【技术实现步骤摘要】
一种基于遗传算法的水泥生产线施工作业调度方法
[0001]本专利技术涉及水泥生产调度
,尤其是涉及一种基于遗传算法的水泥生产线施工作业调度方法。
技术介绍
[0002]水泥生产线建设施工过程涉及大量施工作业,作业之间存在紧前约束关系,作业对资源需求量与资源总量之间存在数量约束关系,因此本专利技术构建了资源受限下施工作业调度模型,属于典型的资源受限的项目调度优化问题(Resource constrained project scheduling problem,RCPSP)。
[0003]RCPSP已被证明是NP
‑
Hard问题,该问题很难用一种算法解决所有实例。解决RCPSP问题的方法大致分为两类。
[0004]一是使用精确算法,例如有学者利用分支定界的方法解决RCPSP,但是随着作业数量的增加,此类算法的求解时间将会呈指数型增长,对于水泥生产线这种大型建设项目并不适用。
[0005]二是使用启发式算法解决RCPSP问题,由于启发式算法能够用相对短的时间搜索到最优解或近似最优解,所以本专利技术采用启发算法进行寻优。在将启发式算法应用于水泥生产线作业调度时,不仅需要考虑算法的更新迭代,还需要考虑以何种表现形式表示实体,一般而言,有三种表形式:1)基于作业列表编码;2)基于随机生成的优先数编码;3)基于优先规则(优先权)编码。
[0006]基于作业链表编码的方式操作简单,因此得到了广泛的运用,但是由于随机生成的作业链表往往不满足作业间约束关系,导致在在初始化时花费大 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的水泥生产线施工作业调度方法,其特征在于,包括:步骤一:基于项目需求,规划项目中的各个子项系统;对各个子项系统向下细分得到作业基本信息、作业间的紧前关系和每个作业每天在人力资源与机具资源下各种资源的需求量;步骤二:将各个作业间的紧前关系进行汇总,得到项目的紧前约束集合;步骤三:针对项目的需求量,设定各种资源每日动用总量,作为整个项目运行时的资源约束;步骤四:根据水泥生产线项目的作业基本信息,对其进行数学建模,得到改进后的调度建模;步骤五:利用染色体作业链生成策略,将所有的作业划分在有限个紧前约束集合中,再依据该紧前约束集合,编制出改进遗传算法进化策略,通过该改进遗传算法进化策略,遗传算法的种群初始化生成过程与后续的交叉变异过程将不会产生违反紧前约束集合的个体;步骤六:基于步骤五中的染色体作业链生成策略,随机初始化种群,开始改进遗传算法进化策略的迭代过程;得到相对工期最短的水泥生产线作业调度方案和得到目前基因型对应最短总工期的方案。2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的水泥生产线施工作业调度方法,其特征在于,步骤六中的迭代过程为:1)对种群使用正逆向解码方法,得到每个个体对应编制方案的总工期,并淘汰掉总工期相对较长的部分个体;2)根据步骤五中的进化方案作为基因算子的交叉、变异方案,先在群体中随机选择大部分个体两两成对进行交叉,再随机选择少部分个体进行变异;在迭代若干次数后,种群趋于同一个相对最优的个体,将该个体进行解码,得到相对工期最短的水泥生产线作业调度方案。3.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的水泥生产线施工作业调度方法,其特征在于,步骤五中的改进遗传算法进化策略的改进遗传算法所使用的基因型为:对整个项目中的作业,根据作业编码按照顺序排列在一个集合全部中,所得到的顺序集合;改进遗传算法使用的表现型为:将该集合所有作业,顺序安排在时间轴上,若满足资源约束条件,同一时间安排多个作业,最终得到当前基因型对应最短总工期的方案。4.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的水泥生产线施工作业调度方法,其特征在于,步骤四中的调度建模中的调度算法基于人力资源和机具资源,设水泥生产线建设共有N个子项系统,用H
i
,i=1、...、N来表示;每个子项系统包含J项作业,令虚拟作业“开始”为编号1,各个作业依次按照从2到的顺序进行编号;A
ij
表示子项系统i中第j项作业,工期为d
ij
,ST
ij
表示A
ij
的开始时间,FT
ij
表示A
ij
的完工时间;P
ij
为作业A
ij
的紧前作业集合;项目共有K种资源,用R
k
表示k资源在项目中的总量,r
ijk
表示作业A
ij
对资源k的需求量;设d
ij
,r
ijk
,R
k
为非负参数,可构建以下数学模型:F=Min{max{FT
iJ
}},i=1,2,...,N约束条件为:
ST
ij
≥0,i=1,2,...,N,j=1,2,...,Jmax{FT
iJ
}为子项系统i中最后一项作业J的完工...
【专利技术属性】
技术研发人员:王轶,张银虎,田厚忠,夏挺,包卿希,
申请(专利权)人:苏州中材建设有限公司,
类型:发明
国别省市:
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