CN111242503A - 一种基于两层遗传算法的多目标柔性作业车间调度方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于双层遗传算法的多目标柔性作业车间调度方法，其特征是改进传统的遗传算法，使经过该遗传算法在有限时间内优化后的种群拥有较高的质量；同时，更改传统遗传算法对多目标问题的求解模式，提出一种双层求解的框架，相比于传统的遗传算法在求解质量上有明显提升。本发明优化了交叉策略、变异策略并删除了选择算子。本发明将上述改进遗传算法结合快速非支配排序和拥挤度计算模块，并为其设计了一种特殊的流程框架，将其称作双层遗传算法。该算法可以在有限的时间内获得优秀的非支配解集，拥有很好的实用性，能够很好地运用到实际车间调度中。

Description

一种基于两层遗传算法的多目标柔性作业车间调度方法
技术邻域
本发明涉及一种生产调度技术，尤其是一种柔性车间高度技术，具体地说是一种基于两层遗传算法的多目标柔性作业车间调度方法。
背景技术
目前激烈的市场竞争，客户对产品呈现爆炸性的多样化、个性化的需求。企业产品的生产模式将逐渐由以往以企业为主导转变为以用户为主导。面对这种变化，传统以人工手动调度的方式已经不再能够满足企业的要求，必须采用信息化、智能化的手段对该问题进行处理。车间调度技术是实现制造企业高效率、高柔性和高可靠性的关键因素之一。一般研究车间调度问题时，都会以经典的作业车间调度问题为基础进行研究：每个工件包含多道工序，每道工序只能在一台机器上加工，并且仅仅能加工一次，加工时间是确定的，每个工件工序之间有先后顺序约束。本文在此基础上针对柔性作业车间调度问题进行研究，与作业车间调度相比，它的每一道工序都可以在给定的多台机器上进行加工。
现实中，对于柔性作业车间调度问题，管理者往往会对多个优化目标存在要求。然而，仅仅针对单目标进行求解所得出的方案往往会在其它目标上表现非常差，不符合实际加工的需要，因此多目标调度问题的求解就非常有必要。针对多目标优化问题的遗传算法通常是使用快速非支配排序与拥挤度计算方法对其种群进行筛选，但遗传算法所获得的非支配解集往往都集中在某个特定的范围，无法在全局的情况下获得优秀的解，其在迭代多次后往往就陷入了局部最优的困境，此时由于种群多样性不够优秀，无法再继续搜索。
综上所述，为了提高车间的生产效率，降低车间的运行成本，寻找到一种高效的人工智能算法对多目标柔性作业车间调度问题进行优化十分有必要。
发明内容
本发明的目的是针对现有的车间调度使用的单遗传算法应用于多目标搜索时存在所获得的非支配解集往往都集中在某个特定的范围，无法在全局的情况下获得优秀的解，其在迭代多次后往往就陷入了局部最优的困境，此时由于种群多样性不够优秀，无法再继续搜索的问题，发明一种基于双层遗传算法的多目标柔性作业车间调度方法，它基于快速非支配排序与拥挤度计算，通过双层设计从而优化种群质量，提高算法运行效率，实现车间的快速调度。
本发明的技术方案：
一种基于双层遗传算法的多目标柔性作业车间调度方法，其特征是改进传统的遗传算法，使经过该遗传算法在有限时间内优化后的种群拥有较高的质量；同时，更改传统遗传算法对多目标问题的求解模式，提出一种双层求解的框架，相比于传统的遗传算法在求解质量上有明显提升，它包括步骤如下：
首先，采用机器序列和工序序列相配合的编码方式作为编码格式：机器序列中每个基因分别代表了第几个工件的第几道工序所选择的加工机器；工序序列中，每个基因代表了工件号，根据其在染色体中出现的位置表示其代表第几道工序；
