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申请/专利权人：聊城大学

摘要：本发明涉及混合流水车间调度技术领域，特别是属于一种分布式可重入异构混合流水车间批次调度的求解方法。包括S1、分析在PCB生产制造中分布式可重入异构混合流水车间批次调度问题的问题特性，确立以最小化完工时间为求解目标，并对参数的初始化；S2、初始化种群，使用构造式启发式算法生成PS个个体；S3、可变邻域下降搜索阶段；S4、协同搜索阶段；S5、种群重构阶段；S6、更新最优的个体，判断是否已经达到限定的最大时间，达到则结束循环，输出目标值最小的个体，否则返回S3，执行下一次搜索过程。本发明能够让目标值不断缩小，具有有效提高生产效率和生产线的稳定性的积极效果。

主权项：1.一种分布式可重入异构混合流水车间批次调度的求解方法，其特征在于，包括以下步骤，S1、分析在PCB生产制造中分布式可重入异构混合流水车间批次调度问题的问题特性，确立以最小化完工时间为求解目标，并对参数的初始化，包括种群大小PS，当前邻域的最大失败次数C，当前协同失败最大次数Q，邻域搜索与协同搜索联合失败的最大次数A；S2、初始化种群，使用构造式启发式算法生成PS个个体；S3、可变邻域下降搜索阶段，使用五种邻域结构借助可变邻域下降搜索策略进行搜索，接受目标值比原个体更小的个体作为新个体；S4、协同搜索阶段，利用协同搜索策略把种群中个体之间的有利信息进行相互交换，接受目标值比原个体更小的个体作为新个体；S5、种群重构阶段，首先对种群中每一个个体进行扰动，将每一个个体利用序列转置，多点交换以及前两者结合的三种方式生成三个个体，选择三个个体中目标值较小的一个个体代替原本种群中的个体，执行完毕后，再利用PS2个随机生成的个体替换掉种群中PS4个目标值最差的个体以及PS4个从种群中随机选择的个体；S6、更新最优的个体，判断是否已经达到限定的最大时间，达到则结束循环，输出目标值最小的个体，否则返回S3，执行下一次搜索过程；其中，每个个体由两部分组成，一部分为排序部分，是一组维向量，，其中是工厂的总数量，是一个包含工厂中批次的序列向量，表示第一阶段的处理顺序；考虑到可重入特性，分配给工厂的批次需要在中出现次；另一部分为批次拆分部分，是一组维向量，，其中是批次的总数量，是批次的拆分向量；构造式启发式算法的实现过程包括以下步骤，（1）定义以下参数，代表一个工厂，代表工厂集合，，代表工厂总数量，代表一个批次，代表批次的集合，，代表批次总数量，代表某个阶段，代表阶段的集合，代表阶段总数量，代表可重入次数，代表批次在工厂的加工时间；（2）使用等量划分和随机划分完成对批次的分割；（3）计算批次在每个工厂内的加工时间之和，计算公式如下， 对集合按照升序进行排列，将排序完成后集合中加工时间之和最小的个批次随机分配到个工厂中，保证每个工厂被分配到一个批次；（4）利用概率公式求解批次分配到各个工厂中的最小目标值位置的概率，其中，工厂中的最小目标值位置由贪婪的启发式方法获得，包括以下过程，将每个批次依次放入各个工厂中的各个位置并求得目标值；将每个批次在每个工厂中所有位置的目标值进行比较；保留每个工厂内所能获得的最小的目标值以及取得最小目标值时在工厂内的位置；概率公式为， 为所求的批次分配到各个工厂中的最小目标值位置的概率，所有工厂被分配到的概率之和为1；（5）利用轮盘赌策略以及，将批次分配到工厂内，其中，轮盘赌策略包括以下过程，创建轮盘,将一个圆形轮盘分为个扇区，每个扇区的大小与相应工厂的分配概率成比例；进行轮盘赌选择，生成一个0-1的随机小数，然后将该随机小数映射到轮盘相应的扇区上；确定分配结果，根据选择的扇区，确定分配到的工厂；（6）将所有批次剩余L-1的可重入次数利用贪婪的启发式方法以及随机选择方式中的一种方式，确定所在工厂中的位置；其中，贪婪的启发式方法操作方式为，将批次放入对应工厂，依次插入工厂中的各个位置，最终放入目标值最小的位置；随机选择方式操作方式为，将批次放入对应工厂的随机位置即可；协同搜索策略执行过程包括，从种群中选择一个个体，提取出该个体中存在的所有序列，批次被分配到一个序列，那么批次就会在这个序列中出现L次，依次对批次做标记，记录批次在序列中是第几次出现，就这样依次对所有序列做标记，序列如果多于两个批次，就随机选择两个不同的位置，保留两个位置之间的批次以及对应的下标，从种群中选择另外一个不同个体，将其赋给一个临时个体，只对临时个体进行做标记的操作，将第一个个体中每个序列中保留的批次以及标记与临时个体中进行对应，批次相同并且标记相同将会从临时个体中删除，第一个个体对应批次所在序列的位置，这个位置就是批次在批次序列中处于第几个，重新把对应批次放入临时个体，放入的位置要和批次在第一个个体中的位置相同，如果第一个个体中批次的位置已经大于临时个体所要放入序列的批次个数，就随机选择一个位置放入该序列，执行完上述操作，可以得到一个协同后个体，把协同后的临时个体的目标值，与取出的两个个体的目标值进行比较，如果协同后的个体的目标值小于从种群中选出的两个个体中目标值较大的一个，就用协同后的临时个体替换掉两个个体中目标值较大的个体，这样就进行了一次有效的协同操作，如果协同后的个体不能替换两个个体中的任何一个，就是协同失败，协同连续失败次数超过设定的值Q就会终止协同操作。

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