基于改进人工蜂群算法的柔性作业车间调度方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111798120A(43)申请公布日2020.10.20(21)申请号202010618650.8(22)申请日2020.06.30(71)申请人南京信息工程大学地址210032江苏省南京市江北新区宁六路219号(72)发明人王玉芳马铭阳缪昇葛嘉荣(74)专利代理机构南京经纬专利商标代理有限公司32200代理人汤金燕(51)Int.Cl.G06Q10/06(2012.01)G06N3/00(2006.01)权利要求书2页说明书12页附图5页(54)发明名称基于改进人工蜂群算法的柔性作业车间调度方法(57)摘要本发明公开了一种基于改进人工蜂群算法的柔性作业车间调度方法，将人工蜂群算法经过改进应用到柔性作业车间调度问题中，采用每个蜜源个体双层整数编码来表达一个调度方案，编码与解码操作简单。种群的初始化作出改进，采用随机选择和按规则选择相结合的方法产生优质初始解，针对雇佣蜂搜索过程，提出了改进的IPOX交叉方法，在继承父代优秀个体的同时，又能平衡算法的开发和探索能力；在观察蜂阶段，采用变步长策略来增强算法的全局搜索能力，避免陷入局部最优；通过增加侦查蜂的数量来保持种群的多样性；在算法迭代过程中采用贪婪策略保留精英解，以保证结果不会退化，得到最优的车间调度结果。CN111798120ACN111798120A权利要求书1/2页1.一种基于改进人工蜂群算法的柔性作业车间调度方法，其特征在于，包括如下步骤：S10，建立柔性作业车间调度的模型，将最大完成时间最小作为模型的目标函数；S20，确定柔性作业车间调度问题的约束条件；S30，将人工蜂群算法的种群进行离散化编码，以求解柔性作业车间调度问题，采用工序串和机器串的双层编码的方式，使每一个蜜源代表着一种调度方案，设置人工蜂群算法求解柔性作业车间调度问题的调度参数；其中人工蜂群算法的终止条件是迭代次数完成；S40，计算各个蜜源的初始适应度值，根据初始适应度值使蜜源间进行IPOX交叉操作和多点交叉操作；S50，计算各蜜源的理论适应度值，并且计算观察蜂选择跟随各雇佣蜂的概率；S60，采用变步长搜索策略，对各个蜜源执行变异操作；S70，判断蜜源是否达到最大搜索次数，若是，则将人工蜂群算法的雇佣蜂转换为侦查蜂，搜索新的蜜源；若否，则执行步骤S80。S80，判断人工蜂群算法是否达到最大迭代次数，若是，则根据当前各个蜜源确定对应的调度方案；若否，则将当前迭代次数加1，返回执行步骤S40。2.根据权利要求1所述的基于改进人工蜂群算法的柔性作业车间调度方法，其特征在于，每个蜜源包括两部分，第一部分代表工件的加工顺序，工序串上的每一个数字代表着一道工序，第二部分代表着工件选择的加工机器，机器串上的每个数字代表对应工序选择的机器。3.根据权利要求1所述的基于改进人工蜂群算法的柔性作业车间调度方法，其特征在于，柔性作业车间调度问题的调度参数包括种群大小NP，雇佣蜂数量EB，观察蜂数量OB，雇佣蜂和观察蜂数量相等，都等于种群的一半，最大搜索次数limit，搜索阈值threshold，算法最大迭代次数maxCycle。4.根据权利要求1所述的基于改进人工蜂群算法的柔性作业车间调度方法，其特征在于，所述约束条件包括：任意工件从零时刻开始被处理；同一时间同一台机器仅处理一个工件；同一个工件的同一道工序在同一时间仅被一台机器处理，直到该工序处理完成；和/或同一个工件的工序之间设有先后顺序约束。5.根据权利要求1所述的基于改进人工蜂群算法的柔性作业车间调度方法，其特征在于，所述计算各个蜜源的初始适应度值，根据初始适应度值使蜜源间进行IPOX交叉操作和多点交叉操作包括：S41，选取适应度值最大的蜜源作为全局最优解，按种群顺序选择一个蜜源的工序串作为父代X1；S42，生成[0,1]之间的随机数，若随机数小于0.5，选择全局最优解为X2；若随机数在0.5～1之间，则种群随机选择一条工序串作为X2。6.根据权利要求1所述的基于改进人工蜂群算法的柔性作业车间调度方法，其特征在于，所述观察蜂选择跟随各雇佣蜂的概率包括：2CN111798120A权利要求书2/2页其中，Pw表示观察蜂选择跟随各雇佣蜂的概率，fitw是第w个解对应的适应度值，D为蜜源的数量，D等于种群NP的一半。3CN111798120A说明书1/12页基于改进人工蜂群算法的柔性作业车间调度方法技术领域[0001]本发明涉及柔性作业车间调度优化技术领域，尤其涉及一种基于改进人工蜂群算法的柔性作业车间调度方法。背景技术[0002]随着科学技术的发展，生产车间的复杂度也越来越高，1954年，Johnson研究了两台机器的流水作业车间调度问题，自那时起，不断增多的研究学者着手深入扩展该问题的研究。在调度