其次，采用全主动调度的解码方式作为解码方式：其有以下两种具体的方式，分别为贪婪式解码与翻转染色体解码；
其中：
贪婪式解码：即根据染色体的工序序列的先后顺序，在满足工序先后约束的情况下将工序插入到机器对应的最佳可行的加工时刻上；
翻转染色体解码：根据染色体的工序序列，从后向前排序，即在满足工序约束的前提下，先排列工序号较大的工序，再排列工序号较小的工序，同时按照贪婪式解码的规则将工序块尽量向前排。其真正的加工过程是将解码后的甘特图翻转过来，用于指导真正的加工过程；
全主动调度的解码方式即在以上两种解码方式中选择目标函数值较小的解码方式作为实际使用的解码方式；
第三，初始化：
若目标函数为最大完工时间最小，则采用以下初始化方式：针对机器序列的初始化方法采用全局搜索、局部搜索和随机初始化的方案，将其比例分别设置为0.2、0.2、0.6，同时针对机器序列的排序采用优先选择余下加工时间最长、优先选择余下操作数最多、随机选择的方案，其中各方案所占的比率分别为：0.4、0.4、0.2；若目标函数为其他，则采用完全随机的初始化方法；
第四，交叉方式：
工序序列交叉采用的交叉方式选择优先操作交叉算子和全局位置交叉算子，两种交叉算子各有50％的概率使用；
机器序列交叉方式采用随机交叉方式，即随机生成一个长度为机器序列长度，值为0或1的辅助序列，当该序列中元素为零时，交叉后生成的机器序列选用对应位置的父代1的基因，否则选用父代2的基因；
第五，变异方式：
针对染色体的机器序列的变异，随机从其机器序列中选出一个基因，根据该基因找到所属的工序，从其可选机器集中随机选择一个机器号，代替该基因；针对染色体的工序序列的变异，随机从工序序列中选择一个基因，并从该工序序列中随机选择一个位置进行插入操作；
第六，改进交叉策略和变异策略：
按照上述交叉方式，将工序序列交叉N次，N为机器数量；工序序列每交叉一次，机器序列交叉M次，M为工件数量；交叉后共生成2×N×M个染色体，将这些染色体分成两组，然后将两个父染色体分别加入其中，取出两个最优的染色体，作为下一代染色体；
按照上述变异方式，对当前种群中满足变异概率的染色体进行了变异操作后，将变异后的染色体放入一个集合中，与当前种群中最差的染色体进行比较，若比最差染色体更优秀，则代替，否则不变；
第七，删除选择算子：通过删除选择算子的方式，可以有效提高算法的稳定性和搜索深度；
第八，改进遗传算法模块：
步骤1：设置参数：种群规模N，交叉率α，变异率β；
步骤2：如果没有初始种群，则根据当前的目标函数，使用一定的初始化策略生成初始化种群，否则使用传递下来的初始种群。设置进化次数为0。
步骤3：计算各染色体的目标函数值，该值表征了个体的优劣程度。
步骤4：交叉。将种群打乱，从前向后，每两个染色体分为一组，对每组染色体随机生成一个概率值判断是否小于交叉概率α，若小于，则按照交叉策略对其进行交叉操作。
步骤5：变异。对种群中每一个元素随机生成一个概率值判断是否小于变异概率β，若小于，则按照变异策略对种群进行优化。
步骤6：进化次数自增，如果进化次数超过最大迭代次数，进入步骤7，否则返回步骤3。
步骤7：输出当前的染色体种群。
仅改进遗传算法模块是不足以满足多目标求解的要求，必须使用一定的算法框架才能很好地发挥该模块的作用；
第九，利用快速非支配排序与拥挤度计算模块优先输出拥挤度值较大的元素：
由于处理的是多目标优化问题，因此必须使用一种方法对种群内元素进行排序；假设A和B是多目标优化问题的一个解；若A在各个目标函数下的值均不劣于B在各个目标函数下的值，同时A至少存在一个函数值比B对应的函数值优秀，则称作A支配B。若A不支配B，B也不支配A，则称A无差别于B；根据种群中各元素间的支配关系，可将种群按优到劣分为多层；对于同一层的元素，其相互间存在拥挤度关系；该模块的输出规则为优先输出属于较优层级的元素，当层级相同时，优先输出拥挤度值较大的元素；
