[发明专利]一种生产排产调度优化方法

权利要求书

1.一种生产排产调度优化方法，其特征在于：所述优化方法包括以下步骤：

1)模型建立：生产排产问题的求解是在满足工艺约束的条件下，确定每台机器上工序的加工顺序以及加工起终时间，以最大完成时间最小为目标建立目标函数；

$min\left\{{\max }_{i=1}^n\right\{{\max }_{h=1}^m{F}_{ih}\left\}\right\}---\left(1\right)$

约束条件：

$\begin{array}{c}{F}_{ir}-W_{ir}+M\left(1-a_{ikr}\right)\≥F_{ik}\\ F_{jr}-F_{ir}+M\left(1-b_{ijr}\right)\≥W_{jr}\\ F_{ir}\≥0\\ a_{ikr}=0or1\\ b_{ijr}=0or1\end{array}---\left(2\right)$

i、j表示工件号，k、r表示机器号，F_ir和W_ir分别表示第i个工件在r台机器上的完成时间和加工时间；M＞0足够大；a_ikr约束机器的加工顺序，表明若机器k在机器r之前对工件i进行加工，则a_ikr取1，反之取0；b_ijr约束工序的加工顺序，表明若工件i在工件j之前在机器r上进行加工，则b_ijr取1，反之取0；

2)编码：

2.1)采用基于工序的编码方法，将排产编码为所有工序的一个排序序列；

2.2)由于生产排产问题的离散性，在采用DE算法进行求解时需要进行如下操作：在基于工序的编码基础上，记录DE个体向量中各工序的位置，赋予同一工件的工序，即使用相同的数字，升序排列的m个的数字，其中这m个数字的起始数字由工件号的升序排列决定，各工件对应的数字升序排列代表其工序的先后顺序，故每个数字均只出现一次，从而将DE个体向量由基于工序的离散编码转化为记录工序位置的连续编码；

3)初始化：初始种群P＝{x^1,g,x^2,g,...,x^Np,g}通过对编码后的工序随机排列产生，其中，g为进化代数，x^i,g,i＝1,2,…,N_p表示第g代种群中的第i个个体，若g＝0，则表示初始种群，设置种群规模N_P，交叉概率C_R，缩放因子F，输入加工机器表M和工时表T；

4)变异操作：

4.1)，采用如下DE/rand/1策略生成变异个体：

$v_j^{i,g}=v_j^{r_1,g}+F\·(v_j^{r_2,g}-v_j^{r_3,g})---\left(3\right)$

其中j＝1,2,…,n*m，，r₁,r₂,r₃∈{1,2,...,N_p}，r₁≠r₂≠r₃≠i，为第g代种群中第i个变异个体的第j维元素，分别为第g代种群中第r₁、r₂、r₃个个体的第j维元素，F是缩放因子；

4.2)根据编码的设计规则，如果产生的变异个体编码规则，则重新生成，直至生成符合编码规则的变异个体为止；

5)交叉操作：

5.1)采用二项式交叉生成试验个体：

${\mathrm{trial}}_j^{i,g}=\left\{\begin{array}{cc}{v}_j^{i,g}& \begin{array}{ccc}if\left(randb\right(0,1)\≤C_R& or& j=rnbr\left(j\right)\end{array}\\ x_j^{i,g}& otherwise\end{array}\right.---\left(4\right)$

其中，j＝1,2,…,N，表示第g代种群中第i个目标个体对应的试验个体的第j维元素，randb(0,1)表示随机产生0到1之间的小数，rnbr(j)表示随机产生1到N之间的整数，C_R为交叉概率；

5.2)如果试验个体不符合编码规则及范围限制，则循环步骤4)和5)，直至产生可行的试验个体；

6)解码：

6.1)将试验个体转化为基于工序的加工序列O[r]＝[O_ij]，r∈[1,n*m]，i为工件号，j为工序号，初始r置为0，将机器号矩阵M和工时矩阵T转化为对应工序顺序的一维向量；设置一维向量t，其中元素t[k]，k∈m记录第k个机器的当前允许加工时间，初始置零；另外设置一维向量t_s和t_f记录每个工序的开始和结束时间，初始置零；

6.2)如果j＝1，则继续6.3)，否则，转至6.4)；

6.3)令工序O[r]的开始时间t_s[r]＝t[k]，进而求解工序O[r]的结束时间t_f[r]＝t_s[r]+T[r]；

6.4)以工序O[r]为起点，向前搜索该工序O[r]所属工件的前一道工序，记录其结束时间；另外，记录该工序O[r]所属机器的当前允许加工时间；取二者的较大者置为该工序O[r]的开始时间t_s[r]，进而求解工序O[r]的结束时间t_f[r]＝t_s[r]+T[r]；

6.5)r＝r+1，返回6.2)；

7)选择操作：如果试验个体优于目标个体，则试验个体替换目标个体，否则保持目标个体不变；

8)判断是否满足终止条件，如果满足则终止，并输出全局最优解。