[發明專利]一種改進的布谷鳥搜索算法解決作業車間調度問題在審
| 申請號: | 201610309164.1 | 申請日: | 2016-05-11 |
| 公開(公告)號: | CN106611276A | 公開(公告)日: | 2017-05-03 |
| 發明(設計)人: | 姜艾佳;胡成華 | 申請(專利權)人: | 四川用聯信息技術有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06;G06N3/00 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 610054 四川省成*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 改進 布谷鳥 搜索 算法 解決 作業 車間 調度 問題 | ||
1.一種改進的布谷鳥搜索算法解決作業車間調度問題,該算法涉及作業車間調度技術領域,其特征是:該算法的步驟如下:
步驟1:初始化算法基本參數:設置鳥窩個數(工件數量)N,宿主發現外來鳥蛋的概率Pa(作業搶占概率),以及最大迭代次數MaxT或搜索精度:
其中,n為第L優先級的鳥巢(工件)數量;
步驟2:初始化鳥窩位置(工件加工完成時間):根據訂單周期,訂單收益R,工件加工時間長度三個方面來確定鳥窩初始位置,具體方式如下:
其中,R為完成該訂單所獲收益,no為訂單o的工件數量;
步驟3:確定編碼規則:按照編碼規則將鳥窩位置(完成時間)轉換為工序排列,采用基于工序的編碼規則編碼,即染色體由個基因組成,他們表示一個工序的排列,在這個工序排列中每個工件號最多出現m次,其染色體是由一個二維空間點(x,y)表示,即第x個訂單的第y個工件;例如,的實例,染色體序列為(1,1)(1,2)(2,1)(1,1)(3,1)(3,1)(3,3)(3,2)(1,2)(1,2)(1,1)(1,4),那么,它對應的工件加工序列為:
其中,表示第t個訂單的第i個工件的第j道工序,j表示工件i出現的次數,因此,上面例子的染色體序列表達的意思是先加工順序為:第1個訂單的第1個工件的第1道工序,加工第1個訂單第2個工件的第1道工序,在加工第2個訂單第1個工件的第1道工序,加工第1 個訂單第1個工件的第2道工序,以此類推,最后加工第1個訂單第4個工件的第1道工序,因此在解碼時就可以按照工件的出現順序轉化為一個調度方案;
步驟4:計算目標函數值:計算各鳥窩位置對應的目標函數值,并獲得當前最優鳥窩位置,具體實現為:
目標函數:
(1)
約束條件:
其中,式(1)表示目標函數,即完成時間(Makespan);式(2)表示工藝約束條件決定的每個工件的操作的先后順序;式(3)表示加工每個工件的每臺機器的先后順序;式(4)表示完工時間變量約束條件;式(5)表示變量可能的取值大小,式(6)表示第o個訂單的所有工件最大完成時間小于訂單周期的時間約束;上述公式中所涉及的符號定義含義如下:分別為第o個訂單(或階數)中的第i個工件在機器k上的完成時間點和加工時間長度;M是一個足夠大的整數; 分別為指示系數和指示變量,其含義為:
步驟5:更新鳥窩位置:
(1)一種情況:如果沒有新的鳥窩出現(鳥窩數量沒有增加(沒有新的訂單的出現)):開始迭代,保留上代最優鳥窩位置不變,更新鳥窩位置(即全局搜索),從而隨機產生下一代鳥窩,并評估位置更新后每個鳥窩的目標函數值,記錄當前最優鳥窩位置,具體實施方案如下數學公式所示:
(9)
其中,表示第i只布谷鳥在第t代的鳥窩位置(在車間調度問題中用表示),是步長大小參數,一般取,參數S是隨機游動的步長,計算公式如下:
(10)
其中,
(11)
(12)
在局部搜索時對每一鳥窩位置按條件進行更新:用一個隨機數Ra作為鳥窩主人發現外來鳥蛋的概率并與Pa進行比較,若Ra>Pa,則隨機改變鳥窩位置,否則保持原來位置不變,并計算位置移動后每個鳥窩的目標函數值,記錄當前最優鳥窩位置,用如下0-1規劃模型表示:
(13)
(2)另一種情況:如果有新的鳥窩出現(有新的訂單出現),鳥窩數量增加,即:N+H,H為新增的鳥窩數量,同時,判斷是否為緊急訂單:是,則做緊急訂單處理操作,把該訂單的工件設置為所需加工的工序的優先級,不是緊急訂單,則不做緊急處理;
緊急訂單處理操作如下:
計算緊急系數,緊急系數越大的訂單緊急程度越大,越需要得到優先處理,緊急系數的計算如下:
其中,為訂單o的估計完成時間,其計算方式為:
其中,,實數,R為完成該訂單所獲收益,no為訂單o的工件數量;
當有鳥窩數量減少(有訂單還沒加工完就被迫撤離)的時候,直接定義N=N-Z,其中,Z為減少的鳥窩數量,算法依舊依照上述算法執行;
步驟6:當到達最大搜索次數或滿足搜索精度時轉入步驟7,否則,轉步驟4進行下一次搜索;
步驟7:輸出最優調度值和對應的調度方案(染色體序列)。
2.根據權利要求1所述的一種改進的布谷鳥搜索算法解決作業車間調度問題,其特征是:本算法突破了布谷鳥算法的三個假設條件之一:鳥窩數量不變,在考慮鳥窩數量增加的基礎上,考慮了鳥窩數量減少的情況,使算法的應用范圍更廣,并且本算法確定了訂單估計完成時間的計算方法。
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