第十，利用双层遗传算法框架进行调度方案的优化：
该算法的步骤分为两层：其中步骤1到步骤4属于第一层，步骤5到步骤10属于第二层；
步骤1：每一个目标都生成大小为N的染色体种群；当目标函数为最小化最大完工时间时，使用该目标函数专属的初始化方式，否则使用随机初始化方式；
步骤2：将每一种群分别放入设定了不同的目标函数的遗传算法模块中，设定种群最大迭代次数为S1，输出优化后的种群；
步骤3：将每一个目标优化后的种群混合在一起，分别计算当前种群中各目标函数的最大值fjmax和最小值fjmin并记录下来；
步骤4：使用快速非支配排序和拥挤度计算，选择最优的N个染色体作为下一层的初始染色体种群；
步骤5：这是第二层中第一次寻优，则使用从第一层传下的初始种群，并保存为当前种群的非支配解，同时设定寻优次数为1，否则将第二层寻优所获得的种群加上第一层传下的种群，使用快速非支配排序和拥挤度计算策略，选择最优的N各染色体作为初始种群；
步骤6：依照以下的公式生成目标函数，其中各目标函数的相关权重λj为随机生成，各权重相加和为1，以该目标函数作为这一次改进遗传算法模块的目标函数；
目标函数：
Figure BDA0002378555580000041
其中：fi代表第i个染色体的目标函数值；k为目标数目；fij代表第i个染色体的第j个目标对应的目标函数值；fjmax、fjmin代表在第一层中所获得的各个目标函数的最大值和最小值；λj代表各目标所占的权重；
步骤7：将步骤5传得的种群放入到改进遗传算法模块中，作为该模块的初始种群，目标函数为步骤6所生成的目标函数，并设置遗传算法模块的最大迭代次数为S2；
步骤8：将步骤7获取的种群进行快速非支配排序和拥挤度计算，保留非支配解。寻优次数增加1；
步骤9：判断寻优次数是否达到最大寻优次数R，如果达到，则进入步骤10，否则返回步骤5；
步骤10：将步骤8所保留的非支配解集混合在一起，进行快速非支配排序，并输出非支配解。
本发明的有益效果是：
本发明解决了多目标柔性作业车间调度中相关算法所存在的稳定性差，搜索深度不够，无法对多目标中单一目标进行深入搜索的问题。
本发明通过改进的遗传算法，优化了交叉策略、变异策略并删除了选择算子。基于该改进遗传算法，本发明将改进遗传算法结合快速非支配排序和拥挤度计算模块，并为其设计了一种特殊的流程框架(双层遗传算法)。该算法可以在有限的时间内获得优秀的非支配解集，拥有很好的实用性，能够很好地运用到实际车间调度中。
附图说明
图1为本发明的双层遗传算法流程框架图。
图2为本发明中所用的改进遗传算法模块。
图3为案例Mk01所求出的非支配解目标函数值为[40，38，162]的一个甘特图。
具体实施方式
下面结合附图的实施例对本发明作进一步的说明。
如图1-2所示。
一种基于双层遗传算法的多目标柔性作业车间调度方法，它改进传统的遗传算法，使经过该遗传算法在有限时间内优化后的种群拥有较高的质量；同时，更改传统遗传算法对多目标问题的求解模式，提出一种双层求解的框架，相比于传统的遗传算法在求解质量上有明显提升，它包括步骤如下：
首先，采用机器序列和工序序列相配合的编码方式作为编码格式：机器序列中每个基因分别代表了第几个工件的第几道工序所选择的加工机器；工序序列中，每个基因代表了工件号，根据其在染色体中出现的位置表示其代表第几道工序；
