括以下步骤：步骤1).编码及种群初始化：采用随机键表示方法生成构成提早‑延期调度问题的初始种群，并在给定加工序列条件下确定各工件的加工开始时间以及计算染色体的适应度值；步骤2).选择操作：从父代种群中选择适应度值低的为最优个体加入子代种群中；步骤3).交叉操作：将适应度值最低个体和与适应度值最低个体差异化最大的个体作为两个父代个体，采用统一基于次序交叉操作，对两个父代个体的基因进行重组，生成新的染色体；步骤4).变异操作：对交叉生成的个体采用随机两两交换的方法进行变异操作，随机选择两个基因位，交换这两个位置上的基因，得到新的个体；步骤5).局部搜索：采用基于插入领域的迭代改进算法，通过在当前解的邻域内选择一个更好的染色体来代替当前染色体，以使迭代后的染色体具有更好的适应度值，其中，所述的适应度值采用一种改进的最优定时算法计算时，用于解决单机环境下的提早‑延期调度问题，所述的改进的最优定时算法包括以下步骤：步骤1）在给定加工序列下，依次为工件单独构建一个连续块或将该工件加入已有连续块中形成一个新连续块；步骤2）计算新构成的连续块中所有工件的惩罚之和的函数的斜率集合，将连续块中所有工件的加工开始时间向惩罚和函数的最小点方向移动，直到达到终止条件，转到步骤1）。