申请/专利权人：武汉理工大学

申请日：2022-08-30

公开（公告）日：2022-12-13

公开（公告）号：CN115470977A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/04;G06N3/00;G05B19/418

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.12.30#实质审查的生效;2022.12.13#公开

摘要：本发明提出的一种基于帝国竞争算法的多目标柔性作业车间分批调度方法。为提高柔性作业车间调度问题FJSP中核心设备的效率进行研究，建立了以最小化最大完成时间、最大化核心设备利用率和批次数目最小为目标建立数学模型。设计了一种改进的帝国竞争算法IICA对模型进行求解。在该算法中，提出了批次划分和批次调度组成的两段式编码方式，并采用了左移解码规则来解决调度集成问题。采用基于自适应参数的领域结构启发式优化进行全局搜索避免陷入局部最优。在此基础上，采用多种同化策略在同化过程交替使用以强化局部搜索能力。进行仿真实验验证了所提优化模型的可行性。实验结果表明，该算法比已有算法具有更高的效率和有效性。

主权项：1.一种基于帝国竞争算法的多目标柔性作业车间分批调度方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：对目标柔性作业车间设定预设条件、基本参数和约束条件，并基于最小化最大完工时间、核心设备利用率最大化和最小化批次数目为目标设定优化目标函数，构建生产调度模型；步骤S2：对目标柔性作业车间的批次划分部分和批次调度部分进行两段式编码和解码操作；步骤S3：对于所述批次划分部分和批次调度部分，采用多种种群生成策略，设定种群规模并基于帝国竞争算法生成初始种群；步骤S4：计算所述初始种群中个体的成本，并进行排序，设定优异个体数量以选定优异个体并分配从属个体，生成初始种族；步骤S5：通过多种同化策略对所述初始种族进行同化，得到同化种族；步骤S6：通过自适应参数采用多种优化策略，对所述同化种族进行优化，生成优化种族；步骤S7:计算所述优化种族的总成本，进行种族竞争，当满足设定的最大迭代次数时，输出最优方案，否则重新执行步骤S3～S7。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉理工大学 基于帝国竞争算法的多目标柔性作业车间分批调度方法

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