本发明专利技术公开了一种基于多色集合层次结构的改进GA求解柔性车间调度的方法，该方法通过建立设备基准，设置工序约束，设备约束，机床约束，唯一约束的方式，将原来的工序-机床围道矩阵分割为工序-基准、基准与设备型号、设备型号与资产编号的关系矩阵，有效地降低约束模型的数据量，另外通过对染色体长度的合理优化和设置批量基准的合批操作，有效地降低了染色体的时间和空间复杂度，进而可以大大提高算法的求解速度和实用性。
【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种基于多色集合层次结构的改进GA求解柔性车间调度的方法，该方法通过建立设备基准，设置工序约束，设备约束，机床约束，唯一约束的方式，将原来的工序-机床围道矩阵分割为工序-基准、基准与设备型号、设备型号与资产编号的关系矩阵，有效地降低约束模型的数据量，另外通过对染色体长度的合理优化和设置批量基准的合批操作，有效地降低了染色体的时间和空间复杂度，进而可以大大提高算法的求解速度和实用性。【专利说明】基于多色集合层次结构的改进GA求解柔性车间调度的方法
本专利技术属于柔性车间调度
，涉及一种改进的遗传算法，具体涉及一种基于多色集合层次结构的改进GA求解柔性车间调度的方法。
技术介绍
柔性车间调度(FlexibleJob-Shop Scheduling Problem, FJSP),其核心思想是:多批次多种类零部件可以在同类别多型号设备上加工生产。在正式加工前，每个零部件的工艺是唯一确定的，但工艺路线却是不定的，每道工序有多种加工设备的选择，即每个待加工零部件有多条工艺路线可以选择，且设备选择要基于设备能力平衡。相比传统的车间调度问题而言，FJSP问题是更加复杂的NP-hard问题，解决此类问题要求算法具有更高的复杂性，但由于其更接近生产的实际情况，使得其成为了目前内外调度领域的研究重点。近年来，学者们对柔性车间调度也展开了大量的研究；现有技术中，“周辉仁，郑丕谔，安小会等.基于遗传算法求解Job Shop调度优化的新方法.系统仿真学报，2009，21 (11):3295-3306，，和 “Pezzella F.A genetic algorithm for the flexible Job-Shopscheduling problem .Computers and Operations Research, 2007, 21 (9):54-61，，为了提高GA的搜索速度，提出了改善编码方式优化染色体的方法，使GA算法的时间与空间复杂度大大降低，但其调度状况过于理论化，未能考虑环境变化，不具柔性。“张国辉，高亮，李培根等.改进遗传算法求解柔性作业车间调度问题.机械工程学报，2009，45 (7): 145-151”中，结合FJSP问题特点，采用适当的策略改进了染色体编码方式、交叉算子和变异算子，大大提高了算法求解精度，但其求解速度且没有提高。“纪树新，钱积新，孙优贤.车间作业调度遗传算法中的编码研究.信息与控制，1997，26 (5):393-400”中，为了消除GA只能应用于成组技术JSS的局限性，提出了 JSS连锁基因编码法，虽然提高了求解效率，但其染色体的空间复杂度仍较高。“潘全科，朱剑英.基于Petri网和混合算法的作业车间优化.计算机集成制造系统，2007，13(3):580-584”、“陈维民，王波，卫玉柯.Petri网的遗传算法在Job-Shop问题中的应用研究.哈尔滨理工大学学报，2008，13 (I):59-62”和“鞠全勇，朱剑英.基于混合遗传算法的动态车间调度系统的研究.中国机械工程，2007，18 (I):40-43”中，首先建立了 JSP的赋时变迁Petri网模型,然后应用遗传算法(Genetic algorithm, GA)、模拟退火(Simulated Annealing, SA)、粒子群优化(Particle Swarm Optimization PS0)算法其中一种或者混合二种算法解决该问题，其所用求解算法依然具有很高的时间和空间复杂度，没能有效地同时提高算法的求解速度和精度。“傅卫平，刘冬梅，来春为，王雯.基于多色集合的改进遗传算法求解多品种柔性调度问题.计算机集成制造系统，2011，17(5):1004-1011”和“刘冬梅，傅卫平等.改进遗传算法求解柔性车间调度问题.西北大学学报，2011，41(4):611-616”中，采用了更易描述数据逻辑关系的多色集合理论，排除了不可行解，极大地缩小了 GA搜索解域，同时提出了用单层编码方式表示调度问题中的双重约束，降低了算法的时间和空间复杂度。