一种复杂生产过程闭环调度优化方法
专利汇可以提供一种复杂生产过程闭环调度优化方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种复杂生产过程闭环调度优化方法，首先采用有向无环图描述带合作加工约束与设备整定时间约束的job-shop问题；其次，提取共生进化 算法 种群状态关键特征，离线训练用于自适应调节共生 进化算法 参数的参数整定模型，利用种群 迭代 状态信息获取当前种群最优参数，指导算法寻优；最后，结合种群实际迭代情况的反馈信息，在线更新参数整定模型，保持其鲁棒性，实现获取高 质量 机器分配与工序排序同步优化的目的。利用本发明能够获取解质量良好的调度方案。，下面是一种复杂生产过程闭环调度优化方法专利的具体信息内容。
1.一种复杂生产过程闭环调度方法，其特征在于：该方法的实现过程如下，步骤1，设计复杂生产过程调度方案编解码方案；
对于生产线上的若干工件和m台加工设备，采用有向无环图来描述工序间复杂的先后约束；有向无环图的节点表示工件的各工序；有向线条表示工序间的先后约束关系，前置工序指向后序工序，线条上的数字则表示各工序间的整定时间，设如图1中的工件1的工序1与工件1的工序2不在同一设备上进行加工，则工件1的工序2最早可以在工件1的工序1完工4分钟后开始加工；对于需要合作加工的两个或多个工序，则采用有向无环图中的同一个节点来描述；采用二段式编码，设有向线条的有向无环图中总共有N个节点，则编码长度为2N；
前半段编码长度为N，表示机器分配方案，各编码的值为1到M的整数，表示该工序被分配的机器号；后半段编码长度为n，编码值是1到N的随机不重复整数，表示工序排序方案，数字越小表示该工序优先级越高；
步骤2，基于SARSA(λ)算法离线训练共生进化算法参数模型；
步骤2.1，构建描述共生进化算法种群迭代情况的状态；采用4维向量s＝[Dt/D0 Et/E0 Rt t/T]表示，式中，t为当前种群迭代次数，T为预设最大迭代次数，D0和E0分别为初始种群的多样性和集中性因子；Dt、Et和Rt分别为第t次迭代时种群的多样性、集中性和进化率因子，按照如下方式计算：
式中，Dt描述第t次迭代中候选的生产调度方案的离散程度， 和 分别为第t次迭代中第p和h个个体，N是种群规模， 和 分别为个体 和 的适应度函数值；
式中，Et描述第t次迭代中候选的生产调度方案的集中程度， 是第t次迭代中的最佳个体，|| ||为求二范数；
式中，Rt描述第t代迭代中候选的生产调度方案的改进程度；此外，为了能够应用SARSA(λ)算法，需要对状态进行离散化；考虑到Dt/D0、Et/E0和Rt处于区间[0,+∞)内，t/T处于区间[0,1]内，将其分别划分为ND、NE、NR和NT个子区间，这样，整个状态被划分为ND×NE×NR×NT个子区间；
步骤2.2，设计适用于参数动态自适应整定的动作集合A＝[a1,a2,···,au,···,aU]；式中，U为动作总个数，u为动作索引号，a1,a2和au分别为第1,2和u个动作；因此，对需控制的共生进化算法参数，即步长控制因子H进行如下方式的线性离散化；
式中，Hmax和Hmin分别为参数H的上下限；
步骤2.3，定义以平衡算法全局和局部搜索为目的的回报函数r(s,a)；为此，算法种群需保持一个期望的有益变异率，即子代种群比父代种群中适应度函数值更优的个体所占的比例；为保证算法搜索能力，设定有益变异率为1/5，定义回报函数如下：
式中，s为状态，a为采取的动作， 为个体xh在执行动作a后的个体，f(*)为适应度函数，sign(*)为符号函数，如果v＞0，sign(v)＝1；否则，sign(v)＝0；
步骤2.4，根据步骤1中定义的状态、动作和回报函数，基于SARSA(λ)算法离线训练参数模型，即Q值矩阵；对于每一次探索，创建一个与Q值矩阵相同维度的空矩阵E，按照ε-贪心算法在动作集合中选取一个动作来执行，即按照均匀分布产生一个在区间(0,1)内的随机数，如果该值大于ε，则选取当前Q值矩阵中的最优动作，否则，在动作集合中随机选取一个动作并更新矩阵E：
E(s,a)←E(s,a)+1 (6)
在执行该动作后，根据(5)计算出相应的回报函数值，并按照下式更新Q值矩阵和矩阵E：
Q(s,a)←Q(s,a)+βδE(s,a)
E(s,a)←γλE(s,a) (7)
式中，β为学习速率，γ和λ为折扣因子，δ按照如下方式计算：
δ＝r(s,a)+γQ(s',a')-Q(s,a) (8)
其中s'为状态s执行动作a后的状态，a'为按照ε-贪心算法选取的动作；如此迭代，直到达到预设的最大迭代次数则结束本次探索；重复若干次探索过程，即可得到各个状态下最优的参数整定Q值矩阵；
步骤3，共生演化计算操作；该算法每代需执行以下三个阶段操作：互惠、共栖和寄生；
步骤4，根据反馈信息在线更新参数整定模型；为保持离线训练的参数整定模型的有效性，需对其进行在线更新。
2.根据权利要求1所述的一种复杂生产过程闭环调度方法，其特征在于：步骤3.1，互惠阶段；记 为第t代种群中适应度函数值最小的个体，即最佳个体，首先按照下式得到中间个体
式中， 和 分别为随机选取的第t代种群中第i个与第j个个体， 为两个体
之间的交互向量，H为步长控制因子，C～U(1,2)是收益系数，为在区间(1,2)内的服从均匀分布的随机数；
步骤3.2，共栖阶段；根据中间个体 生成子代个体
式中，V～U(0,1)是接收率因子，为在区间(1,2)内的服从均匀分布的随机数；
步骤3.3，寄生阶段；比较个体 与 的适应度函数值 与 若
则用子代个体 替换种群中父代个体
3.根据权利要求1所述的一种复杂生产过程闭环调度方法，其特征在于：步骤4.1按照下式的方式获取回报函数值：
步骤4.2按照下式的方式更新Q值矩阵
Q(s,a)←αQ(s,a)+(1-α)[r+γmaxQ(s',a')-Q(s,a)] (12)
式中，a为实际迭代采用的动作，α为较大的学习速率，s'为当前种群的状态，maxQ(s',a')为当前种群状态对应的最大Q值。
一种复杂生产过程闭环调度优化方法
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