[发明专利]一种基于改进多目标灰狼优化算法解决RHFS调度问题

权利要求书

1.一种基于改进多目标灰狼优化算法解决RHFS调度问题，其特征在于，包括以下步骤：

S1：选取一种以最小化最大完工时间和总拖期时间最小为双目标的RHFS调度问题，构建多目标混合整数规划模型；

S2：对基本灰狼算法进行一些列改进操作，从而设计出一种改进多目标灰狼优化算法，称为IMOGWO算法；

所述IMOGWO算法包括：针对所研究的可重入式混合流水车间调度问题的编码和解码机制、运用快速非支配排序和拥挤距离技术对初始种群进行排序、设计新的社会领导层级划分机制、设计了一种针对工件排列编码方式的捕食行为机制、设计了两种邻域结构、引入了精英保留策略。

2.根据权利要求1所述的基于改进多目标灰狼优化算法解决RHFS调度问题，其特征在于，在步骤S1中，所述多目标混合整数规划模型包括优化目标和基础约束条件。

3.根据权利要求2所述的基于改进多目标灰狼优化算法解决RHFS调度问题，其特征在于，所述优化目标具体包括：

最小化最大完工时间：C_max为最大完工时间目标，C_j表示工件j的完工时间；

MinC_max＝maxC_j

其中，最大完工时间定义为：

最小化总拖期时间：TTD为总拖期时间，d_j表示工件j的交付期；

其中，总拖期时间定义为：

4.根据权利要求2所述的基于改进多目标灰狼优化算法解决RHFS调度问题，其特征在于，所述基本约束条件包括：

确保工序O_jk+1的加工开始时间不早于工序O_jk的加工完成时间：

保证每道工序只能在相应工位中的一台机器上加工：

确保每台机器在同一时刻最多加工一道工序：

规定工序O_jk的加工开始时间为非负数：

此外，对决策变量的取值范围进行定义：

5.根据权利要求1所述的基于改进多目标灰狼优化算法解决RHFS调度问题，其特征在于，所述的编码和解码机制为采用基于升序排列的随机键编码规则，构造从个体位置到工件排序的恰当映射，然后按照PS方法进行解码，从而计算出个体位置所对应调度方案的目标值。

6.根据权利要求1所述的基于改进多目标灰狼优化算法解决RHFS调度问题，其特征在于，所述运用快速非支配排序和拥挤距离技术对初始种群进行排序，具体为运用快速非支配排序和拥挤距离技术对初始种群进行排序，从而获得初始种群中的非支配解。

7.根据权利要求6所述的基于改进多目标灰狼优化算法解决RHFS调度问题，其特征在于，所述新的社会领导层级划分机制为，基于基本GWO算法整个搜索过程由种群中最优的三个灰狼个体主导的思想，根据Pareto支配关系，可以将整个种群划分为多个非支配层级；在IMOGWO算法中，α、β和δ灰狼个体的选择规则如下：

若当前种群只有一个非支配层，即所有灰狼个体都是非支配解，则从种群中随机选择三个不同的灰狼个体分别作为α、β和δ；

若当前种群包含两个非支配层，则从第一级非支配层中随机选择一个灰狼个体作为α，从第二层随机选择两个不同灰狼个体分别作为β和δ；

若当前种群有三个及以上的非支配层，则α、β和δ灰狼个体将分别选自第一、第二和第三级非支配层。