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申请/专利权人：长春工业大学
摘要：本发明公开了一种基于多目标差分进化可变子批的柔性车间调度方法，包括：S1：建立目标函数，确定约束条件，对染色体进行编码并初始化相关参数；S2：对染色体做变异交叉选择，进行算法迭代；S3：采用两阶段解码方式进行解码并计算目标值；S4：判断是否达到结束条件，若是，输出最优调度方案对应的甘特图，否则返回S2继续执行。本发明采用可变子批进行工件的批量拆分，并设计了两阶段解码方式，将四维问题降到三维问题，缩小了解集空间，有效的提升了求解质量；同时结合企业实际生产，采用批次流设计，同时考虑了成本和完工时间，在成本计算中，同时考虑了不同机器空闲时长的代价和不同机器加工相同工件的成本，更贴合实际生产模型。
主权项：1.一种基于多目标差分进化可变子批的柔性车间调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：建立目标函数，确定约束条件，对染色体进行编码并初始化相关参数；所述目标函数包括完成时间的目标函数和成本的目标函数；所述对染色体进行编码具体为基于可变子批的两部分编码，所述两部分编码分别为第一部分的基于工序的编码和第二部分的基于机器数量与机器号的编码；S2：对染色体做变异交叉选择，进行算法迭代；S3：采用两阶段解码方式进行解码并计算目标值；具体的，两阶段解码的第一阶段包括：首先确定机器的优先级，其次将步骤S2中得到的子批次任务按照顺序分配到所选的机器或缓存区中，然后将缓存区中部分的子批插入到机器中，最后向机器中补入一个子批或遍历完该机器所有加工子批，进入第二阶段；第二阶段包括：采用贪心策略选择加工机器，按缓存区中子批的存储顺序将缓存区中剩余的子批分配到机器上；S4：判断是否达到结束条件，若是，输出最优调度方案对应的甘特图，否则返回S2继续执行。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春工业大学 一种基于多目标差分进化可变子批的柔性车间调度方法
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