[发明专利]基于蚁群和模拟退火算法的流水车间调度方法及装置

说明书

本发明公开了基于蚁群和模拟退火算法的流水车间调度方法及装置，方法包括：1)、根据当前全局信息素矩阵，利用蚁群算法对当前次迭代中的每一只蚂蚁进行待加工工件的批调度，得到蚂蚁对应的解；2)、针对当前次迭代中的每一只蚂蚁，利用模拟退火算法获取蚂蚁对应的最优解，并根据最优解更新当前全局非劣解集；3)、判断当前次迭代对应的迭代次数是否不小于最大迭代次数；4)、若是，将当前次迭代的非劣解集作为目标调度方案；5)、若否，更新频次矩阵，根据频次矩阵更新全局信息素矩阵，将当前次迭代的下一次迭代作为当前次迭代，并返回执行步骤1)，直至获取目标调度方案。应用本发明实施例，可以提高解的质量。

技术领域

本发明涉及一种调度方法及装置，更具体涉及基于蚁群和模拟退火算法的流水车间调度方法及装置。

背景技术

近年来，生产制造中的环境和能源问题已经引起人们的重视，如何在不减少企业受益的条件下尽可能的节省能源降低成本是人们一直在研究的问题。

目前，在调度领域有关能源效率的一个例子就是铝片的加工制造，在铝片的加工过程中，一般分为两步，预热和滚轧。在预热操作中，通常存在多台加热炉，每台加热炉可以放入多个铝片，但是这些加热炉的功率，容量可能不一样，同时放入的铝片的大小也可能不一样，分批调度方案的差异不仅会导致不同的完工时间(makespan)不同，而且还会造成不同的电能消耗。类似的在滚轧阶段也存在类似的问题。

但是，现有技术中基于已有的基于蚁群算法的调度方法，存在搜索的解质量差的缺点。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供了基于蚁群和模拟退火算法的流水车间调度方法及装置，以解决现有技术中存在的解的质量不高的技术问题。

本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的：

本发明实施例提供了基于蚁群和模拟退火算法的流水车间调度方法，所述方法包括：

1)、根据当前全局信息素矩阵，利用蚁群算法对当前次迭代中的每一只蚂蚁进行待加工工件的批调度，得到所述蚂蚁对应的解；

2)、针对当前次迭代中的每一只蚂蚁，利用模拟退火算法获取所述蚂蚁对应的最优解，并根据所述最优解更新当前全局非劣解集，其中，所述最优解为针对能耗以及最大完工时长的最优解；

3)、判断当前次迭代对应的迭代次数是否不小于最大迭代次数；

4)、若是，将当前次迭代的非劣解集作为目标调度方案；

5)、若否，更新频次矩阵，根据所述频次矩阵更新全局信息素矩阵，将当前次迭代的下一次迭代作为当前次迭代，并返回执行步骤1)，直至获取目标调度方案。

可选的，所述步骤1)，包括：

A：在当前次迭代中，针对每一只蚂蚁，判断当前加工阶段是否为第一加工阶段；

B：若是，根据待加工工件集合中的各个工件的转移概率构建对应于第一加工阶段的各个加工机器的批，直至待加工工件都被调度

C：若否，将当前加工阶段的前一加工阶段中最先加工完成的批调度至，当前加工阶段中的空闲机器，或者将当前加工阶段的前一加工阶段中最先加工完成的批调度至，当前加工阶段中最先加工完已具有批的加工机器，直至当前加工阶段的前一加工阶段中的各个批都被调度至当前加工阶段对应的加工机器；

D：将当前加工阶段的下一加工阶段作为当前加工阶段，并返回执行A步骤，直至在最后一个加工阶段对所有的待加工工件进行了加工；

E：将当前次迭代中对应于每只蚂蚁的、包含各个待加工工件的调度方案作为所述蚂蚁对应的解。

可选的，所述根据待加工工件集合中的各个工件的转移概率构建对应于第一加工阶段的各个加工机器的批，包括：