[发明专利]一种求解零等待流水车间调度问题的改进粒子群优化方法

摘要

本发明公开了一种求解零等待流水车间调度问题的改进粒子群优化方法，首先参数初始化和种群初始化，生成初始工件序列，然后使用阶乘编码方法，将所有排列映射至整数构成初始种群，最后，随机生成可行的初始速度集；移动粒子；通过原始PSO种群更新策略更新种群，将新的种群映射到相应的工件序列，并评估每个新工件序列的完工时间。使用改进的变邻域搜索算法进行局部搜索，并将搜索得到的结果替换；使用种群自适应算子PA增加种群的多样性；检查终止条件，如果终止条件满足，停止，返回变量的值和相应的序列作为最终的解，否则继续更新粒子速度。本发明的有益效果是改进了粒子群优化算法，提升了全局搜索能力，避免了过早收敛。

主权项

1.一种求解零等待流水车间调度问题的改进粒子群优化算法，其特征在于按照以下步骤进行：步骤1：参数初始化；设置控制参数的值：MRT为最大运行时间限制，c1和c2为速度常数，wmin和wmax影响惯性重量的参数，c＝0是种群距离未变化次数，g＝1为当前的迭代次数；步骤2：种群初始化；使用NN+NEH生成初始工件序列，NN和NEH是两种流行的启发式算法。评估其适应度值得到当前最优解pbest，历史最优解gbest＝pbest，种群之间的欧氏距离D0，然后使用阶乘编码方法，将所有排列映射至整数构成初始种群，最后，随机生成可行的初始速度集；步骤3：移动粒子；通过原始PSO种群更新策略更新种群，将新的种群映射到相应的工件序列，并评估每个新工件序列的完工时间。并更新当前最优解pbest以及历史最优解gbest；步骤4：使用改进的变邻域搜索算法对pbest进行局部搜索，并将搜索得到的结果替换pbest；步骤5：使用种群自适应算子PA增加种群的多样性；步骤6：检查终止条件，如果终止条件满足，停止，返回变量gbest的值和相应的序列作为最终的解，否则继续步骤7；步骤7：更新粒子速度；使用原始PSO速度更新策略更新粒子速度集。g＝g+1，转到步骤3。