[发明专利]基于改进仿生智能优化算法的液压缸分布式制造调度方法

权利要求书

1.一种基于改进仿生智能优化算法的液压缸分布式制造调度方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1：基于液压缸分布式生产车间的运行特点，设定基本条件、基本参数和约束条件；

步骤S2：基于所述基本条件、基本参数和约束条件，构建以最小化总成本为目标的分布式生产调度模型；

步骤S3：基于工序阶段X_J、产品阶段X_P、车间阶段X_F和设备阶段X_M，对所述分布式生产调度模型的可行解进行四阶段的整数型编码，所述四阶段的整数型编码表示为X＝[X_J|X_P|X_F|X_M]；

步骤S4：采用改进蝗虫算法对所述分布式生产调度模型进行求解，得到最优调度方案；

步骤S4中所述改进蝗虫算法包括以下步骤：

步骤S41：采用混合初始化策略生成初始化种群；

步骤S42：对所述初始化种群进行解码，并计算种群个体的适应度值；

步骤S43：基于所述适应度值对种群个体进行排序，设定精英个体率，基于所述精英个体率，筛选出精英个体群和普通个体群；

步骤S44：从所述精英个体群中随机选出一个个体作为第一父代x_l(r)，采用二元锦标赛方法从所述普通个体群中选择出一个个体作为第二父代x_i(r)；

步骤S45：计算所述第一父代和第二父代的差异程度，当差异程度不小于设定的差异阈值时，选择交叉操作进行种群个体位置更新，当差异长度小于设定的差异阈值时，选择变异操作进行种群个体位置更新，产生新的个体，当新个体数量达到设定的种群规模时，执行步骤S46；

步骤S46：设定邻域结构，从所述精英个体群中选择种群个体进行变邻域搜索，形成新的种群，所述变邻域搜索的方法为：当进行变邻域搜索时，依次进行邻域结构搜索，当邻域结构产生的新解优于当前解，则将新解替换当前解，并跳出邻域搜索，若产生的新解并不优于当前解，则转向下一邻域结构继续搜索，直至所有邻域结构都搜索完毕输出新解；

步骤S47：当达到设定的迭代次数时，输出最优解，否则将新的种群作为初始种群，重新执行步骤S42～步骤S46；

步骤S45中所述种群个体位置更新的表达式为：

式中，Cross()表示交叉操作，Mut()表示变异操作，d_lr表示第一父代和第二父代的汉明距离，length(x)表示编码X＝[X_J|X_P|X_F|X_M]的长度，其中length(x_l(r))＝length(x_i(r))，D_lr表示第一父代和第二父代的汉明距离占编码总长度的比例，取值范围为[0,1]，P_lr表示差异阈值，取值范围为[0,1]，X_new(r)表示新的个体。