[发明专利]一种基于改进灰狼算法的柔性作业车间调度方法

权利要求书

1.一种基于改进灰狼算法的柔性作业车间调度方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤一：构建柔性作业车间调度问题模型，包括柔性作业车间调度问题描述和模型假设；

步骤二：对车间设备以及所需的加工工序进行编码；

创建空的外部档案A0保存所述灰狼算法中目前的种群情况，规模为N'；

设置灰狼算法的参数；

步骤三：采用通过结合混沌映射和对立学习的扩展型GLR方法，生成规模为N的初始种群；

步骤四：将当前种群与外部档案A0合并，计算合并后种群中个体的适应度值评价该种群中的所有个体，确定决策层个体α、β和γ，并更新外部档案；

步骤五：判断是否满足灰狼算法终止条件：所述终止条件为是否达到最大迭代次数，是则转到步骤八，否则执行步骤六；

步骤六：判断由收敛因子计算得到的系数向量A的绝对值是否大于等于1，如果为是则全局搜索，采用Levy飞行更新位置；如果为否，则根据灰狼算法的位置更新方法更新位置；

步骤七：在灰狼算法进行的寻优的阶段，种群个体以当前最优个体为基准更新自己的位置，采用结合三种领域搜索算法的方式，进行局部搜索，并生成新一代灰狼种群，然后转步骤四，进行下一次迭代；

步骤八：灰狼算法结束，输出符合条件的最优解，通过此最优解进行解码，得到柔性作业车间设备编码以及对应的工序编码排序。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进灰狼算法的柔性作业车间调度方法，其特征在于，在步骤一中，所述柔性作业车间调度问题描述和模型假设的具体描述如下：

柔性作业车间调度问题描述：在m台设备上，有n个工件加工，每个工件由J_i道工序组成，每道工序在不同的设备上进行加工，而且加工的时间也是不同的，要求得其中最优的设备和工序安排，使得完工时间最小；

所述模型假设具体为：模型满足以下条件：同一台设备在同一时刻只能加工一道工序；同一工件在同一时刻只能在一台设备上加工，所有工件在0时刻均可以被加工；不同工件工序之间相互独立,同一工件工序之间有先后约束；每个工件在加工过程中不能被中断；忽略设备准备时间以及工件转运时间。

3.根据权利要求2所述的一种基于改进灰狼算法的柔性作业车间调度方法，其特征在于，在步骤一中，还包括构建目标函数，具体如下：

以最大完工时间C_max最小为优化目标，设C_i为第i个工件J_i的完工时间，目标函数如下：

minC_max＝min{max(C_i)}(1≤i≤n)

其中，n表示工件总数。

4.根据权利要求3所述的一种基于改进灰狼算法的柔性作业车间调度方法，其特征在于，在步骤二中，采用基于工序编码和设备编码的自然数两段式编码进行编码；

所述灰狼算法的参数包括初始种群规模N、当前迭代次数t和最大迭代次数t_max。

5.根据权利要求4所述的一种基于改进灰狼算法的柔性作业车间调度方法，其特征在于，在步骤三中所述的扩展型GLR方法具体过程为：在经过GLR方法生成个体的基础上，使用高斯映射和标准对立学习且比例为25％的策略，生成初始化种群。

6.根据权利要求5或3所述的一种基于改进灰狼算法的柔性作业车间调度方法，其特征在于，步骤四具体过程为：

步骤4.1、将当前种群与外部档案A0合并，根据目标函数，计算种群中个体适应度值；

依据适应度值从小到大进行排序，选择排在前3位的个体，分别将其作为α、β和γ个体，构成种群的决策层；

步骤4.2、按照适应度值排序，将排在前N'个的个体依次加入外部档案中，实现对外部档案A0的更新。