但是该文献所述算法只能在简单情况下(工序对应设备二选一)，生成染色体，与实际应用差距较大；且染色体采用的分段编码是以最大工序数为基准单位生成，这就导致了算法在实践中处理大规模多工序调度问题时出现染色体太长，无效数据过多等现象，需要进一步改进。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种基于多色集合层次结构的改进GA求解柔性车间调度的方法，该方法引入了多层次的约束描述方法，将原来巨大的围道矩阵切分，降低了约束模型的冗余数据量，增加算法实际应用的可能性；此外还改进了染色体的编码方式，去除了大量的无效基因，从空间复杂度角度进一步优化算法，提高收敛速度。为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案包括以下步骤:I)建立柔性车间调度问题的数学模型；2)建立基于PST层次结构的车间调度约束模型；3)根据工序-基准，基准-设备编号，设备编号-资产编号围道布尔矩阵，生成工艺-设备实数围道矩阵，进而产生遗传隐性编码序列表，列标对应机床编码，行标对应隐性基因位；其中，表中内容为工序的加工时间，隐性基因码位对应工件的工序编号，通过搜索相应的工序-基准，基准-设备编号，设备编号-资产编号围道布尔矩阵，从而找到对应于特定工序的机床编码，再根据机床的可用性特征，选择相应的机床编码作为染色体的显性编码。所述的步骤I)中 ，建立柔性车间调度问题的数学模型的具体方法为:FJSP能够被描述为，假设M为加工设备的数量，N为待加工工件数量，P为工序数，I为所有设备的集合；Ieg代表工件e的第g道工序的可用设备集合，Ieg￡l； Je为工件e的工序数；x为所有工件的加工次序，Segk表示工件e的第g道工序在设备k上加工的开始时间；Eegk为工件e的第g道工序在设备k上的加工结束时间；Tegk为工件e的第g道工序在设备k上的持续加工时间，且k e Ieg则有Eegk=Segk + Tegk ；EP表示最后工序的完工时间；MS表不所有工件的最后完工时间；当工件i的第j道工序和工件e的第g道工序在同一台设备上执行，若工序j先于工序g加工时，Qijeg=I,否则Qijeg=O ;若工件e的第g道工序在机床k上加工，则Xegk=I,否则 Xegk=O ;若某FJSP共有S种可能的加工顺序，要求总的作业时间最短的加工排序，先求取每个加工顺序X (X e {1，...，S})对应的作业时间；显然，顺序X中最后加工工序的完工时间即所有工件的最后完工时间，则有MS=Ep(I)目标函数F(X)为F(X) =min(MSx) =min ( (Ep)x)(2)X=I，...，S S.T.Segk — Ee(g _1)n ^ 0 e=l,..., N;g=l,...，Je;Xegk=I，Xe(g — 1)n=l(3)Segk — Eigk ≥ Oe=l,..., N; g=l, *..? Je;Xijk=I, Xegk=L Qijeg=I⑷。所述的步骤2)中，车间调度约束模型的约束关系为:首先设置设备基准，每个设备基准包含相似工艺的几种设备型号，每个设备型号又包含几台该种型号的具体设备，每台具体设本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于多色集合层次结构的改进GA求解柔性车间调度的方法，其特征在于，包括以下步骤：1）建立柔性车间调度问题的数学模型；2）建立基于PST层次结构的车间调度约束模型；3）根据工序‑基准，基准‑设备编号，设备编号‑资产编号围道布尔矩阵，生成工艺‑设备实数围道矩阵，进而产生遗传隐性编码序列表，列标对应机床编码，行标对应隐性基因位；其中，表中内容为工序的加工时间，隐性基因码位对应工件的工序编号，通过搜索相应的工序‑基准，基准‑设备编号，设备编号‑资产编号围道布尔矩阵，从而找到对应于特定工序的机床编码，再根据机床的可用性特征，选择相应的机床编码作为染色体的显性编码。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：栾飞，曹巨江，傅卫平，宝昱彤，
申请(专利权)人：陕西科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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