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申请/专利权人：昆明理工大学

摘要：本文公开了一种应用于中药制粒的异构并行机车间的动态调度方法，中药制粒特点考虑除多品规，多批量，产量大等生产特性以及加工过程中的约束之外，同时还需要考虑节假日和定期维修等实际约束，建立一个以尽量满足优先级的前提下最小化最大完工时间为目标的多品规多约束带设置时间的异构并行机调度模型，提出一种改进的变邻域多种群狐狸算法。设计了两种更新个体的交叉操作和变异操作，加快算法的更新效率。设计一种变邻域局部搜索策略，采用多种邻域扰动操作避免算法陷入局部最优的缺陷，多种邻域结构提高算法的深度挖掘能力。通过生产实例结果表明本发明可有效求解中药制粒生产中的调度问题。

主权项：1.一种应用于中药制粒的异构并行机车间的动态调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：基于产品品规为工序，以及加工产品对应的加工产线，将在尽量满足优先级前提下最小化最大完工时间作为目标函数，建立多品规中药制药异构并行机车间调度的模型，并确定模型的约束条件；S2：对带设置时间的多品规中药制粒异构并行机车间调度的模型求解，包括以下子步骤；S2.1：初始化种群：包括确定加工顺序；确定各工序选择的加工产线；确定加工总时长；设置参数包括种群大小、迭代次数、局部搜索次数、读取订单、放假信息、产线定期维修时间表、原材料到货情况时间表、产线在制情况表；S2.2：随机平均划分种群：把得到的种群随机平均划分到探索种群和开发种群中；S2.3：执行探索操作：使用保优操作，保留初始探索种群最优个体，之后在种群中计算每个个体的适应度，根据适应度采用轮盘赌选择操作选择种群中的两个个体进行交叉操作和变异操作；S2.4：执行开发操作：在开发种群中计算每个个体适应度，根据适应度选择种群中的个体进行交叉操作，并且生成小于1的随机数，与引导概率比较，如果，则选择1的位置进行交叉，否则选择0的位置；S2.5：合并种群：两个子种群均采用贪婪策略更新种群内部的个体，之后合并两个子种群完成种群更新；S2.6：对更新种群中的优秀个体进行局部搜索操作：随机选择一个邻域，根据该值使用扰动策略，得到相应邻域搜索操作的最优结果，对摇晃后的解进行局部搜索，通过不同策略对解进行不同类型的邻域操作；如果找到一个使得目标函数更小的解，则更新扰动解并重置搜索计数器，如果连续两次局部搜索都未能改进解，则增加邻域大小，直到增加直到达到，之后判断种群中最优个体是否被优化，是则保留优化后的个体，否则判断邻域搜索次数是否大于阈值，是则结束局部搜索执行S2.7，否则继续选择邻域操作重复S2.6直至达到迭代次数；S2.7：判断是否达到预设迭代次数，是则得到异构并行机车间的动态调度方法，否则执行S2.2。

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