CN106611213A - 一种求解作业车间调度问题的混合粒子群算法 - Google Patents
一种求解作业车间调度问题的混合粒子群算法 Download PDFInfo
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Abstract
一种求解作业车间调度问题的混合粒子群算法,该算法适用于作业车间调度技术领域,该算法将粒子群算法与模拟退火算法结合,不仅增加了粒子的多样性,提高了寻找最优解的概率,而且由于粒子的特性而快速收敛,显著减少了搜索时间。该混合算法的执行步骤如下:步骤1:初始化算法参数,包括PSO粒子的数目、位置和速度等信息。步骤2:执行改进的PSO算法并更新粒子的位置和速度转移。步骤3:执行模拟退火算子并更新粒子信息。步骤4:执行干扰算子,如果循环中全局最优解保持不变,保留原始粒子信息,并生成一个随机粒子。步骤5:判断是否到达停止条件,是则返回最优解,否则返回步骤2。该发明结合实际情况,具有实用性强的特点。
Description
所属技术领域
本发明涉及计算机执行制造系统领域,具体地涉及用算法解决作业车间调度的组合优化问题。
背景技术
制造系统的调度已广泛研究了超过半个世纪,各种研究成果被提出。一些作业车间调度问题(JSP)的研究包括:工作分解,任务抢占,多执行模式,非统一资源的可用性。其中,如何能让JSP的完工时间最小,是研究的重点,亦是难点。且JSP是一种多级调度问题,是一个NP-hard问题。解决JSP复杂性包括两个方面,一个是编码,另一个是算法的选择。
许多算法和方法被提出用于解决JSP。大致有以下四类:(1)数学规划,包括整数规划;(2)评级/线性规划,包括分支界定法(B&B)、基于模型的优化;(3)模糊决策和多属性决策的办法,包括人工神经网络(ANN)、基于知识的系统(KBS);(4)优化方法和人工智能技术,包括禁忌搜索(TS)、遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO),模拟退火(SA)、蚁群优化(ACO)等。
粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种全局搜索的群体智能算法。它原理简单,算法实现也相对容易,运行效率高。但是,粒子群算法容易陷入局部极小,并且搜索精度也不高。
模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)是从物理退火过程的启发中提出的一种单点搜索算法,该算法成功应用于组合优化问题。它具有跳出局部最优和搜索精度高的优点。
发明内容
针对现有技术中存在的上述不足之处,本发明提出了一个结合SA算子的混合PSO算法。
本发明的目的则是克服现有技术中存在的:迭代局部搜索容易陷入局部最优;搜索空间将产生近似解,而不是精确解;随着问题规模的扩大,搜索时间显著提高的问题。
本发明为实现上述目的所采用的技术方案是:一种求解作业车间调度问题的混合粒子群算法,该算法的实施过程如下:
步骤1:初始化算法参数,包括PSO粒子的数目、位置和速度等信息。
步骤2:执行改进的PSO算法并更新粒子的位置和速度转移。
步骤3:执行模拟退火算子并更新粒子信息。
步骤4:执行干扰算子,如果循环中全局最优解保持不变,保留原始粒子信
息,并生成一个随机粒子。
步骤5:判断是否到达停止条件,是则返回最优解,否则返回步骤2。
本发明的有益效果是:1.增加干扰算子使搜索避免陷入局部最优;2.增加了粒子的多样性,提高了寻找最优解的概率;3.快速收敛,显著减少了搜索时间。4.结合退火算子产生全局最优解。
附图说明
图1为该混合粒子群算法流程图。
图2为PSO算法流程图
图3为编码排列示例图。
图4为SA算子流程图。
图5为干扰算子示意图。
具体实施方式
本发明的目的是使JSP中完工时间最小,因此本发明利用模拟退火算法(SA)具有跳出局部最优和搜索精度高的优点,将模拟退火算法与粒子群算法结合,不仅增加了粒子的多样性,提高了寻找最优解的概率,而且使各种粒子可以找到至少两个局部最优解,再结合退火算子在找到的多个局部最优解中,产生全局最优解。同时,该混合PSO算法由于粒子的特性而快速收敛,显著减少了搜索时间。
作业车间调度问题(JSP)可以描述为假设存在n个工件{Ji|(i=1,2,…,n)}在m台机器{Mk(k=1,2,...,m)}上加工,Oik表示工件J在设备Mk上加工的工序。首先确定每个工件的具体操作和给出每个序列的数据。本发明预先建立了一些假设:(1)每个工件的处理序列已被确定;(2)各机器至多在同一时刻处理一个工件,并且一旦开始工作就不能被终止(3)工件相互独立,即每个工件可以以任何顺序进行处理;(4)所有工件都是在时刻0等待被处理。
