一种基于解可信度与双档案群智优化的作业车间调度方法

摘要

本发明公开了一种基于解可信度与双档案群智优化的作业车间调度方法，包括，初始化参数，并根据订单参数获取约束条件以及搜索空间；随机产生粒子初始位置，并获取初始解，建立优化率档案O与精英档案E；从优化率档案O与精英档案E中选取榜样指导种群学习，并根据解可信度D对搜索策略进行调整；更新种群，并更新种群中每个粒子的历史最优适应值以及精英档案E和优化率档案O；根据历史最优适应值选取全局最优个体并通过编码获得当前解；判断是否满足结束条件，若满足则输出最小完工时间；若不满足则重新计算解可信度D；本发明能有效解决复杂作业车间调度问题，实现车间生产的排产与调度管理，提高企业的生产效率。