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申请/专利权人：兰州理工大学

摘要：本发明涉制造业电解铝生产调度技术领域，特别涉及一种用于电解铝的工人约束下车间调度的差分进化方法,用一种多特征驱动的学习型差分进化优化算法，用于最小化最大完工时间和总能耗，该算法能够优化考虑工人因素的柔性作业车间调度系统的运行效率和性能；包括以下步骤：使用随机初始化策略得到初始调度解，使用差分进化算子优化调度解，使用决策神经网络分析调度解并选择二次优化算子，使用二次优化算子完成调度解的二次优化。本发明的有益效果是：本发明定义了铝加工过程中典型的一类调度问题整数规划模型：考虑工人因素的柔性作业车间调度问题，并提出了一种将能耗和完工时间相结合的评价准则。

主权项：1.一种用于电解铝的工人约束下车间调度的差分进化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：使用随机初始化策略得到初始调度解；随机初始化策略是指在求解过程开始时，随机生成一组或多组初始解，这些初始解作为算法搜索的起点，旨在探索解空间，为找到最优或近似最优解提供跳板；步骤二：差分进化算法优化调度解；差分进化算法在考虑工人因素的柔性作业车间调度问题中，首先，通过随机生成初始种群代表不同的调度方案，其中每个个体不仅包括作业的加工顺序，还涵盖了分配给特定任务的工人；然后，算法通过迭代过程，在每一代中采用差分变异、交叉和选择操作来更新种群，整个过程重复进行，直到满足停止条件，如达到预定的迭代次数或解的质量满足要求；在差分变异步骤中，根据种群中其他个体生成候选解；在交叉步骤中，则增加了解的多样性；在选择步骤中，根据适应度函数，通常是最小化总完成时间或最大化生产效率等目标，选择性能更优的个体进入下一代；步骤三：决策神经网络分析调度解并选择二次优化算子；在考虑工人因素的柔性作业车间调度问题中，二次优化算子的应用旨在进一步提升已有调度方案的优化程度，这一过程通常在初步调度方案形成后进行，具体步骤包括评估当前调度方案中的每个作业安排及其分配给特定工人的情况，然后根据工人的技能水平和作业的技能要求来识别潜在的优化空间；二次优化算子通过调整作业顺序、重新分配工人或调整作业与工人之间的匹配，来尝试降低总完成时间、减少空闲时间或提高生产效率，该过程涉及复杂的决策模型和启发式策略，以确保在不违背工人限制的前提下，实现调度方案的整体优化。

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