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申请/专利权人：武汉科技大学
摘要：本发明属于柔性作业车间调度相关技术领域，并公开了一种基于超启发式算法的智能柔性作业车间主动调度方法，包括：构建带作业释放时间的柔性作业车间调度模型，并确定对应的适应度函数；针对柔性作业车间调度模型，基于超启发式算法对工序排序规则、设备选择规则分别进行挖掘优化，然后采用优化后的规则实现柔性作业车间的主动调度过程。通过本发明，能根据不同的车间环境挖掘出车间最优调度规则，并且通过对启发式算法的设计使得算法生成的调度方案在主动调度集中，在确保能得到最优调度方案的同时有效减少了算法的计算成本，大大提高了算法计算效率，因而尤其适用于对调度实时性要求高的智能柔性作业车间应用场合。
主权项：1.一种基于超启发式算法的智能柔性作业车间主动调度方法，其特征在于，该方法包括：S1：建模步骤构建带作业释放时间的柔性作业车间调度模型，确定以最大完工时间为优化目标，并确定对应的适应度函数；S2：主动调度步骤S21：根据柔性作业车间及待加工工件的相关基础信息，确定可调度工序集合和可加工设备集合；S22：基于超启发式算法对工序排序规则进行优化，并采用优化后的规则来计算可调度工序集合中各工序优先级，选择优先级最高的工序作为加工工序；S23：基于超启发式算法对设备选择规则进行优化，并采用优化后的规则来计算可加工设备集合中各设备优先级，选择选择优先级最高的设备作为所述工工序的加工设备，然后将工序安排在此设备的最早可加工时间段上；其中，所述对工序排序规则、设备选择规则进行优化的流程设计如下：i对初始设定的工序排序规则、设备选择规则进行基因编码；ii计算所有个体的适应度函数值；iii对种群个体进行初始化，并判断是否满足终止条件，如满足则终止进化，如不满足则转入步骤iv；iv对初始化后的种群个体执行选择复制操作，然后对复制后的个体以预设的第一概率Pc执行择优交叉操作；v对择优交叉后的种群个体以预设的第二概率Pm执行变异操作；S24：更新设备可加工时间和可调度工序集合；S25：判断所有工序是否都已安排，是则结束，否则跳转至步骤S22。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉科技大学 一种基于超启发式算法的智能柔性作业车间主动调度方法
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