申请/专利权人:武汉理工大学
申请日:2022-08-30
公开(公告)日:2022-12-27
公开(公告)号:CN115526379A
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:2023.01.13#实质审查的生效;2022.12.27#公开
摘要:本发明提出的一种基于双目标帝国竞争算法的柔性作业车间调度优化方法。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和最大化核心设备利用率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,提出了左移解码规则来解决调度集成问题。采用两种启发式搜索策略对帝国竞争算法进行全局搜索。在此基础上,采用基于自适应数革命提高算法在后期的收敛速度以提高局部搜索效率。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:1.一种基于双目标帝国竞争算法的柔性作业车间调度优化方法,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,并基于最小化完成时间和核心设备利用率最大化为目标设定优化目标函数,构建生产调度模型;步骤S2:对工件加工的工序排序部分和设备选择部分进行两段式整数编码和解码操作;步骤S3:基于帝国竞争算法,采用多种种群初始化策略,生成初始种群;步骤S4:计算所述初始种群的适应度,并进行排序,选定优势个体并分配从属个体,生成初始种族;步骤S5:选用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:采用优先选择和自适应参数相结合的优化策略,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 基于双目标帝国竞争算法的柔性作业车间调度优化方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。