[发明专利]基于改进遗传算法的PBS缓冲区车辆排序调度方法在审
申请号: | 202010496551.7 | 申请日: | 2020-06-03 |
公开(公告)号: | CN111666681A | 公开(公告)日: | 2020-09-15 |
发明(设计)人: | 唐倩;李燚;苏齐光;刘联超 | 申请(专利权)人: | 重庆大学 |
主分类号: | G06F30/20 | 分类号: | G06F30/20;G06N3/12;G06Q10/06;G06F111/08 |
代理公司: | 北京海虹嘉诚知识产权代理有限公司 11129 | 代理人: | 吕小琴 |
地址: | 400044 *** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 改进 遗传 算法 pbs 缓冲区 车辆 排序 调度 方法 | ||
1.一种基于改进遗传算法的PBS缓冲区车辆排序调度方法,其特征在于:包括如下步骤:
S1.构建PBS缓冲区车辆排序调度模型:
其中,n为调整道个数;m为每条调整道能容纳的车辆个数;i为调整道序号;j为调整道中所在列的序号;di,j为车辆生产序号判断标识符;Ni,j为排产计划中为车辆在总装车间设定的生产序号;Ci,j为车辆颜色判断标识符;Bcolor为一个生产批次中车辆颜色的总种类数目;
S2.基于改进遗传算法调整PBS缓冲区车辆排序调度模型中各参数的值,使得PBS缓冲区车辆排序调度模型取得最小值,并根据得到最小值时设置的车辆在PBS缓冲区的位置将车辆输送到调整道。
2.根据权利要求1所述的基于改进遗传算法的PBS缓冲区车辆排序调度方法,其特征在于:步骤S2中,基于改进遗传算法调整PBS缓冲区车辆排序调度模型中各参数的值,使得PBS缓冲区车辆排序调度模型取得最小值,具体包括:
S21.随机产生r个由车辆在总装车间的生产序号Ni,j组成的序列得到序列集合NS;其中,所述r为序列集合NS的个数,取值为正整数;
S22.确定序列集合NS中第k个序列的适应度fk;
其中,所述适应度k=1,2,...,r;
S23.根据第k个序列的适应度fk计算第k个序列被选中的概率pk得到序列集合NS的概率分布P,根据概率分布P从序列集合NS中筛选出t个序列;其中,所述t小于r,t取值为正整数;
S24.从t个序列中任意选择多对序列并对每对序列进行交叉操作得到多对新的序列,将多对新的序列添加到序列集合NS中得到新的序列集合N'S;
S25.从序列集合N'S中任意选择一个序列进行变异操作得到一个新的序列,并将新的序列添加到序列集合N'S中得到新的序列集合N”S;
S26.对序列集合N”S中各序列按照从前到后的顺序以m个序号为一组进行分组,并对序列的每个分组按照序号从小到大顺序进行排序得到新的序列,将新的序列更新到序列集合N”S中得到新的序列集合N”'S;
S27.判断序列集合N”'S中是否存在使得PBS缓冲区车辆排序调度模型取得最小值的序列,若是,则算法结束,若否,进入步骤S28;
S28.判断算法迭代执行次数是否达到设定值,若是,则算法结束,若否,则回到步骤S22更新序列集合为N”'S,并从步骤S22开始继续执行。
3.根据权利要求2所述的基于改进遗传算法的PBS缓冲区车辆排序调度方法,其特征在于:步骤S23中,根据第k个序列的适应度fk计算第k个序列被选中的概率pk得到序列集合NS的概率分布P,具体包括:
S231.确定第k个序列的相对适应度其中,fmin为序列集合NS中序列适应度的最小值;fmax为序列集合NS中序列适应度的最大值;
S232.确定第k个序列被选中的概率
S234.根据第k个序列被选中的概率pk得到序列集合NS的概率分布P=(p1,p2,...,pr)。
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