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申请/专利权人：武汉科技大学

摘要：本发明公开一种基于双循环嵌套优化策略的JobShop调度问题求解方法及系统，所述方法包括：将实际订单拆分成相同产品、相同投放期和相同交货期的加工任务，形成不同的虚拟订单；构建双循环嵌套优化策略对虚拟订单进行批量分割和作业排序的联合优化；所述双循环嵌套优化策略在外层通过第一个量子遗传算法对虚拟订单进行批量分割方案优化；在内层基于批量分割方案将JobShop调度问题拆解成多个同型平行机调度问题，并通过第二个量子遗传算法对各个同型平行机调度问题进行作业排序优化。本发明通过双循环嵌套优化策略可获得满足实际制造系统需求的、无拖期或尽量少拖期的优化作业计划方案，适用于大规模批量型制造系统。

主权项：1.一种基于双循环嵌套优化策略的JobShop调度问题求解方法，其特征在于，所述方法包括：将实际订单拆分成相同产品、相同投放期和相同交货期的加工任务，形成不同的虚拟订单；构建双循环嵌套优化策略对虚拟订单进行批量分割和作业排序的联合优化；所述双循环嵌套优化策略在外层通过第一量子遗传算法对虚拟订单进行批量分割方案优化，在内层基于批量分割方案将JobShop调度问题拆解成多个同型平行机调度问题，通过第二量子遗传算法对各个同型平行机调度问题进行作业排序优化；所述构建双循环嵌套优化策略进行批量分割和作业排序的联合优化具体包括：1）在外层将每个染色体作为一个批量分割方案，初始化第一量子遗传算法的量子染色体种群；2）设置当前量子染色体种群为初始种群；3）令迭代次数g=1，设定最大迭代次数或最大灾变次数作为第一终止判定条件；4）将量子染色体种群进行坍塌操作，得到对应的二进制染色体种群；5）将各二进制染色体解码作为各虚拟订单的批量分割方案；6）在内层根据各虚拟订单的批量分割方案将动态批量JobShop调度问题转化成各类机器上的同型平行机调度问题，通过第二量子遗传算法对各个同型平行机调度问题进行作业排序优化，得到最优作业排序策略；7）将最优作业排序策略对应的适应度作为当前批量分割方案的适应度，将外层的历史最优量子染色体的适应度和当前批量分割方案的适应度进行对比；8）采用通用自适应量子旋转门进行量子染色体更新操作，得到新一代量子染色体种群；所述通用自适应量子旋转门具体包括：在通用自适应量子旋转门中设定两个权重系数，分别对应于当前量子染色体与历史最优量子染色体之间的量子比特相位角偏差以及适应度相对偏差；所述量子比特相位角偏差用于控制旋转角幅值的第一类自适应变化：量子比特相位角偏差越大，旋转角幅值越大，量子比特相位角偏差越小，旋转角幅值越小；所述适应度相对偏差用于控制旋转角幅值的第二类自适应变化：适应度相对偏差越大，旋转角幅值越大，适应度相对偏差越小，旋转角幅值越小；在通用自适应量子旋转门中通过量子几率幅乘积比来判断量子比特所处象限和控制量子旋转门的旋转方向；9）判断是否达到第一终止判定条件，若否，令g=g+1，转至步骤4）；若是，输出最优批量分割方案和最优作业排序策略，外层的第一量子遗传算法流程结束。

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