下面,结合图1-图5对本发明详细说明。
一种求解作业车间调度问题的混合粒子群算法,其具体执行步骤结合图5如下:
步骤1:初始化算法参数,包括PSO粒子的数目、位置和速度等信息。
步骤1.1:确定粒子的数目,并按照编码排列规则初始化其位置和速度。
步骤1.2:确定变量,包括PSO更新方程的参数,如ω,c1,c2;模拟退火
算子的参数,如初始温度T0、最终温度Tf和下降率α。
步骤1.3:当和生成时,初始化位置和速度信息
步骤1.4:确定迭代次数I
步骤2:执行PSO算法并更新粒子的位置和速度转移公式。
步骤2.1:生成(0,1)之间的随机数r1,r2
步骤2.2:第t次迭代更新粒子的位置和速度公式
步骤3:执行模拟退火算子并更新粒子信息
步骤3.1:确定模拟退火的迭代次数L
步骤3.2:执行上述局部搜索算子从获得
步骤3.3:评估的适应度
步骤3.4:执行模拟退火算子后更新粒子信息
步骤3.5:如果本次迭代中全局粒子适应度有所改善,更新
步骤4:执行干扰算子,如果循环中全局最优解保持不变,保留原始粒子信
息,包括和并生成一个随机粒子。
步骤5:判断是否到达停止条件,如果结果满足终止条件,输出与粒子对
应的最优解,否则返回步骤2。
所述粒子群算法结合图2,具体描述如下:假设在一个D维搜索空间和N个粒子组成的粒子群中寻找空间最优解。每个粒子都有其独特的速度和位置信息。在第t次迭代中,粒子的速度记为粒子的位置记为 局部最佳位置和全局最佳位置分别记为和在算法中,粒子的位置跟速度根据下述公式更新:
其中,t为迭代数量,ω,c1,c2是常量影响最优解的质量和速度。r1,r2是(0,1)之间均匀分布的随机数。算法终止迭代的标准由是否到达最大迭代次数或设计的Pg适应度值决定。适应度函数可以被定义为粒子群到目标值的映射为最小完工时间Max(Cjpkl)。
所述编码排列规则,我们先提供与之有关的概念,如下:首先,一个粒子的位置由m×n维组成,[0,1]实数表示。其次,考虑JSP的组合问题,解空间是离散的,实向量以整数序列(θ1,θ2,…,θm*n)升序排序表示处理时序τ,每个整数θr属于1到m×n。一般情况下,粒子的位置和速度在初始群中是随机生成的:例如,粒子表示为[0.06,0.68,0.15,0.91,0.85,0.57,0.96,0.68,0.95],代表了一个3个机器3个工件的问题。根据定义,处理时序可以表示为P1=[1,3,6,2,8,5,4,9,7]。
假设这个例子中初始约束如下所示:
在适应度函数中粒子的位置可以表示为
其中xkl表示机器Mk处理工件
根据编码排列,一个调度方法可以通过如下步骤获得。根据观察,该方法的可行解空间变窄,从而减少了搜索时间。本发明的编码排序步骤结合图3,如下::
一、排列排序:
1、将排列P1随机分成m=3组,每组包含n=3个数据;
2、每组升序排序,获得一个新的排列P2=[1 3 6 2 5 8 4 7 9]。
二、根据上一步的新排列P2得到界限范围:
1、生成零矩阵;
2、重新分配界限范围的值。
界限范围
三、重新选择:
1、对每台机器在界限范围BoundSpan中寻找相应的位置;
2、为了获得调度方案,从左到右记录机器Mk的行索引rk。
所述本发明的局部搜索,本算法提供六种不同条件下的局部搜索方法,来获得最优解:
方法一:从中任意选择一片连续的位置 在左右方向翻转生成一个邻近解。
方法二:从中随机选择两个位置交换两者生成一个邻近解。
方法三:从中随机选择多个位置 (总共选择的位置数量不超过n),以给定的概率交换相邻两个位置,生成一个邻近解。
方法四:从中选择最大位置通过与一个随机位置交换生成一个邻近解。
方法五:从中随机选择一个位置在随机位置之后插入生成一个邻近解。
方法六:从中任意选择一片连续的位置 (选择的位置长度不超过n),在随机位置之后插入它们,生成一个邻近解。
由于每次迭代,粒子群都会更新,粒子的速度和位置信息也会记录。SA算子混合了局部搜索算子,很容易保存当前最优记录和的值。SA算子流程图如图4所示。
由于局部搜索的随机性将耗费大量时间,尤其是结果趋于最优状态前在最优解周围悬停时。因此,本发明增加了一些干扰颗粒如图5所示,每次随机代替部分颗粒,从而获得颗粒在下一次迭代中的信息,这将可以改善上述状况。如果一些颗粒被随机改变为更好序列,找到最优解的可能性将增加。本发明通过记录f(Pi t)和运用粒子群快速收敛的特性,使之更快收敛于一个良好的序列。
上述结合附图对本发明的实施例作了详细描述,应该理解上述只是示例性的,因此,本发明的保护范围应当由所附的权利要求书的内容确定。
Claims (3)