其次，采用全主动调度的解码方式作为解码方式：其有以下两种具体的方式，分别为贪婪式解码与翻转染色体解码；
其中：
贪婪式解码：即根据染色体的工序序列的先后顺序，在满足工序先后约束的情况下将工序插入到机器对应的最佳可行的加工时刻上；
翻转染色体解码：根据染色体的工序序列，从后向前排序，即在满足工序约束的前提下，先排列工序号较大的工序，再排列工序号较小的工序，同时按照贪婪式解码的规则将工序块尽量向前排。其真正的加工过程是将解码后的甘特图翻转过来，用于指导真正的加工过程；
全主动调度的解码方式即在以上两种解码方式中选择目标函数值较小的解码方式作为实际使用的解码方式；
第三，初始化：
若目标函数为最大完工时间最小，则采用以下初始化方式：针对机器序列的初始化方法采用全局搜索、局部搜索和随机初始化的方案，将其比例分别设置为0.2、0.2、0.6，同时针对机器序列的排序采用优先选择余下加工时间最长、优先选择余下操作数最多、随机选择的方案，其中各方案所占的比率分别为：0.4、0.4、0.2；若目标函数为其他，则采用完全随机的初始化方法；
第四，交叉方式：
工序序列交叉采用的交叉方式选择优先操作交叉算子和全局位置交叉算子，两种交叉算子各有50％的概率使用；
机器序列交叉方式采用随机交叉方式，即随机生成一个长度为机器序列长度，值为0或1的辅助序列，当该序列中元素为零时，交叉后生成的机器序列选用对应位置的父代1的基因，否则选用父代2的基因；
第五，变异方式：
针对染色体的机器序列的变异，随机从其机器序列中选出一个基因，根据该基因找到所属的工序，从其可选机器集中随机选择一个机器号，代替该基因；针对染色体的工序序列的变异，随机从工序序列中选择一个基因，并从该工序序列中随机选择一个位置进行插入操作；
第六，改进交叉策略和变异策略：
按照上述交叉方式，将工序序列交叉N次，N为机器数量；工序序列每交叉一次，机器序列交叉M次，M为工件数量；交叉后共生成2×N×M个染色体，将这些染色体分成两组，然后将两个父染色体分别加入其中，取出两个最优的染色体，作为下一代染色体；
按照上述变异方式，对当前种群中满足变异概率的染色体进行了变异操作后，将变异后的染色体放入一个集合中，与当前种群中最差的染色体进行比较，若比最差染色体更优秀，则代替，否则不变；
第七，删除选择算子：通过删除选择算子的方式，可以有效提高算法的稳定性和搜索深度；
第八，改进遗传算法模块：如图2所示。
步骤1：设置参数：种群规模N，交叉率α，变异率β；
步骤2：如果没有初始种群，则根据当前的目标函数，使用一定的初始化策略生成初始化种群，否则使用传递下来的初始种群。设置进化次数为0。
步骤3：计算各染色体的目标函数值，该值表征了个体的优劣程度。
步骤4：交叉。将种群打乱，从前向后，每两个染色体分为一组，对每组染色体随机生成一个概率值判断是否小于交叉概率α，若小于，则按照交叉策略对其进行交叉操作。
步骤5：变异。对种群中每一个元素随机生成一个概率值判断是否小于变异概率β，若小于，则按照变异策略对种群进行优化。
步骤6：进化次数自增，如果进化次数超过最大迭代次数，进入步骤7，否则返回步骤3。
步骤7：输出当前的染色体种群。
仅改进遗传算法模块是不足以满足多目标求解的要求，必须使用一定的算法框架才能很好地发挥该模块的作用；
第九，利用快速非支配排序与拥挤度计算模块优先输出拥挤度值较大的元素：
由于处理的是多目标优化问题，因此必须使用一种方法对种群内元素进行排序；假设A和B是多目标优化问题的一个解；若A在各个目标函数下的值均不劣于B在各个目标函数下的值，同时A至少存在一个函数值比B对应的函数值优秀，则称作A支配B。若A不支配B，B也不支配A，则称A无差别于B；根据种群中各元素间的支配关系，可将种群按优到劣分为多层；对于同一层的元素，其相互间存在拥挤度关系；该模块的输出规则为优先输出属于较优层级的元素，当层级相同时，优先输出拥挤度值较大的元素；
