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【发明授权】一种基于烟花算法和遗传算法的多目标排程方法_宁波沙塔信息技术有限公司_202110682625.0 

申请/专利权人:宁波沙塔信息技术有限公司

申请日:2021-06-18

公开(公告)日:2024-04-09

公开(公告)号:CN113505974B

主分类号:G06Q10/0631

分类号:G06Q10/0631;G06N3/126;G06Q50/04

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.04.09#授权;2021.11.02#实质审查的生效;2021.10.15#公开

摘要:本发明公开了一种基于烟花算法和遗传算法的多目标排程方法,特点是设定初始参数;生成初始种群,将初始种群作为当前种群开始迭代;计算当前种群的非支配解并判断是否产生新的非支配解,若是,则将新的非支配解输入至最优解集中;若不是,则判断是否达到设定的迭代总数,若是,则输出最优解集;若不是,则计算烟花规模得到烟花群;对烟花群进行烟花爆炸操、高斯变异操作;进行遗传选择;进行烟花选择;进行种群交叉操作;进行种群变异操作,并将进行种群变异操作后的种群作为当前种群继续迭代;优点是本发明结合了遗传算法和烟花算法,具有收敛速度快、求解精度高的优点,从而有效地提高了多品种小批量生产模式下的排程效率和排程精度。

主权项:1.一种基于烟花算法和遗传算法的多目标排程方法,其特征在于包括以下步骤:S1设定初始参数,所述的初始参数包括精英规模H、种群规模G、变异次数、迭代总数和最优解集;S2获取多目标排程的多个优化目标,根据设定的种群规模,对多个优化目标采用二阶段式的方法生成初始种群,将初始种群作为当前种群开始进行迭代;步骤S2中所述的对多个优化目标采用二阶段式的方法生成初始种群的具体方法为:对每个优化目标进行单目标排程,得到每个优化目标对应的种群,混合得到的所有优化目标对应的种群并组成初始种群;其中,所述的单目标排程的具体方法包括以下步骤:①获取每个优化目标对应的待加工的工件,根据设定的种群规模和基于工序的编码方式对待加工的工件进行处理,并随机生成初始种群,初始种群中的每个个体对应一条染色体,每条染色体中包含其对应的基因序列,每个基因序列对应一个生产计划,生产计划是指所有待加工的工件在对应的生产设备上生产的生产顺序,将初始种群作为当前种群开始迭代;②基于工序约束对当前种群采用基于互补集的交叉算子进行种群交叉操作,得到父代种群与子代种群,父代种群是指进行种群交叉操作前的当前种群,子代种群是指进行种群交叉操作后得到的种群;②-1在[1,n区间,生成一个随机数k,其中,n表示待加工的工件的总数;②-2从父代种群中随机选择两个父代个体,并记为P1和P2,同时遍历P1和P2的基因序列,选取P1和P2的基因序列中小于或等于k的基因元素组成子代个体S1的基因序列,得到子代个体S1,选取P1和P2的基因序列中大于k的基因元素组成子代个体S2的基因序列,得到子代个体S2;②-3重复步骤②-2,直至父代种群中的所有个体都完成步骤②-2的操作,混合得到的所有子代个体作为子代种群;③采用基于互换方式的变异操作对父代种群和子代种群进行种群变异操作,得到遗传种群;S3计算当前种群中每个个体的帕累托强度值,将每个个体的帕累托强度值作为每个个体的适应值,并将帕累托强度值小于1的个体所对应的生产计划作为当前种群的非支配解;S4判断是否产生新的当前种群的非支配解,若是,则将新的当前种群的非支配解输入至最优解集中;若不是,则进入步骤S5;S5判断是否达到设定的迭代总数,若是,则终止并输出最优解集;若不是,则进入步骤S6;S6根据基于收敛情况的动态调节机制计算烟花规模,并记为f: 其中,c表示预设的收敛指数,a表示预设的烟花规模开始随着收敛指数增长的阈值,b表示预设的烟花规模的上限值;S7从当前种群中随机选取f个个体作为烟花群;S8对烟花群进行烟花爆炸操作,得到爆炸火花群;S9对爆炸火花群进行高斯变异操作,得到高斯火花群,并将高斯火花群加入到爆炸火花群中,得到更新后的火花群;S10根据设定的精英规模,采用精英保留结合锦标赛选择的策略对当前种群进行遗传选择,得到下一代种群;S11采用基于距离的轮盘赌策略从烟花群和更新后的火花群中选择f个个体,组成烟花选择后的种群;S12采用顺序交叉算子对下一代种群和烟花选择后的种群进行种群交叉操作,得到交叉后的种群;S13根据设定的变异次数,利用基于互换方式的变异操作对交叉后的种群进行种群变异操作,得到遗传种群,并将遗传种群作为当前种群返回步骤S3。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 宁波沙塔信息技术有限公司 一种基于烟花算法和遗传算法的多目标排程方法

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