一种阻塞流水车间调度问题的改进麻雀搜索优化方法技术

本发明专利技术公开了一种阻塞流水车间调度问题的改进麻雀搜索优化方法，属于车间调度技术领域，包括采用整数

【技术实现步骤摘要】
一种阻塞流水车间调度问题的改进麻雀搜索优化方法


[0001]本专利技术涉及车间调度
，尤其是一种阻塞流水车间调度问题的改进麻雀搜索优化方法。

技术介绍

[0002]流水车间调度问题广泛存在于汽车、电子、航天材料等加工制造企业中，一个良好的生产计划和调度策略对于工厂降低生产成本、缩短生产周期、提高生产效益具有重要意义。阻塞流水车间是流水产线的机器之间缓存区容量为0，即若某一工件在当前机器完成加工后，后一机器仍处于工作状态，则该工件只能在当前机器上保持停留，直到后一机器处于可用状态为止，这使得下一工件的加工被阻塞；两台机器以上带阻塞的流水车间调度问题已被证明是一个NP
‑
hard问题；阻塞流水车间调度目标是找到能够产生最小总加工时间的工件生产序列，提高企业生产效率。
[0003]阻塞流水车间调度问题可认为是一种组合优化的决策过程；伴随着现代工业生产问题复杂程度的日益增加，传统的优化方法已经很难在规定的时间内得到有效解；近年来兴起的元启发式算法可以在一定程度上替代传统方法获得更高的质量，其调度方案的优劣取决于优化算法的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种阻塞流水车间调度问题的改进麻雀搜索优化方法，其特征在于：应用新的种群初始化方案、改进的种群搜索策略、设计的局部强化机制优化阻塞流水车间调度问题，以得到的更好的阻塞流水车间调度方案，提高生产效率；具体过程包括以下步骤：步骤1：参数初始化，麻雀种群初始化；步骤2：平均划分多个子群，并进行交互学习；步骤3：根据适应度值选择并更新精英解集；步骤4：根据改进的发现者位置更新策略更新麻雀种群中发现者个体的位置；步骤5：据改进的加入者位置更新策略更新麻雀种群中发现者个体的位置，即整个麻雀种群中的最优个体和每个子群中的最优个体共同指导加入者位置的更新；步骤6：根据警戒者位置更新策略更新警戒者个体的位置；步骤7：对精英解集中的个体进行局部强化，对精英解集中的个体依次执行三种不同的近邻启发式操作；步骤8：更新局部最优和全局最优个体位置信息；步骤9：是否满足停止条件，满足则转至步骤10；否则，迭代次数加一并转至步骤2；步骤10：输出全局最优麻雀个体位置和适应度值并退出。2.根据权利要求1所述的一种阻塞流水车间调度问题的改进麻雀搜索优化方法，其特征在于：步骤1中，具体包括：S1.1已知有一组n个工件来自集合J＝{1,2，
…
，n}要在m台机器上进行加工M＝{1,2,
…
，m}；每个工件i∈J都有m个操作{O(i,1),O(i,2),
…
,O(i,m)}，且每个工件在m个机器上的加工顺序是一样的；每两台机器之间不存在缓存区，如果机器k+1正忙于加工前一个工件，工件i必须在机器k上被阻止，导致该机器也无法加工后续工件；调度目标是找到能够产生最小总加工时间的工件生产序列；S1.2采用整数编码方式对生产序列进行编码处理，麻雀种群中的个体x
i
＝(x
i,1
,x
i,2
,K x
i,n
)的每一维x
i,j
都是0到1之间的实数，将麻雀个体的n个实数按照最小排列准则记录对应顺序并将此顺序序列记为工件生产序列π
i
；S1.3参数初始化，所述参数包括种群大小sizepop、最大迭代次数maxgen、发现者所占比例P_percent、上界ub、下界lb、动态权重最大值w
max
和最小值w
min
；其中令sizepop＝100，maxgen＝500，_percent＝0.2b＝1，lb＝0，w
max
＝0.9，w
min
＝0.6；S1.4采用改进Tent混沌映射和设计的基于分解的启发式算法协同使用产生初始化种群，使得初始种群具有预设质量和多样性。3.根据权利要求2所述的一种阻塞流水车间调度问题的改进麻雀搜索优化方法，其特征在于：S1.4中，协同初始化方案具体为：S1.4.1改进Tent混沌序列作为分段线性的一种一维映射，Tent混沌映射具有形式简单、功率谱密度均匀的特点；且Tent映射相较于Logistic映射遍历性更好，并被证明能够为优化算法产生混沌序列，改进Tent混沌映射表达式为：
经过贝努力移位变换可表示为：式中，rand(0,1)是[0,1]范围内的随机数，使用改进Tent混沌映射产生初始种群时随机生成，根据上式迭代产生整个种群的初始解；NP为混沌序列粒子数，x
i
为第i个麻雀个体；S1.4.2反向学习反向学习思想是对原始解执行反向操作，具体表达式为：x
′
i
＝lb+ub
‑
x
i
式中，lb为麻雀个体搜索空间的下界，ub为麻雀个体搜索空间的上界；应用反向学习思想对已经生成的NP个初始解X
NP
＝{x1,x2,...,x
NP
}进行反向学习得到NP个反向解X
′
NP
＝{x
′1,x
′2,...,x
′
NP
}；将X
NP
和X
′
NP
混合成一个具有2NP个初始解的群体，然后根据适应度值排序选出适应度值较小的NP个初始解；S1.4.3基于分解的启发式算法1.4.3.1随机初始化NP个麻雀个体的初始解；1.4.3.2破坏和重建阶段：在破坏阶段，对每个个体随机选择q个元素移除，q＝0.01
×
sizepop
×
n；在重建阶段，移除的作业将按顺序重新插入麻雀个体的随机位置；如果新解适应度值更好，则替换旧的解；否则，保留旧解；1.4.3.3局部细化：对所有麻雀个体执行交换操作；即随机选择麻雀个体的两个元素进行交换，若交换后的适应度值更好则替换当前解，并一直执行下去，直到交换后适应度值不比当前解更好为止；S1.4.4协同使用由于两种方法会生成不同的初始解决方案，所以他们是协同使用的，即NP＝sizepop/2；一半个体由改进Tent混沌映射产生，一半个体由基于分解的启发式算法生成。4.根据权利要求1所述的一种阻塞流水车间调度问题的改进麻雀搜索优化方法，其特征在于：步骤2中，具体包括：将种群sizepop平均分为N个子群，子群之间进行交互学习，执行多群动态学习策略；所述多群动态学习策略指的是在每一次迭代中，对大小为sizepop的麻雀种群的N个子群分别进行适应度排...

【专利技术属性】
技术研发人员：马锴，耿亚飞，郭士亮，杨婕，袁亚洲，李国强，
申请(专利权)人：燕山大学，
类型：发明
国别省市：