第十，利用双层遗传算法框架进行调度方案的优化：
该算法的步骤分为两层：其中步骤1到步骤4属于第一层，步骤5到步骤10属于第二层；如图1所示。
步骤1：每一个目标都生成大小为N的染色体种群；当目标函数为最小化最大完工时间时，使用该目标函数专属的初始化方式，否则使用随机初始化方式；
步骤2：将每一种群分别放入设定了不同的目标函数的遗传算法模块中，设定种群最大迭代次数为S1，输出优化后的种群；
步骤3：将每一个目标优化后的种群混合在一起，分别计算当前种群中各目标函数的最大值fjmax和最小值fjmin并记录下来；
步骤4：使用快速非支配排序和拥挤度计算，选择最优的N个染色体作为下一层的初始染色体种群；
步骤5：这是第二层中第一次寻优，则使用从第一层传下的初始种群，并保存为当前种群的非支配解，同时设定寻优次数为1，否则将第二层寻优所获得的种群加上第一层传下的种群，使用快速非支配排序和拥挤度计算策略，选择最优的N各染色体作为初始种群；
步骤6：依照以下的公式生成目标函数，其中各目标函数的相关权重λj为随机生成，各权重相加和为1，以该目标函数作为这一次改进遗传算法模块的目标函数；
目标函数：
Figure BDA0002378555580000081
其中：fi代表第i个染色体的目标函数值；k为目标数目；fij代表第i个染色体的第j个目标对应的目标函数值；fjmax、fjmin代表在第一层中所获得的各个目标函数的最大值和最小值；λj代表各目标所占的权重；
步骤7：将步骤5传得的种群放入到改进遗传算法模块中，作为该模块的初始种群，目标函数为步骤6所生成的目标函数，并设置遗传算法模块的最大迭代次数为S2；
步骤8：将步骤7获取的种群进行快速非支配排序和拥挤度计算，保留非支配解。寻优次数增加1；
步骤9：判断寻优次数是否达到最大寻优次数R，如果达到，则进入步骤10，否则返回步骤5；
步骤10：将步骤8所保留的非支配解集混合在一起，进行快速非支配排序，并输出非支配解。
实施例：
如图3所示。
以Mk01案例为例，该案例是一个10个工件，6个可选加工工序，总工序数量为55的一个经典的柔性作业车间调度案例，分别以最大工件完工时间f1、最大机器负载f2、机器总负载f3为优化目标进行柔性作业车间调度多目标优化。
Mk01案例的详细数据如表1所示：
Figure BDA0002378555580000091
Figure BDA0002378555580000101
使用该案例可求得的非支配前沿如表2所示：
Figure BDA0002378555580000102
本发明未涉及部分与现有技术相同或可采用现有技术加以实现。

Claims (5)

1.一种基于双层遗传算法的多目标柔性作业车间调度方法，其特征是改进传统的遗传算法，使经过该遗传算法在有限时间内优化后的种群拥有较高的质量；同时，更改传统遗传算法对多目标问题的求解模式，提出一种双层求解的框架，相比于传统的遗传算法在求解质量上有明显提升，它包括步骤如下：
首先，采用机器序列和工序序列相配合的编码方式作为编码格式：机器序列中每个基因分别代表了第几个工件的第几道工序所选择的加工机器；工序序列中，每个基因代表了工件号，根据其在染色体中出现的位置表示其代表第几道工序；
其次，采用全主动调度的解码方式作为解码方式：其有以下两种具体的方式，分别为贪婪式解码与翻转染色体解码；
其中：
