(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111521353.2 (22)申请日 2021.12.13 (71)申请人 聊城大学 地址 252000 山东省聊城市东昌府区 (72)发明人 耿雅典　李俊青　牛奔　韩玉艳　 李荣昊　曾清清　 (74)专利代理 机构 湖北创融蓝图知识产权代理 事务所 (特殊普通合伙) 42276 专利代理师 何龙 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/10(2012.01) G06Q 50/04(2012.01) (54)发明名称 一种以玻璃制造为背景的分布式混合流水 车间调度优化方法 (57)摘要 本发明属于生产调度领域， 具体涉及一种以 玻璃制造为背景的分布式混合流水车间调度优 化方法， 同时考虑两个目标， 即最大完工时间和 总能耗。 首先， 每个解决方案由一个三维向量编 码， 即工厂分配、 调度和机器分配。 随后， 将这两 种启发式算法嵌入到一种有效的初始化策略中， 以增加种群的多样性。 然后， 为了提高全局搜索 能力， 设计了基于帕累托的交叉算子， 以更好地 利用非支配解。 此外， 还嵌入了基于三部分编码 的局部搜索启发式算法， 以提高搜索性能。 为了 提高局部搜索能力， 设计了一种搜索算子的合 作， 以获得更好的非支配解。 摘要流程图如图11 所示。 最后， 实验结果表明， 该算法比其他三种最 新算法具有更高的效率。 权利要求书3页 说明书15页 附图8页 CN 115249112 A 2022.10.28 CN 115249112 A 1.一种玻璃制造分布式混合 流水车间调度方法与系统， 其特 征在于： 所述方法包括： S1： 依据分布式工厂中工厂分配多样性的特点， 根据实际产品数据生成了30个算例并 读取算例的任务； S2： 确定优化的目标及约束条件； S3： 采用改进的超平面辅助进化 算法优化调度解决方案； S4： 提出两种改进的有效的初始化策略提高种群的多样性； S5： 提出两种新的交叉算子提高算法的整体性能； S6： 提出变异策略提高种群的多样性； S7： 提出局部 搜索策略增强算法的收敛能力； S8： 所提出的算法对于解决分布式混合 流水车间调度问题的有效性。 2.根据权利要求1所述的一种玻璃制造分布式混合流水车间调度方法与系统， 其特征 在于： 所述S1分布式混合流水车间调度问题中， 有n个独立的工作分配给f个工厂， 每个工厂 由一系列 πi个生产阶段(或加工中心)组成， 每阶段有k台并行机， 并且每项工作都可以在任 何工厂以相同的顺序完成， 每一项操作都可以在任意选择 的机器上进行相应阶段的加工， 问题的约束 条件是： 每个作业应在时间零点释放， 并从第一阶段操作到下一阶段； 所有机器 在时间零点可用， 并在整个生产周期内持续可用； 一个作业一次只能在一台机器上处理， 一 台机器一次只能处理一个作业； 在每个阶段， 一个作业可以从并行机中选择一台合适的机 器； 不同处 理阶段之间没有缓冲区限制； 属于同一阶段的所有机器具有相似的处 理能力。 3.根据权利要求2所述的一种玻璃制造分布式混合流水车间调度方法与系统， 其特征 在于： 所述S2中目标函数为： min Cmax      (1) Cmax表示工件最大完 工时间的一个连续变量 min TEC        (2) TEC表示总能耗 4.根据权利要求3所述的一种玻璃制造分布式混合流水车间调度方法与系统， 其特征 在于， 所述S3是这样实现的： 在改进的超平面辅助多目标算法中， 嵌入了一种基于GA的全局搜索启发式算法， 提高 了算法的搜索能力； 考虑到支配解将首先被选择并位于环境选择 的种群前列， 在交配选择 的时候将更多进化结果分配给支配解， 并评估后代的收敛性选择更好的解， 在种群中随机 选择行成交配池， 计算后代种群迭代次数， 进行环境选择。 5.根据权利要求4所述的一种玻璃制造分布式混合流水车间调度方法与系统， 其特征 在于： 所述S4是这样实现的： 为了增加种群的多样性， 本研究将两种启发式算法嵌入到一种有效的初始化策略中； 第一种启发式算法首先要计算每个阶段中所有工件的处理时间， 其次， 将每个工件在 每个阶段的机器上 的处理时间相加计算总处理时间， 最后， 通过以非递增顺序排列总处理权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115249112 A 2时间来生成个体； 第二种启发式算法前两个步骤与第 一种启发式算法相同， 然而在第 三步中以非递减顺 序排列总处 理时间来 生成新的个 体。 6.根据权利要求5所述的一种玻璃制造分布式混合流水车间调度方法与系统， 其特征 在于： 所述S5是这样实现的： 第一种方法随机选择两个个体进行交叉， 具体步骤如下： (1)： 从第一个父代中随机选 择两个不同的元素； (2)复制由第一个父代个体的两个点之 间的工件块， 然后将块移动到子 体的最右侧或最左侧； (3)放置从第二个父代个 体剩余的其 他工件块； 第二种方法是两个子代个体进行交叉， 具体步骤如下： 将父代的构建块直接复制到子 代， 此外， 随机选择一个点， 并将该切点之前的元素直接复制 到子代， 为了保持作业序列的 可行性， ISJOXI交叉算子复制每个子代的缺 失元素， 这些元素与其他父代的相对顺序相同， 最后， 通过在父代1和父代2上执行单点交叉操作， 获得未分配位置子代1的其他元素， 父代1 和父代2随机选择交叉点。 7.根据权利要求6所述的一种玻璃制造分布式混合流水车间调度方法与系统， 其特征 在于： 所述S6是这样实现的 步骤1： 从父 元素中随机 选择两个不同的元 素， 分别命名为po int1和point2； 步骤2： 交换这两点的元 素； 具有最大完 工时间的工厂Fc和具有最大TE C的工厂Fc； (1)交换工厂部分 FAcs： 随机选择两个作业J1和J2， 其中J1来自Fc， J2来自其他任何一个不同的工厂， 然后交 换它们的两个位置； FAes： 从Fe的J1和不同工厂的J2中随机选择两个作业J1和J2， 然后交换其中的两个位置； FAci： 将从Fc中删除的作业随机插 入随机选择的工厂中的某个位置； FAei： 将从Fe工厂移除的作业随机插 入随机选择的工厂中的某个位置； (2)交换调度向量部分 JScs： 从Fc中随机选择两个不同的作业， 然后交换； JSes： 从Fe中随机选择两个不同的作业， 然后交换； JSci： 将随机选择的作业插 入Fc中的随机位置； JSei： 将随机选择的作业插 入Fe中的随机位置； (3)交换机器向量部分 变异算子的操作步骤如下： 首先， 在机器向量中 随机选择位置r1， 然后， 为r2中的元素选 择不同的机器。 8.根据权利要求7所述的一种玻璃制造分布式混合流水车间调度方法与系统， 其特征 在于： 所述S7 是这样实现的： 首先， 在每一代中， 计算表每个解的最大完工时间按和最大的能耗， 每个解a的最大完 成时间表示 为 每个解的能耗表示 为 其中， TECmin、 TECmax、 和 表示最小 TEC， 当前种群中解决方案的最大TE C、 最小完 工时间和最大完 工时间；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115249112 A 3