[发明专利]一种基于改进遗传算法的注塑车间调度方法及系统

权利要求书

1.一种基于改进遗传算法的注塑车间调度方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：以拖期时间最小为目标，建立注塑车间调度模型和约束条件；并对注塑车间资源信息和改进的遗传算法的参数进行初始化；

S2：对提交的订单进行预处理，将订单中安数、模具、颜色、交货期均相同的工件划为一个子订单；

S3：采用改进的遗传算法求解所述注塑车间调度模型，具体包括：

S3.1：基于子订单编号对染色体进行编码，染色体长度为子订单数量的总和；

S3.2：按预设规则生成N种包含所有子订单的排列方式，得到N条染色体，形成初代种群；

S3.3：根据当前可用设备、模具的数量以及前序订单的特点，对所述N条染色体进行订单分批；

S3.4：基于分批后的染色体，计算每台设备的换模时间、换色时间和每个订单的拖期时间，由此得到每条染色体的适应度；

S3.5：判断是否达到迭代次数，若是，选择适应度最大的染色体，并对其进行解码得到最优调度方案；若否，执行S3.6；

S3.6：对适应度较高的前S个个体进行保留，用轮盘赌方法选择余下N-S个个体，形成下一代的父代种群；

S3.7：将所述下一代的父代种群中每条染色体按安数拆分为子染色体，形成下一代进化初期子染色体群，其中，每个子染色体中的安数都相同；

S3.8：基于所述下一代进化初期子染色体群，在安数相同的子染色体群中，根据交叉概率Rc，选取子染色体进行交叉，产生新的子染色体，形成下一代进化中期子染色体群；

S3.9：基于所述下一代进化中期子染色体群，在安数相同的子染色体群中，根据变异概率Rm，对部分子染色体进行变异，产生新的子染色体，形成下一代进化末期子染色体群；

S3.10：基于所述下一代进化末期子染色体群，根据重排概率Rs选择子染色体，随机选择子染色体上两个点位，将点位之间的订单按颜色从小到大排序，产生新的子染色体，形成下一代终极子染色体群；

S3.11：将所述下一代终极子染色体群进行合并，得到完整的染色体，并执行S3.3；

S4：输出步骤S3得到的最优调度方案。

2.根据权利要求1所述的注塑车间调度方法，其特征在于，所述注塑车间调度模型的目标函数为：

其中，

h_i＝w_i^h*max(0，f_i-d_i)，

h_i为拖期时间，w_i^h为拖期时间权重，d_i为订单交货期，f_i为订单实际完工时间；g_i^r为准备时间，g_i¹为换模时间，g_i²为调机时间，g_i³为换色时间，w_i^g1为换模权重，w_i^g2为调机权重，w_i^g3为换色权重，为换模系数，为换色系数，O_i为第i个子订单对应的模具，c_i为第i个子订单所需要的颜色。

3.根据权利要求1所述的注塑车间调度方法，其特征在于，步骤S3.2包括：

使用randperm函数随机生成N条染色体，并将N/2条染色体按方式一排序，另外N/2条染色体按方式二排序；

方式一：按松弛时间的升序对订单进行排列；若松弛时间相同，按模具安数升序排列；若松弛时间和模具安数都相同，按颜色升序排序；

方式二：按模具安数的升序对订单进行排列；若模具安数相同，按颜色升序排列；若模具安数和颜色都相同，按松弛时间升序排序。