贪婪式解码：即根据染色体的工序序列的先后顺序，在满足工序先后约束的情况下将工序插入到机器对应的最佳可行的加工时刻上；
翻转染色体解码：根据染色体的工序序列，从后向前排序，即在满足工序约束的前提下，先排列工序号较大的工序，再排列工序号较小的工序，同时按照贪婪式解码的规则将工序块尽量向前排。其真正的加工过程是将解码后的甘特图翻转过来，用于指导真正的加工过程；
全主动调度的解码方式即在以上两种解码方式中选择目标函数值较小的解码方式作为实际使用的解码方式；
第三，初始化：
若目标函数为最大完工时间最小，则采用以下初始化方式：针对机器序列的初始化方法采用全局搜索、局部搜索和随机初始化的方案，同时针对机器序列的排序采用优先选择余下加工时间最长、优先选择余下操作数最多、随机选择的方案；若目标函数为其他，则采用完全随机的初始化方法；
第四，交叉方式：
工序序列交叉采用的交叉方式选择优先操作交叉算子和全局位置交叉算子，两种交叉算子各有50％的概率使用；
机器序列交叉方式采用随机交叉方式，即随机生成一个长度为机器序列长度，值为0或1的辅助序列，当该序列中元素为零时，交叉后生成的机器序列选用对应位置的父代1的基因，否则选用父代2的基因；
第五，变异方式：
针对染色体的机器序列的变异，随机从其机器序列中选出一个基因，根据该基因找到所属的工序，从其可选机器集中随机选择一个机器号，代替该基因；针对染色体的工序序列的变异，随机从工序序列中选择一个基因，并从该工序序列中随机选择一个位置进行插入操作；
第六，改进交叉策略和变异策略：
按照上述交叉方式，将工序序列交叉N次，N为机器数量；工序序列每交叉一次，机器序列交叉M次，M为工件数量；交叉后共生成2×N×M个染色体，将这些染色体分成两组，然后将两个父染色体分别加入其中，取出两个最优的染色体，作为下一代染色体；
按照上述变异方式，对当前种群中满足变异概率的染色体进行了变异操作后，将变异后的染色体放入一个集合中，与当前种群中最差的染色体进行比较，若比最差染色体更优秀，则代替，否则不变；
第七，删除选择算子：通过删除选择算子的方式，可以有效提高算法的稳定性和搜索深度；
第八，改进遗传算法模块。
仅改进遗传算法模块是不足以满足多目标求解的要求，必须使用一定的算法框架才能很好地发挥该模块的作用；
第九，利用快速非支配排序与拥挤度计算模块优先输出拥挤度值较大的元素：
由于处理的是多目标优化问题，因此必须使用一种方法对种群内元素进行排序；假设A和B是多目标优化问题的一个解；若A在各个目标函数下的值均不劣于B在各个目标函数下的值，同时A至少存在一个函数值比B对应的函数值优秀，则称作A支配B。若A不支配B，B也不支配A，则称A无差别于B；根据种群中各元素间的支配关系，可将种群按优到劣分为多层；对于同一层的元素，其相互间存在拥挤度关系；该模块的输出规则为优先输出属于较优层级的元素，当层级相同时，优先输出拥挤度值较大的元素；
第十，利用双层遗传算法框架进行调度方案的优化：
该算法的步骤分为两层：其中步骤1到步骤4属于第一层，步骤5到步骤10属于第二层；
步骤1：每一个目标都生成大小为N的染色体种群；当目标函数为最小化最大完工时间时，使用该目标函数专属的初始化方式，否则使用随机初始化方式；
步骤2：将每一种群分别放入设定了不同的目标函数的遗传算法模块中，设定种群最大迭代次数为S1，输出优化后的种群；
步骤3：将每一个目标优化后的种群混合在一起，分别计算当前种群中各目标函数的最大值fjmax和最小值fjmin并记录下来；
步骤4：使用快速非支配排序和拥挤度计算，选择最优的N个染色体作为下一层的初始染色体种群；
