[发明专利]基于平衡指标自适应进化的跨域协同车间动态调度方法

权利要求书

1.一种基于平衡指标自适应进化的跨域协同车间动态调度方法，其特征在于，具体步骤包括如下：

对待调度任务进行离散间接编码；

完成所述离散间接编码后，采用基于交换序列的算子对编码进行遍历进而转换序列，产生新的编码个体；

采用基于平衡指标的自适应进化策略对所述编码个体进行评价约束，评价结果作为父代个体选择以及局部搜索选择的指标。

2.根据权利要求1所述的一种基于平衡指标自适应进化的跨域协同车间动态调度方法，其特征在于，所述离散间接编码的具体过程为：当有n个计算任务和m个制造任务待调度时，将编码位分为制造任务和计算任务两部分，两段的长度分别为n和m，取值分别为0～(n-1)和0～(m-1)之间的正整数，且覆盖取值范围内的全部正整数。

3.根据权利要求1所述的一种基于平衡指标自适应进化的跨域协同车间动态调度方法，其特征在于，交换序列的操作过程为：选择Pop1和Pop2为父代个体，分别作为实现对象和参考对象，交换概率设置为0.5；遍历Pop1中的每一个编码位上的数值，在Pop2中寻找所在位置，以0.5的概率获取交换对，最终得到Pop2到Pop1的交换对序列，依据所述交换对序列对个体进行操作，得到新的编码个体。

4.根据权利要求1所述的一种基于平衡指标自适应进化的跨域协同车间动态调度方法，其特征在于，所述基于平衡指标的自适应进化策略为：

分别计算种群中每个个体的多样性分量和收敛性分量；

将所述多样性分量与所述收敛性分量加权得到平衡指标；

将种群个体按照平衡指标值增序排序，选出种群平衡指标最小的第一个体，并通过轮盘赌策略选出第二个体。

5.根据权利要求4所述的一种基于平衡指标自适应进化的跨域协同车间动态调度方法，其特征在于，所述收敛性分量的计算公式为：

f^C(x)＝d(r,f(x))；

其中，f^C(x)是反映解与POF之间距离的收敛分量，r表示位于POF上距离最近的点的目标函数值，d(r,f(x))表示r和f(x)之间的距离，f(x)为对于解x下的所有目标函数构成的目标函数值向量。

6.根据权利要求4所述的一种基于平衡指标自适应进化的跨域协同车间动态调度方法，其特征在于，所述多样性分量的计算公式为：

其中，是度量解x在目标空间中相对于f_m轴的位置的多样性分量，v_m＝(0,...,1_m,...,0)是M维向量，θ(v_m,f(x)-z^*)表示v_m与f(x)-z^*的夹角，z^*为参考点。

7.根据权利要求4所述的一种基于平衡指标自适应进化的跨域协同车间动态调度方法，其特征在于，所述平衡指标的表达式为：

B_fit(x)＝η₁f^C(x)+η₂f^D(x)；

其中，f^C(x)是反映解与POF之间距离的收敛分量，是度量解x在目标空间中相对于f_m轴的位置的多样性分量，η₁表示收敛分量f^C(x)的权重，η₂表示表示多样性分量f^D(x)的权重。