[发明专利]基于改进粒子群算法供应链生产运输协同调度方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于改进粒子群算法的供应链生产运输协同调度方法及装置，所述方法按如下步骤进行：1设定算法参数；2随机生成初始种群；3编码修正；4计算适应度值，更新粒子速度和位置；5锦标赛选择；6交叉变异；7更新种群；8判断终止条件是否满足，如果满足则输出全局最优解，否则返回步骤3；本发明能针对考虑分布式仓储的生产与运输协同调度问题，求得近似最优解，从而降低供应链成本，提高供应链服务水平。 1

主权项

1.一种基于改进粒子群算法的供应链生产运输协同调度方法，其特征在于，包括：

步骤1、获取得到每个仓库运送工件的数量；根据先到达的工件先安排生产原则，获得工件序列；采用0‑1编码方式，使用一个X_m＝{x_1m,x_2m,...,x_im,...,x_nm}向量来表示第m个粒子的编码，元素取值为0或1，当元素数值为1时，与所述元素前面的数值0形成一批，第n维向量数值均取1；

步骤2、对粒子群进行初始化，确定粒子群的种群规模M，粒子的维度D，迭代次数t＝0，最大迭代次数t_max，粒子的位置x_im和速度v_im，并按照编码规则给每个粒子的各个维度赋值0或1；取一个0到1之间的随机数rand，粒子的位置和速度计算方式如下：

其中，w,c₁,c₂均是常系数；

步骤3、根据BU规则对初始解进行修正，再利用MF批次分配规则将批次分配到合适的机器上进行加工，然后用适应度函数计算各个粒子的适应度值，并更新个体最优位置pb和全局最优位置gb；

步骤4、利用“锦标赛”方式选择粒子，将粒子按照适应度值从小到大排序，选择前20％的粒子随机两两进行交叉，保证粒子数为偶数，如为小数则四舍五入，如为奇数则加1，产生相应的子代粒子，用子代代替父代；

步骤5、根据BU规则对初始解进行修正，再利用MF批次分配规则将批次分配到合适的机器上进行加工，然后用适应度函数计算各个粒子的适应度值，并更新个体最优位置pb和全局最优位置gb；

步骤6、计算粒子的变异概率进行变异操作，根据BU规则和MF批次分配规则计算出粒子的适应度值，更新个体最优位置pb和全局最优位置gb；

步骤7、计算出所有粒子的速度和位置，更新粒子的位置x_im，计算各个粒子的适应度值，并更新个体最优位置pb和全局最优位置gb，令t＝t+1；

步骤8、判断t≤t_max是否成立，若成立，返回步骤3，否则，结束算法并输出全局最优解gb，输出最优的组批方式和批在每个机器上的加工顺序；

所述根据BU规则对初始解进行修正，包括：

步骤1’、对于一个给定的个体X_m，设定i＝1，j＝1；

步骤2’、如果x_im＝0，将工件i分配至第j批，i＝i+1；否则，j＝j+1，将工件i分配至第j批；

步骤3’、判断i＞1是否成立，若成立，则重复步骤2’；否则，得到所有批集合；

步骤4’、对于任意批次B_j，如果B_j容量大于B，那么：如果|B_j|‑B+|B_j+1|≤B，|B_j|表示批次B_j所含的工件数量，则选择从仓库到制造商运输阶段最晚达到机器的工件J^*，将工件J^*归入批次B_j+1中，否则在j+1位置重新插入新批次，将工件J^*归入批次B_j+1中，最后从B_j中移除工件J^*；其中B表示每个批次的容量上限；步骤5’、重复步骤4’，直至所有批均符合容量要求。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用MF批次分配规则将批次分配到合适的机器上进行加工，包括：

步骤1”、根据BU规则对工件进行组批后，得到每个批次b_k的加工时间P_b，设定参数NE；

步骤2”、按照以下法则确定批次分配的上下界：

对于下界：

如果成立，则令LB＝max(P_b,b∈B)；否则，令

对于上界：

如果成立，则令UB＝max(P_b,b∈B)；否则，令其中|M|是机器总数，max(P_b,b∈B)表示所有批次中最大的批加工时间；

步骤3”、令

步骤4”、一次选择一个批次分配到机器上，且保证该机器加工时间之和没有超过C_max；

如果批次不能在不超过C_max的限制下放到机器上，则重新设置LB＝C_max；否则重新设置UB＝C_max；

步骤5”、判断