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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(威海)
摘要：基于迁徙鸟群算法和交叉融合的多目标柔性作业车间调度方法，属于制造生产车间的调度排产技术领域，本发明为解决现有的解决MOFJSP的技术普遍存在精度低、可靠性差的问题。本发明对于以最大完工时间最小和机器总负荷最小为优化目标的柔性作业车间调度问题，该方案首先建立三层编码的数学模型，设计混合初始化策略生成初始种群，然后通过领飞个体队内交叉操作、左右跟飞个体队间交叉操作，以及队内个体的变异操作生成新的排产方案，采用基于Pareto支配关系的快速排序方法选择优秀个体，循环此策略直至算法结束，得到最优加工方案。该方法能够提高算法寻找最优解的精准度，获得更高质量的排产方案，从而提高车间生产加工的高效性和可靠性。
主权项：1.基于迁徙鸟群算法和交叉融合的多目标柔性作业车间调度方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1：输入生产加工数据构建数据集，并初始化参数；步骤S2：根据所述数据集建立染色体三层编码数学模型；该模型初始化建立时采用混合初始化策略生成初始种群，并计算初始种群中个体的目标函数值；步骤S3：基于Pareto支配关系对当前种群进行快速排序，将种群划分为领飞个体群和左右跟飞群；步骤S4：对当前种群进行进化，进化步骤依次为：领飞个体进化的步骤；左右跟飞个体依次进化的步骤；左侧跟飞个体与右侧跟飞个体根据交叉概率进行队间交叉的进化步骤；步骤S5：判断种群进化次数是否满足步骤S1限定的初始化参数中内循环次数的要求，是，则执行步骤S6；否，则返回执行步骤S4；步骤S6：当前种群根据变异概率进行变异；步骤S7：从变异个体及当前种群中选择优秀个体对领飞个体群进行更新；步骤S8：判断迭代次数是否满足步骤S1中初始化参数给出的终止条件，是，则输出当前解为最优解，输出车间调度方案；否，则返回执行步骤S4～S7再次迭代。
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权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学(威海) 基于迁徙鸟群算法和交叉融合的多目标柔性作业车间调度方法
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