[发明专利]一种基于动态解码机制的柔性作业车间调度方法

权利要求书

1.一种基于动态解码机制的柔性作业车间调度方法，其特征在于，按以下步骤进行操作：

1)、建模：

1.1)、建立优化目标最大完工时间、总机器负荷及最大机器负荷的数学模型，确定其约束条件；

1.2)、采用Pareto支配处理可行解筛选问题；

1.3)、对MOGA离散化处理，采用基于工序的编码方式进行编码；

2)、初始化种群：

2.1)、初始化种群控制参数，包括种群数目SN、交叉概率p_c及变异概率p_m；

2.2)、对工序编码采用随机准则、最大工件操作时间剩余准则以及最大工件剩余工序准则，产生初始化的种群；

2.3)、应用动态解码机制解码，将种群中非支配解保存到外部Pareto解集；

3)、遗传操作：先应用锦标赛选择机制选择出种群相应的个体，判断后再进行遗传操作，遗传操作为交叉操作或变异操作；对遗传操作后产生的个体，应用Pareto支配保留优质的个体，重复进行SN次；

4)、更新外部Pareto解集：更新外部Pareto解集，判断是否满足停止准则，如满足，则导出外部Pareto存储集合；如不满足，则返回步骤3)。

2.根据权利要求1所述的一种基于动态解码机制的柔性作业车间调度方法，其特征在于，步骤1.1)中建立数学模型所设立的相关假设条件为：

一、每一台机器在每一时刻只能加工一个工件的一道工序；

二、每道工序只能被一个机器进行加工；

三、所有加工机器的开始加工时间均可以是0；

四、所有工件的开始加工时间均可以是0；

五、各个工件只能在上一工序加工完成后才能进行下一工序；

六、所有工序一旦加工开始后便不能够中断加工；

七、同一工件的不同工序的加工顺序是固定的，不同工件之间的工序之间加工顺序是不固定；

数学模型中的变量符号如表1所示：

表1变量符号定义

三个优化目标分别是最小化最大完工时间、最小化总机器负荷及最小化最大机器负荷；

数学模型及相关约束条件为：

其中，式(1)为最小化最大完工时间优化目标，表示所有工件中最后一个加工完成的时间，最大完工时间与所有工件的完工时间以及加工机器的使用效率有着密不可分的关系，通过对最大完工时间进行优化，可以进一步提高机器使用效率以及缩短全部工件的完工时间；式(2)为最小化总机器负荷优化目标，表示所有机器的总加工负荷，通过为每个工序分配机器相对较小的加工时间以提高经济效率；式(3)为最小化最大机器负荷优化目标，表示所有机器中最大的加工负荷，通过优化该目标使所有机器之间的加工负荷平衡，以防止将过多的加工负荷分配给单个机器；式(4)为机器Mi加工负荷的计算方法；式(5)表示工序之间的顺序约束；式(6)表示在每一时刻一个机器只能加工一个工序；式(7)表示每一个工序只能在可选机器中选择一个机器进行加工。

3.根据权利要求2所述的一种基于动态解码机制的柔性作业车间调度方法，其特征在于，步骤1)中，柔性作业车间调度问题的解包含两个部分即工序编码部分，机器编码部分；

工序编码部分采用基于工序的编码方式；这种方法能够确保满足相关约束的要求，保证解的可行性。在机器编码部分中，机器编码部分与工序编码部分一一对应，工序编码部分和机器编码部分的维数都与需要加工的总工序数相同。

4.根据权利要求1所述的一种基于动态解码机制的柔性作业车间调度方法，其特征在于，步骤2)中，动态解码机制仅对工序编码进行操作，在对工序编码解码的同时，能够得到与工序编码对应的机器分配编码；并且动态解码机制可以根据当前种群的情况，自动地调整相应的参数，重点开发处于劣势的目标函数值，在引导算法计算得到的Pareto解集朝着Pareto前沿的方向迭代；

动态解码机制的三个计算准则分别是：最大完工时间最小准则N1、最大机器负荷最小准则N2、总机器负荷最小准则N3。