【技术实现步骤摘要】
基于改进麻雀搜索算法的柔性作业车间调度方法
[0001]本专利技术属于作业车间调度
，具体涉及基于改进麻雀搜索算法的柔性作业车间调度方法。
技术介绍
[0002]随着社会的发展，制造企业面临着经济和环境的双重压力。基于可持续发展的要求，降低能源消耗也是企业的重要目标之一。为实现这一目标，在解决实际问题时，时间和能源消耗的多方面统筹变得非常重要。近年来，考虑碳排放消耗成本的生产调度问题越来越受到重视，而目前关于此方面的研究大多集中于单机系统或流水车间系统，相比之下，关于柔性作业车间节能调度方面的研究还相对较少。因此，本专利技术选择柔性作业车间为对象，从降低能耗的角度对柔性作业车间调度问题进行研究。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的是提供基于改进麻雀搜索算法的柔性作业车间调度方法，通过改进麻雀搜索算法解决传统麻雀搜索算法在迭代后期易陷入局部最优，收敛速度慢的问题，用于柔性作业车间工件的加工，能够实现节能角度最优分配。
[0004]本专利技术所采用的技术方案是，基于改进麻雀搜索算法的柔性作业...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于改进麻雀搜索算法的柔性作业车间调度方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、对柔性作业车间机器分配和工序排序两部分分别进行编码，并建立柔性作业车间调度问题的数学模型；步骤2、设置改进麻雀搜索算法的参数，并采用混合式种群初始化策略生成初始调度解集，即初始种群；步骤3、将初始种群随机划分为发现者和加入者两个子种群；分别占20％，80％；将初始种群中适应度值最大的个体作为最差调度解，将适应度值最小的个体作为最优调度解；步骤4、判断最优调度解是否处于稳态，如果是，则对其执行变邻域搜索操作更新最优调度解，然后执行步骤5，否则，直接执行步骤5；步骤5、调用转换机制，将初始种群中的所有调度解通过转换机制转换为麻雀个体位置向量；步骤6、对发现者子种群中的所有个体，随机生成预警值R2，R2是(0,1]中的一个随机数；设置安全阈值ST，根据预警值R2与安全阈值ST大小比较结果更新发现者种群中的所有个体；步骤7、对于加入者种群中的所有个体，生成判断阈值r4∈(0,1)；根据判断阈值是否大于0.5，选择对应迭代公式来完成加入者种群中的所有个体的更新；步骤8、在更新后的发现者和加入者子种群中，随机选择10％的个体作为警戒者，采用改进麻雀搜索算法的警戒者更新公式对其进行迭代更新；步骤9、采用自适应调整搜索策略对发现者子种群和加入者子种群中个体的数量进行调整；步骤10、判断当前迭代次数t是否满足不大于最大迭代次数T；若是，执行步骤11，否则，进行步骤12；步骤11、将更新后种群中所有麻雀个体位置向量转换为调度解，更新当前两个子代种群，找到当前最优调度解并输出，作为柔性作业车间调度问题的最优方案。步骤12、将所有麻雀个体位置向量转换为调度解，找到并输出当前最优调度解，结束。2.根据权利要求1所述基于改进麻雀搜索算法的柔性作业车间调度方法，其特征在于，步骤1所述建立柔性作业车间调度问题的数学模型具体为：有n个工件J＝{J1,J2,...J
n
}在m台机器M＝{M1,M2,...M
m
}上安排加工的问题，其中n
i
表示工件J
i
包含的工序数，O
ij
表示工件J
i
的第j道工序，每道工序O
ij
都可以在多台不同设备上以不同加工时间完成加工；建立柔性作业车间调度问题针对加工成本和能耗成本之和最小为目标建立数学模型的目标函数为：的目标函数为：ST
i(j+1)
≥CT
ij
,i＝1,2,...n,j＝1,2,...J
i
‑
1；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
x
ijk
∈{0,1},i＝1,2,...n,j＝1,2,...J
i
,k＝1,2,...m；
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)z
iji'j'k
∈{0,1},i,i'＝1,2,...n,j,j'＝1,2,...m
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)式中：F为目标函数总成本；p
ijk
表示工序O
ij
在机器k上的加工时间；s
ijk
为工序O
ij
在机器k上加工的单位时间的加工成本；c
ijk
为工序O
ij
在机器k上加工的单位时间的能耗成本；θ
k
为机器k处于待机状态时单位时间的能耗成本；CT
k
为机器k的完成时间；W
k
为机器k的工作负载时间；ST
ij
为工序O
ij
开始加工的时间；CT
ij
为工序O
ij
的完工时间；η是一个大常数；x
ijk
为0
‑
1变量，如果工序O
ij
在机器k上加工则，x
ijk
＝1，否则，x
ijk
＝0；z
iji'j'k
为0
‑
1变量，如果工序O
i'j'
先于工序O
ij
在机器k上加工，则为z
iji'j'k
＝1；否则z
iji'j'k
＝0。3.根据权利要求1所述基于改进麻雀搜索算法的柔性作业车间调度方法，其特征在于，步骤2所述采用混合式种群初始化策略生成初始调度解集具体过程为：所有种群个体都包括机器选择、工序排序两个部分，因此采用以下方法生成初始种群：首先采用混合搜索方式生成种群个体的机器选择部分，即为每一个工序选择加工机器，其中，60％的个体采用全局搜索，30％的个体采用局部搜索，10％的个体采用随机搜索；对每个机器选择方案随机生成多个不同的工序排序方案，将每个工序排序方案与相应机器进行组合形成一个个体，根据柔性作业车间调度问题的数学模型的目标函数计算每个个体适应度值，选择适应度值最好的个体作为初始调度解，以此来产生初始种群。4.根据权利要求1所述基于改进麻雀搜索算法的柔性作业车间调度方法，其特征在于，步骤4具体过程为：在初始时刻为最优调度解X
best
设置一个执行步骤3次数的“迭代计数器”，并赋值为0，如果每次迭代最优调度解X
best
值不改变，则“迭代计数器”将加1，否则保持不变；当“迭代计数器”等于稳定阈值δ时，个体已达到稳态，对最优调度解X
best
执行变邻域搜索操作；所述变邻域搜索操作包括三种邻域结构：邻域结构N1：在工序排序部分的码段中任选两个位置，将选中的两个位置之间的元素进行逆序排列操作；邻域结构N2：在工序排序部分的码段中任选两个元素，将选中的两个元素中位置靠前的元素插入到位置靠后的元素后面的位置；邻域结构N3：在机器分配部分的码段中任选一个元素，该元素的可加工机器数量大于1台，将该元素对应的加工机器变为可选加工机器集中加工时间最短的设备；对当前最优调度解采用阈值接受法对其执行变邻域搜索，具体如下：
①
、将...
【专利技术属性】
技术研发人员：栾飞，李思睿，李睿童，张颖，刘阳，汤彪，杨雪芹，杨佳媛，
申请(专利权)人：陕西科技大学，
类型：发明
国别省市：
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