[发明专利]基于多色集合的改进遗传算法求解动态车间调度的方法

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动态车间调度的方法，该方法实现了遗传算法与多色集合理论相结合求解的动态车间作业调度的方法，具体将遗传算法与多色集合理论相结合的改进算法应用到动态柔性车间作业调度中，目的为了给动态柔性作业车间调度问题提供一种合适的算法使作业时间最短，同时可以解决机床设备损坏和紧急键插入两种情况下的动态重调度问题，既可以减少加工时间和成本，又能应对车间调度环境的动态变化，本发明的改进遗传算法，可以通过只改变围道矩阵，而不改变调度程序本身的情况下进行动态重调度，其求解速度较快，求解精度较高。

主权项

1.基于多色集合的改进遗传算法求解动态车间调度的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取加工任务、设备和工序的具体信息；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”表示指标变量xihk，“0”表示指标系数aihk；步骤3：根据具体的加工信息绘制加工任务信息表，根据加工任务信息表，创建围道矩阵，来表达调度约束条件，根据加工任务信息表得到工序－机床围道布尔矩阵；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；步骤5：在模型约束下对隐性染色体编码；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，代入式(1)、(2)的调度约束表达式，得出各工序的完工时间及机床的释放时间；从而生成调度方案；步骤7：按照柔性车间调度理论，创建目标函数，该目标函数为改进遗传算法的自适应函数；由自适应函数算出各条染色体的适应度值，值最小者即为适应度值最好的个体；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，若否，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；步骤12：基于改进遗传算法的动态车间重调度制定出静态车间调度计划后，若各类调度条件都具备，则将其作为车间生产的依据来安排生产；若由于扰动因素导致加工任务不能按照静态调度方案进行，需要对静态调度计划进行调整、优化及再调度，即动态再调度。