[发明专利]一种实现定制家具继列分批调度优化的方法

权利要求书

1.一种实现定制家具继列分批调度优化的方法，其特征在于包括有如下步骤:

1)按交货期的先后对订单集进行排序；

2)截取第k个序列的订单集；

3)获取订单集的订单和零部件信息；

4)运用元胞粒子群算法对零部件进行优化分批，获得零部件的最优分批结果。

2.根据权利要求1所述的实现定制家具继列分批调度优化的方法，其特征在于上述步骤4)的方法包括如下步骤：

41)输入订单集的订单和零部件信息；

42)赋予订单位置数据，订单的位置数据按从大到小进行排序，同时订单内部零件按照时间从小到大排序；

43)对零部件进行分批；

44)运用元胞粒子群算法获取最优分批结果。

3.根据权利要求2所述的实现定制家具继列分批调度优化的方法，其特征在于上述步骤43)的分批方法包括如下步骤：

431)设定零件个数M个。总批次P，第p批第x个零件的加工时间为t_px,初始化参数，零件索引m＝1,列索引x＝0，行索引p＝1；

432)如果p≤P，t_px＝t_m，m＝m+1,p＝p+1，否则x＝x+1,p＝1；

433)如果m≤M，转步骤44)，否则就输出粒子的分批结果。

4.根据权利要求2所述的实现定制家具继列分批调度优化的方法，其特征在于上述步骤44)运用元胞粒子群算法获取最优分批结果的方法包括如下步骤：

441)初始化粒子种群个数H；

442)获取步骤4.3的分批结果；

443)计算适应度函数F(Ei)=w1f(x)+w2g(x),]]>把局部解赋予p_i；

444)每重复一次步骤4～8，h＝h+1，直到h＝H，分批结束，可以得到H个解E₁～E_H，即H个粒子；

445)初始化迭代次数K；

446)识别每个粒子的解的状态，并对其进行变异，具体方法如下：

根据式子tit+1=witit+c1r1(Pit-Sit)+c2r2(Pgt-Sit)]]>和Sit+1=Sit+tit+1]]>计算出Sit+1(Pi)=Sit(Pi)]]>和Sit+1(Pn)=Sit(Pn);]]>

447)计算适应度函数F(Ei)=w1f(x)+w2g(x);]]>

448)更新局部最优解和全局最优解，具体方式如下：

如果F(Sit+1(Pi))<F(Ei+1)=w1f(x)+w2g(x),]]>更新局部解对元胞粒子周围的候选解进行更新，周围粒子的个数；否则，如果更新

449)输出全局最优解。