一种基于灰狼算法求解多目标分布式柔性车间调度优化方法技术

本发明专利技术公开了基于灰狼算法求解多目标分布式柔性车间调度优化方法，首先初始化参数，产生初始种群，并通过插入式编码，更新为质量更高的初始种群；然后根据加工时间、机器负荷和能耗，进行非支配排序和拥挤度计算，确定α、β、δ三种狼并用灰狼算法对种群进行更新；再对种群进行均匀交叉获得新的种群，再进行非支配排序，获得pareto解集；判断算法是否达到迭代次数，若达到，则输出pareto解集。本发明专利技术通过上述方案，将灰狼算法应用于多目标分布式柔性车间调度问题，大大提高了解的质量，提升了实际生产效率，更贴近实际生产环境，从而使本发明专利技术具有很高的使用价值和推广价值。明具有很高的使用价值和推广价值。明具有很高的使用价值和推广价值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于灰狼算法求解多目标分布式柔性车间调度优化方法


[0001]本专利技术属于车间调度
，具体设计一种基于灰狼算法求解多目标分布式柔性车间调度优化方法。

技术介绍

[0002]在制造系统中，生产调度是非常重要的一个环节，而分布式柔性车间调度问题 (Distributed Flexible Job
‑
shop Scheduling Problem，DFJSP)是柔性车间调度问题的扩展。随着经济全球化的发展，多车间合作式生产越来越被人接受，并进行实际使用，因此，分布式柔性车间调度问题逐渐被人重视。据相关资料统计，车间生产过程中不足5％的时间用于加工装配，而超过95％的时间用于工件运输，这意味着工件的合理运输调度直接关系到车间生产的成本和能耗，因此，为了更贴近实际生产需要，满足用户需求，考虑工件的运输时间是很有必要的。另外，随着生产力日益上升，能源的消耗速度也日渐增长。因此，对加工任务和加工资源采用生产调度的方式进行合理的优化，在考虑生产效率和运输时间的同时，实现能耗的最小化，对实现绿色制造具有重要意义。
[0003本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于灰狼算法求解多目标分布式柔性车间调度优化方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)初始化参数，产生初始种群，并通过插入式编码，更新为质量更高的初始种群；所述种群初始化规则为：初始种群的编码机制采用长度相同的三段式编码，每段分别表示工序排序信息、机器选择信息和运输时间信息，其中运输时间信息为相邻工序在不同工厂加工所需的运输时间；(2)根据加工时间、机器负荷和能耗，进行非支配排序和拥挤度计算，确定α、β、δ三种狼并用灰狼算法对种群进行更新；(3)对种群进行均匀交叉获得新的种群，再进行非支配排序，获得pareto解集；(4)判断算法是否达到迭代次数，若达到，则输出pareto解集，若未达到，则转到(2)。2.根据权利要求1所述的基于灰狼算法求解多目标分布式柔性车间调度优化方法，其特征在于，生成初始三层编码后，对其进行插入式操作；所述步骤(1)中，插入式编码具体包含以下规则：工序O
i，j
是在工厂f的机器l上加工的工件i的第j个工序，工序O
i，j
‑1是在工厂u的机器k上加工的工件i的第j
‑
1个工序，O
i，j
‑1为工序O
i，j
同工件的上个工序；在工厂f的机器l上，工序O
i，j
的前序工序为O
q，z
，后序工序为O
g，h
；当工序O
i，j
非工件i第一个工序，并且工序O
i，j
加工使用的机器k也非第一次使用时，若满足以下条件之一，对工序O
i，j
执行插入操作：具体包含以下条件：具体包含以下条件：具体包含以下条件：对于每个机器最后加工的一项工序，若满足以下条件之一，则可前移该工序；具体包括以下条件：具体包括以下条件：c
i，j
‑
1，k，u
为工序O
i，j
‑1在工厂u的机器k上加工完成的时间，c
q，z，l，f
为工序O
q，z
在工厂f的机器l上加工完成的时间；T
u，f
为工序从工厂u运输到工厂f的运输时间；P
i，j，l，f
为工序O
i，j
在工厂f的机器l上的加工时间；s
g，h，l，f
为工序O
g，h
在工厂f的机器l上开始加工的时间。3.根据权利要求1所述的基于灰狼算法求解多目标分布式柔性车间调度优化方法，其特征在于，步骤(2)...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖晓鹃，董怡静，
申请(专利权)人：成都理工大学，
类型：发明
国别省市：