步骤5：这是第二层中第一次寻优，则使用从第一层传下的初始种群，并保存为当前种群的非支配解，同时设定寻优次数为1，否则将第二层寻优所获得的种群加上第一层传下的种群，使用快速非支配排序和拥挤度计算策略，选择最优的N各染色体作为初始种群；
步骤6：依照以下的公式生成目标函数，其中各目标函数的相关权重λj为随机生成，各权重相加和为1，以该目标函数作为这一次改进遗传算法模块的目标函数；
目标函数：
Figure FDA0002378555570000031
其中：fi代表第i个染色体的目标函数值；k为目标数目；fij代表第i个染色体的第j个目标对应的目标函数值；fjmax、fjmin代表在第一层中所获得的各个目标函数的最大值和最小值；λj代表各目标所占的权重；
步骤7：将步骤5传得的种群放入到改进遗传算法模块中，作为该模块的初始种群，目标函数为步骤6所生成的目标函数，并设置遗传算法模块的最大迭代次数为S2；
步骤8：将步骤7获取的种群进行快速非支配排序和拥挤度计算，保留非支配解。寻优次数增加1；
步骤9：判断寻优次数是否达到最大寻优次数R，如果达到，则进入步骤10，否则返回步骤5；
步骤10：将步骤8所保留的非支配解集混合在一起，进行快速非支配排序，并输出非支配解。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征是所述的改进遗传算法包含以下步骤：
步骤1：设置参数：种群规模N，交叉率α，变异率β；
步骤2：如果没有初始种群，则根据当前的目标函数，使用一定的初始化策略生成初始化种群，否则使用传递下来的初始种群。设置进化次数为0；
步骤3：计算各染色体的目标函数值，该值表征了个体的优劣程度；
步骤4：交叉。将种群打乱，从前向后，每两个染色体分为一组，对每组染色体随机生成一个概率值判断是否小于交叉概率α，若小于，则按照一定交叉策略对其进行交叉操作；
步骤5：变异。对种群中每一个元素随机生成一个概率值判断是否小于变异概率β，若小于，则按照一定的变异策略对其进行变异操作；
步骤6：进化次数自增，如果进化次数超过最大迭代次数，进入步骤7，否则返回步骤3；
步骤7：输出当前的染色体种群。
3.根据要求2所述的方法，其特征所述的改进交叉策略包括以下步骤：
步骤1：将工序序列交叉N次，N为机器数量；工序序列每交叉一次，机器序列交叉M次，M为工件数量；
步骤2：交叉后共生成2×N×M个染色体，然后将两个父染色体加入交叉所生成的染色体组中，取出两个最优的染色体，作为下一代染色体。
4.根据要求2所述的方法，其特征是所述的改进变异策略包括以下步骤：
步骤1：针对染色体的机器序列的变异，随机从其机器序列中选出一个基因，根据该基因找到所属的工序，从其可选机器集中随机选择一个机器号，代替该基因。针对染色体的工序序列的变异，随机从工序序列中选择一个基因，并从该工序序列中随机选择一个位置进行插入操作；
步骤2：对当前种群中满足变异概率的染色体进行了变异操作后，将变异后的染色体放入一个集合中，与当前种群中最差的染色体进行比较，若比最差染色体更优秀，则代替，否则不变。
5.根据要求1所述初始化方法，其特征在于当优化目标为最大工件完工时间时，机器序列采用包括：全局选择、局部选择和随机选择的初始化方法，三种方法在初始化种群中所占的比分别为：0.2、0.2、0.6；工序序列采用包括：剩余加工时间最长、剩余操作数最多和随机选择的初始化方法，三种方法在初始化种群中所占的比分别为：0.4、0.4、0.2。
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