[发明专利]求解带运输时间和调整时间的柔性作业车间调度方法

权利要求书

1.求解带运输时间和调整时间的柔性作业车间调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：参数设置，设置混合多目标群智能算法求解带运输时间和调整时间的FJSP的相关参数，混合多目标群智能算法的终止条件为：运算循环的次数达到迭代次数N_iter时停止；

S2：首先结合柔性作业车间调度问题特点进行信息编译，分为机器选择信息和工序排序信息，通过随机初始化方法产生初始机器选择种群，种群中的个体均代表一种机器选择方案；

S3：利用改进的蚁群算法依次对机器选择种群中的个体进行深入挖掘，确定其工序排序信息，分别根据最大完工时间、机器总负载、机器关键负载和工件的交货期惩罚值四个目标函数，确定当前机器选择下的最优工序排序，得到各目标最优调度方案集；

S4：将S3中的四个调度方案集合作为第一代种群，种群规模为4*N_pop，进行非支配排序选择，得出F₁～F_n层上共N_pop个非支配解，并更新全局非支配解集；

S5：对F₁层个体的机器选择信息进行突变操作，生成仅包含机器选择信息的个体；

S6：对F₂～F_n层个体的机器选择信息进行靠拢操作，生成仅包含机器选择信息的个体；

S7：将突变和靠拢操作得到的个体合并，得到有N_pop个个体的新一代机器选择种群；

S8:判断算法是否终止，依据参数中对算法停止条件的设定，判断算法是否终止，若算法终止，则输出全局非支配解集，反之，算法还没有终止，则回到S3继续执行。

2.根据权利要求1所述的求解带运输时间和调整时间的柔性作业车间调度方法，其特征在于，所述S1中相关参数包括群体规模N_pop、迭代次数N_iter、突变概率P_mutr、蚁群最大迭代次数N_ACO-iter、蚂蚁数量N_ant、初始信息素浓度C_init、信息素因子权重W_pe、启发函数权重W_he、蒸发率P_rho。

3.根据权利要求2所述的求解带运输时间和调整时间的柔性作业车间调度方法，其特征在于，所述S3中利用改进的蚁群算法搜索工序排序方案，并在搜索的同时计算目标值，由于存在四个目标，因此设置了四个蚁群分别搜索不同的目标，单个蚁群主要步骤如下：

1)首先初始化信息素浓度表，浓度全为C_init；

2)根据轮盘赌法确定各蚂蚁的工序排序；

3)在确定工序加工顺序的同时，计算加工该工序的开始时间和结束时间；

4)蚂蚁选择完所有工件时，计算蚂蚁对应方案的目标值；

5)记录蚁群中最优个体对应的调度方案；

6)更新信息素C_t；

7)判断蚁群算法是否终止，依据参数中对算法终止条件的设定，判断算法是否终止，若算法终止，则输出当前最优解；反之，算法还没有终止，则回到2)继续执行。