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申请/专利权人：内蒙古工业大学

摘要：本发明公开了一种随机贪婪初始种群遗传算法求解柔性作业车间调度方法，包括S1‑参数设置；S2‑随机贪婪初始化种群；S3‑解码；S4‑适应度计算；S5‑选择；S6‑交叉；S7‑变异；S8‑更新种群和S9‑算法终止；本发明针对柔性作业车间调度问题，以最小化最大完成时间为目标函数，设计了一种基于机器加工时间相对最短的随机贪婪初始化种群遗传算法，这种算法避免了贪婪算法陷入局部最优解的缺陷，同时使得随机选择具有一定的任意性，这样既保证了初始种群的多样性，又使得初始解在质量上有一定的优势，这种算法使得初始种群在多样性和解的质量上达到了一定的折中，同时加快了算法的收敛速度。

主权项：1.随机贪婪初始种群遗传算法求解柔性作业车间调度方法，其特征在于，其包括如下步骤：S1-参数设置；设置随机贪婪初始化种群遗传算法求解柔性作业车间调度问题的相关参数，包括：种群规模PopSize，交叉概率Pc，变异概率Pm，迭代次数Iterations；S2-随机贪婪初始化种群：包括，S2.1：编码，采用双段编码方式包括基于工序的编码和基于机器的编码，基于工序的编码用来确定工序的先后加工顺序，基于机器的编码用来选择每道工序的加工机器；基于工序编码部分为：用整数indexindex＝1,2,…n表示工件Jii＝1,2,…n的序号，整数index在工序编码中按序第jj＝1,…nl次出现则是工件Ji的第j道工序Oij；基于机器编码部分为：同样用整数表示工序Oij所选的加工机器，并且编码方式是首先确定J1各个工序的加工机器，然后依次确定各个工序J2→J3→…→Jn的各工序所选加工机器；S2.2：初始化参数，s＝1，i＝1；S2.3：随机生成一条工序的加工序列染色体；S2.4：检索工序序列中第s个位置的工序所对应的加工机器集合，用表示该集合；判断是则转S2.5；否则选择当前机器，转S2.6；S2.5：随机选择加工机器集中p个机器，如果机器集合则p＝2，如果机器集合则S2.6：保存该机器；S2.7：判断s是否等于工序总数，是则转S2.8；否则s＝s+1，转S2.4；S2.8：生成加工机器染色体；S2.9：判断i是否等于PopSize，是则转S2.10，否则i＝i+1，跳转S2.3；S2.10：生成初始种群；S3-解码：对染色体进行解码时，先根据工序编码基因串，依次遍历每一道工序，确定其工件号和工序号，然后根据机器编码基因串，确定与之对应的加工机器，并找到与之对应的加工时间；最后计算各工序、各机器的开始时间和结束时间，在满足约束的条件下，将所有工序都安排在各机器适当的加工位置，从而产生可行调度方案，保证生成的调度是主动调度；S4-适应度计算：本文的适应度即目标函数最小化最大完成时间Cmax,Cmax＝min{maxCi,i＝1,2,…,n}；S5-选择：根据适应度的高低，选择适应度高的个体遗传到下一代种群，淘汰适应度低的个体；S6-交叉：根据交叉概率Pc来执行；S7-变异：工序染色体随机选择4个位置的基因进行互换，机器染色体随机选择4个位置的基因，在各个所属的加工机器集中选择一个不等于当前机器的其他加工机器进行变异；S8-更新种群：设计了一种产生新种群的方法，将初始种群和变异所得种群进行合并，并计算该种群适应度，将该种群按适应度从小到大进行排序，选取前200个个体作为新一代种群；S9-算法终止：根据参数中对算法停止条件的设定，即迭代次数Iterations是否达到，是则算法终止，输出最优解，否则回到S3-解码继续执行。

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