1.一种求解作业车间调度问题的混合粒子群算法,该算法涉及计算机集成制造系统领域,具体地涉及用算法解决作业车间调度的组合优化问题,该算法将模拟退火算法与粒子群算法结合,其特征是:
步骤1:初始化算法参数,包括PSO粒子的数目、位置和速度等信息;
步骤1.1:确定粒子的数目,并按照编码排列规则初始化其位置和速度;
步骤1.2:确定变量,包括PSO更新方程的参数,如,,;模拟退火算子的参数,如初始温度、最终温度和下降率;
步骤1.3:当和生成时,初始化位置和速度信息;
步骤1.4:确定迭代次数;
步骤2:执行PSO算法并更新粒子的位置和速度转移公式;
步骤2.1:生成(0, 1)之间的随机数;
步骤2.2:第次迭代更新粒子的位置和速度公式;
步骤3:执行模拟退火算子并更新粒子信息;
步骤3.1:确定模拟退火的迭代次数;
步骤3.2:执行上述局部搜索算子从获得 ;
步骤3.3:评估的适应度;
步骤3.4:执行模拟退火算子后更新粒子信息;
步骤3.5:如果本次迭代中全局粒子适应度有所改善,更新 ;
步骤4:执行干扰算子,如果循环中全局最优解保持不变,保留原始粒子信息,包括和,并生成一个随机粒子;
步骤5:判断是否到达停止条件,如果结果满足终止条件,输出与粒子对应的最优解,否则返回步骤2。
2.根据权利要求1所述的一种求解作业车间调度问题的混合粒子群算法,其特征是:所述步骤一,编码排列步骤如下:
一、排列排序: 1、将排列随机分成n=3组,每组包含m=3个数据; 2、每组升序排序,获得一个新的排列;
二、根据上一步的新排列得到界限范围:1、生成零矩阵;2、重新分配界限范围的值 ;
三、重新选择:1、对每台机器在界限范围中寻找相应的位置;2、为了获得调度方案,从左到右记录机器的行索引 。
3.根据权利要求1所述的一种求解作业车间调度问题的混合粒子群算法,其特征是:所述本发明的局部搜索,本算法提供六种不同条件下的局部搜索方法,来获得最优解:
方法一::从中任意选择一片连续的位置,,…,,在左右方向翻转生成一个邻近解;
方法二::从中随机选择两个位置、,交换两者生成一个邻近解;
方法三::从中随机选择多个位置,,…,(总共选择的位置数量不超过),以给定的概率交换相邻两个位置,生成一个邻近解;
方法四::从中选择最大位置,通过与一个随机位置交换生成一个邻近解;
方法五::从中随机选择一个位置,在随机位置之后插入,生成一个邻近解;
方法六::从中任意选择一片连续的位置,,…,(选择的位置长度不超过),在随机位置之后插入它们,生成一个邻近解。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110400073A (zh) * | 2019-07-24 | 2019-11-01 | 河南工业大学 | 一种基于多方向收敛粒子群优化算法的fsp方法及系统 |
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CN116703113A (zh) * | 2023-06-27 | 2023-09-05 | 中航机载系统共性技术有限公司 | 一种高维多目标柔性产线排产方法 |
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Non-Patent Citations (1)
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PING CHUAN MA ETAL.: ""A Hybrid Particle Swarm Optimization and Simulated Annealing Algorithm for Job-Shop Scheduling"", 《IEEE》 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110400073A (zh) * | 2019-07-24 | 2019-11-01 | 河南工业大学 | 一种基于多方向收敛粒子群优化算法的fsp方法及系统 |
CN114019922A (zh) * | 2021-11-01 | 2022-02-08 | 电子科技大学 | 一种基于粒子群退火算法的电子精密件柔性车间排程方法 |
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CN115564146A (zh) * | 2022-11-18 | 2023-01-03 | 吉林大学 | 一种以改进的粒子群算法为内核的分组车间作业调度方法 |
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