一种基于多色集合遗传算法的多目标车间调度方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多色集合遗传算法的多目标车间调度方法，根据约束条件和目标函数，运用随机权重系数法将多目标优化转单目标优化；建立工序‑设备围道矩阵的约束方式，进行染色体编码，缩小GA的搜索范围。本发明专利技术采用偏好矩阵能够根据管理需要对每个目标赋予合理的权重，进而将多目标调度问题转化为单目标调度问题，进而降低了调度问题的复杂度，另外通过建立工序‑设备围道矩阵的约束方式，进行染色体编码，使得GA的搜索范围得到了精确而有效的缩小，提高了求解效率和精度。

A multi-objective workshop scheduling method based on polychromatic sets genetic algorithm

The invention discloses a multi-objective scheduling method of polychromatic sets based on genetic algorithm, according to the constraint condition and objective function, the multi-objective optimization to single objective optimization by using random weight coefficient method; establish the constraint mode process equipment contour matrix, chromosome encoding, narrow the search scope of GA. The invention adopts the preference matrix according to the management need to give reasonable weight for each target, then the multi-objective scheduling problem into a single objective scheduling problem, thus reducing the complexity of scheduling problem, also through the constraint contour matrix establishing procedure equipment, for chromosome encoding, makes the accurate and effective reduction the search range of GA, improves the solution efficiency and precision.

【技术实现步骤摘要】
一种基于多色集合遗传算法的多目标车间调度方法
本专利技术属于作业调度
，涉及一种基于多色集合遗传算法的多目标车间调度方法。
技术介绍
目前对单目标调度问题的优化求解，很少考虑工艺过程与调度之间的联系以及如何设计二者之间的关系。在实际生产中，经常会遇到作业调度目标不同的状况：如有一批加工任务，有些工件必须满足客户的交货期要求，有些工件要求尽快完工，而有些工件要求尽可能低的生产加工成本，因此车间调度必须兼顾所有工件的调度目标。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种基于多色集合遗传算法的多目标车间调度方法，在改进遗传算法中运用带有偏好信息的随机权重系数法，将多目标调度问题转化成单目标问题来求解。为达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案予以实现：一种基于多色集合遗传算法的多目标车间调度方法，包括以下步骤：1)根据约束条件和目标函数，运用随机权重系数法将多目标优化转单目标优化；2)建立工序-设备围道矩阵的约束方式，进行染色体编码，缩小GA的搜索范围。本专利技术进一步的改进在于：所述步骤1)中，约束条件如下：FJSP被描述为：设M为加工设备的数量，N本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多色集合遗传算法的多目标车间调度方法，其特征在于，包括以下步骤：1)根据约束条件和目标函数，运用随机权重系数法将多目标优化转单目标优化；2)建立工序‑设备围道矩阵的约束方式，进行染色体编码，缩小GA的搜索范围。

【技术特征摘要】
1.一种基于多色集合遗传算法的多目标车间调度方法，其特征在于，包括以下步骤：1)根据约束条件和目标函数，运用随机权重系数法将多目标优化转单目标优化；2)建立工序-设备围道矩阵的约束方式，进行染色体编码，缩小GA的搜索范围。2.根据权利要求1所述的基于多色集合遗传算法的多目标车间调度方法，其特征在于，所述步骤1)中，约束条件如下：FJSP被描述为：设M为加工设备的数量，N为待加工工件数量，P为工序数，I为所有设备的集合；Ieg代表工件e的第g道工序的可用设备集合，Je为工件e的工序数；X为所有工件的加工次序，Segk表示工件e的第g道工序在设备k上加工的开始时间；Eegk为工件e的第g道工序在设备k上的加工结束时间；Tegk为工件e的第g道工序在设备k上的持续加工时间，且k∈Ieg则有Eegk＝Segk+Tegk；Ep表示最后工序的完工时间；MS表示所有工件的最后完工时间；当工件i的第j道工序和工件e的第g道工序在同一台设备上执行，若工序j先于工序g加工时，Qijeg＝1，否则Qijeg＝0；若工件e的第g道工序在机床k上加工，则Xegk＝1，否则Xegk＝0；3.根据权利要求1所述的基于多色集合遗传算法的多目标车间调度方法，其特征在于，所述步骤1)中，目标函数为：(a)完工时间最小：(b)生产成本最低：(c)工序能力指数最大：4.根据权利要求1或2或3所述的基于多色集合遗传算法的多目标车间调度方法，其特征在于，所述步骤1)中，运用随机权重系数法将多目标优化转单目标优化1-1)偏好定义：偏好用二元关系表示，给定一组二元关系P和Q，决策者存在以下偏好关系：(a)若决策者对P的偏好大于Q，记作P＞Q；(b)若决策者对P的偏好小于Q，记作P＜Q；(c)若决策者对P，Q的偏好都差不多，记作P～Q；(d)若未知决策者对P，Q的偏好，记作P？Q；1-2)设偏好矩阵确定各个目标的重要程度，得到各个目标函数的重要度排序；1-3)用偏好信息设置各目标函数的随机权重系数：从偏好矩阵中得到的各个目标之间的重要程度排序，根据重要程度排序来设置随机权重系数；若有n个目标，根据偏好矩阵得到n个目标的偏好排序，比如f1＞f2＞...＞fi＞...＞fn，利用Matlab软件中的随机函数rand(1,n)得到n个随机数，记为rand1,randi,...

【专利技术属性】
技术研发人员：栾飞，魏梦珂，李彬彦，傅卫平，王雯，来春为，邓明明，
申请(专利权)人：陕西科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61