[发明专利]基于多色集合的改进遗传算法求解静态车间调度的方法

摘要

本发明公开了一种基于多色集合的改进遗传算法求解静态车间调度的方法，该方法实现了遗传算法与多色集合理论的柔性车间作业调度的方法，将遗传算法与多色集合理论应用到了柔性车间作业调度中，目的是为了给车间调度问题提供一种合适的算法使作业时间最短，减少成本。本发明应用基于多色集合理论的改进遗传算法，具体使用到了遗传算法和多色集合理论，这些算法可以针对不同的机床与工序关系，推荐最优的车间调度安排。

主权项

1.一种基于多色集合的改进遗传算法求解静态车间调度的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取车间加工任务、设备和工序的具体信息，使用对色集合理论来描述静态车间调度任务中待加工工序所受到的工艺与机床的具体约束；步骤2：确定静态车间调度的具体约束，用调度约束表达式表示，用“1”和“0”分别表示指标变量xihk和指标系数aihk；步骤3：根据具体的加工信息绘制加工任务信息表，进而创建围道矩阵，来表达调度约束条件；步骤4：根据工序－机床围道布尔矩阵，生成工序隐性编码序列表，由工序隐性编码序列表，生成工艺‑设备的逻辑围道矩阵[A×F(A)]及其实数围道矩阵[A×A(F)]；步骤5：在模型约束下进行隐性染色体编码；步骤6：据染色体的隐性编码信息获取各工序对应机床所需加工时间，得出各工序的完工时间及机床的释放时间；步骤7：按照柔性车间调度理论，创建目标函数；步骤8：将上一代种群中适应度值最好的个体所对应的染色体直接选择进入下一代种群，再随机从父代选择两个染色体chrom1与chrom2；步骤9：判断随机选择的两个父代染色体chrom1与chrom2是否需要交叉，若是则进行下一步，否则保留原染色体；两个父代染色体进行交叉后的形成两个子代染色体，分别对应进行适应度值得比较，存优；重复进行此过程，得到最优的染色体编码序列；步骤10：模型约束下的变异，采用围道布尔矩阵来控制变异过程，最后得到更优的新染色体；步骤11：重复进行选择、交叉与变异，直至重复次数达到阈值W，记录当前适应度值；若适应度值随迭代次数收敛，则终止遗传算法输出调度结果，若不收敛，则重复上述所有步骤直到收敛。