[发明专利]一种基于改进遗传算法的柔性作业车间调度方法

摘要

一种基于改进遗传算法的柔性作业车间调度方法，其可以解决现有遗传算法在离散型柔性作业车间调度问题中的可用性不足，传统的遗传算法具有较好的全局搜索能力，但是局部搜索能力欠缺，容易过早收敛，难以找到最佳解集，Powell搜索具有较强的局部搜索能力，但也存在易陷于局部最优的缺点。本发明提供的融合Powell搜索法的遗传算法方案能在充分利用遗传算法优秀的全局搜索能力的同时，利用Powell搜索法增强整个算法的局部搜索能力，避免算法早熟，提高调度方案的质量。考虑到柔性作业车间调度遗传算法的染色体编码方案的特殊性，改进传统的Powell搜索法，以免不可行解的产生，从而提高算法的鲁棒性和搜索效率。

主权项

1.一种基于改进遗传算法的柔性作业车间调度方法，它融合Powell搜索法对遗传算法进行改进，实现柔性作业车间调度，其特征在于它包括以下步骤：步骤1：设置参数：种群规模N，交叉率α，变异率β，Powell允许误差ε；步骤2：初始化种群，种群初始化对于算法求解的速度与质量有很大影响；步骤3：计数器置零，计数器是用来判断当前迭代次数是否需要对种群进行局部搜索；步骤4：计算个体适应度，个体适应度为个体的目标函数的值，可以表征个体的优劣程度；步骤5：选择操作，采用锦标赛和轮盘赌综合的方法；步骤6：交叉操作，根据交叉率的数值；重复挑选αN对个体，将其机器编码的部分位置上的编码进行交换；并将其工序编码中部分工件的工序交换编码；步骤7：变异操作，根据变异率的数值，重复挑选βN个个体，对于染色体的机器编码部分采用随机分配机器的变异操作，即用工序可加工机器集中机器随机替换原基因位编码；对于工序编码采用一种插入式变异操作，即随机选取某基因片段将其插入到工序码的随机位置上，以此完成工序编码的变异操作；步骤8：计数器加1；步骤9：判断是否满足终止准则，若满足终止条件，则结束；反之判断计数器的数值是否能被20整除，若能，则转至步骤10；反之转至步骤4；步骤10：随机挑选两个体，同时生成0到1之间的随机数，若随机数小于给定值r，则择优反之择劣；重复上述操作，直到选出εN个个体；步骤11：取初始点x⁰∈Rⁿ，此初始点是种群中适应度最好的个体的染色体向量，设置线性无关的方向向量p^(1,1),p^(1,2),…,p^(1,n)，该方向向量的维度和工序编码的长度一致，允许误差ε＞0，置k＝1；步骤12：x^(k,0)＝x^(k‑1)，从x^(k,0)出发，依次沿方向p^(k,1),p^(k,2),…,p^(k,n)作单方向的搜索，以不产生不可行的染色体编码作为边界条件，得到点x^(k,1),x^(k,2),…,x^(k,n)；求得参数m，使令p^(k,n+1)＝x^(k,n)‑x^(k,0)，若‖x^(k,n)－x^(k,0)‖≤ε，则停止，不然转步骤13；步骤13：求λ_n+1，使得令x^(k+1,0)＝x^(k)＝x^(k,0)+λ_n+1×p^(k,n+1)，若‖x^(k)－x^(k‑1)‖≤ε，则终止迭代转至步骤4，得点x^(k)；否则，转步骤14；步骤14：若则令p^(k+1,j)＝p^(k,j)，j＝1,…,m‑1，p^(k+1,j)＝p^(k,j+1)，j＝m,...,n，使k＝k+1，转步骤12；否则，令p^(k+1,j)＝p^(k,j)，j＝1,…,n，使k＝k+1，转步骤12。