[发明专利]基于双种群基因表达式编程的动态车间调度规则优化方法

摘要

本发明提出了一种基于双种群基因表达式编程的动态车间调度规则优化方法，用于解决现有基于基因表达式编程的动态车间调度规则优化方法中存在的调度规则质量差的技术问题，实现步骤是：构造动态车间仿真模型；对基因表达式编程算法进行初始化；计算适应度，并判断是否满足停机准则；获取收敛性种群CP和多样性种群DP；对收敛性种群CP和多样性种群DP进行遗传操作，得到新的种群；从新种群中挑选适应度占优的调度规则；一直循环迭代，直至满足停机准则，最终输出最优调度规则。本发明获得的调度规则减小了动态车间中工件的最大完工时间，能够应用于工业制造、生产作业计划、交通运输和航空航天等技术领域。

主权项

1.一种基于双种群基因表达式编程的动态车间调度规则优化方法，包括如下步骤：(1)构建动态车间仿真模型；(2)对基因表达式编程算法进行初始化，得到两个均由n个调度规则构成的原始种群P和中间种群Q，其中，n之1；(3)根据构建的动态车间仿真模型中工件的最大完工时间，计算得到的原始种群P中每个调度规则的适应度值，同时根据设定的遗传代数，判断是否满足停机准则，若是，执行步骤(4)，否则，执行步骤(8)；(4)根据得到的适应度值，获取收敛性种群CP和多样性种群DP，按如下步骤实现：4a)利用轮盘赌选择方法，从得到的种群原始P中选择n个调度规则，组成种群大小为n的收敛性种群CP：4a1)假设步骤(3)中得到的适应度值为fi，i∈{1，...，n}；4a2)利用假设的适应度值fi，计算每个调度规则的适应度值与所有调度规则总适应度值的Di公式如下：其中，Di表述第i个调度规则的适应度值与所有调度规则的总适应度值的比例；4a3)对步骤4a2)中得到的Di进行升序排序，得到升序序列dk，k∈{1，...，n}，并对得到的升序序列dk进行递加运算，得到多个归一化的区间：4a4)由随机数产生器，产生[0，1]之间的一个随机数r，从得到的多个归一化区间中，选择包含随机数r的区间的边界比例值d_k，k∈{1，...，n}对应的适应度值指向的调度规则；4a5)重复步骤4a4)，直到选择出n个调度规则，组成收敛性种群CP；4b)选取遗传过程中适应度值最小的调度规则和一部分随机初始化的调度规则，组成种群大小为n的多样性种群DP；(5)对获取的收敛性种群CP和多样性种群DP进行交叉，得到交叉种群S1，同时对收敛性种群CP进行变异，得到变异种群S2，并对得到的交叉种群S1和变异种群S2进行融合，得到种群大小为2n的融合种群S；(6)根据构建的动态车间仿真模型中工件的最大完工时间，计算得到的融合种群S的适应度值，并按照适应度值由小到大的顺序，选择n个调度规则，得到优化种群N；(7)从得到的优化种群N中，选取适应度值最小的调度规则，组成最优种群B，并将最优种群B作为原始种群P，执行步骤(3)～步骤(6)；(8)输出最优种群B中适应度值最小的调度规则，并利用构建的动态车间仿真模型，对其进行性能测试。