一种基于遗传算法的水果冻干生产调度方法

技术特征：
1.一种基于遗传算法的水果冻干生产调度方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤s1：获取待冻干的n个水果切片的水果类型、切片重量、切片厚度、到达时间和设备信息；步骤s2：构建采用遗传算法的模型，并确定相关的约束条件；步骤s3：对上述模型利用遗传算法处理，通过初始种群与编码、动态规划函数、选择操作及适应度函数、交叉与变异操作，直到产生最优解，即最优生产调度方法；步骤s4：将通过算法产成的最优生产调度方法结果进行显示。2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的水果冻干生产调度方法，其特征在于：所述的步骤s1中采用多台规格相同的真空冻干机，每台真空冻干机可以容纳多个水果切片同时加工；每一批装载的水果切片总重量不能超过机器容量c；各批次的加工时间由速冻时间和保温脱水时间组成，不同类型的水果需要速冻到不同温度，只有相同类型的水果可以装载到同一批中，即存在不相容工件族，速冻时间与批中总重量成反比，保温时间主要取决于批中最大水果切片厚度，批次b
b
的加工时间可表示为：其中，α
i
表示类型i的速冻时间系数，而所有品种有相同的保温脱水时间系数β，w
j
表示切片重量，s
j
表示切片厚度，真空冻干机加工过程不允许暂停插入其他批次，调度目标为最小化最大完成时间c
max
。3.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的水果冻干生产调度方法，其特征在于：所述的步骤s3中的遗传算法处理步骤如下：步骤sa：读入加工信息，设置种群规模、迭代次数、交叉和变异概率，开始遗传算法；步骤sb：初始化种群，基于工件序列编码产生染色体，染色体数量为预设种群规模；步骤sc：调用动态规划函数，计算每个染色体对应的最大完成时间目标函数值，并转化为适应度值，保存历史最优染色体及其目标函数值；步骤sd：通过轮盘赌的方式选择存留的染色体；步骤se：基于预设交叉概率，父代染色体多点交叉产生新个体；步骤sf：基于预设变异概率，产生新个体；步骤sg：是否达到迭代次数；步骤sh：当未达到迭代次数时，返回步骤sc重新计算；当达到迭代次数时，输出历史最优染色体及其目标函数值。4.根据权利要求3所述的一种基于遗传算法的水果冻干生产调度方法，其特征在于：所述的步骤sb中初始种群的优劣对算法计算效率具有较大影响，为了使初始种群中存在较优染色体，第1个染色体通过以下方式产生：按到达时间从小到大规则排序，到达时间相同则按重量从大到小排序；最后1个染色体的产生方式：按重量从大到小排序，重量相同则按到达时间从小到大规则排序。5.根据权利要求3所述的一种基于遗传算法的水果冻干生产调度方法，其特征在于：在所述的步骤sc中的动态规划函数将染色体编码作为水果切片的加工顺序，并通过动态规划函数计算得到调度方案和对应的最大完成时间。6.根据权利要求5所述的一种基于遗传算法的水果冻干生产调度方法，其特征在于：所
述的步骤sc中的动态规划函数的流程如下：步骤sc1：读取最先空闲的真空冻干机k，设空闲时刻为t，并设置真空冻干机k的最迟开始加工时间为t t，其中t为单一批次最长加工时间的80％，转步骤sc2；步骤sc2：按序列l分别为各品种在时刻t前到达的水果切片组批。如果存在某种水果的待调度重量达到最小加工重量，则优先安排重量最大的品种加工，并更新真空冻干机下次空闲时刻为该批次的完成时间，转步骤sc4；否则如果各种水果的待加工重量都达不到最小加工重量，则转步骤sc3；步骤sc3：如果时刻t不小于真空冻干机的最迟开始时间，并且时刻t前到达的待调度水果切片不为空，则安排待调度总重量最大的品种加工，并更新真空冻干机下次空闲时刻为该批次的完成时间，转步骤sc4；否则，将下个时间窗到达的工件考虑进来，即更新时刻t，令t＝t t/3，转步骤sc2；步骤sc4：如果所有工件调度完毕，输出调度结果；否则，转步骤sc1。7.根据权利要求3所述的一种基于遗传算法的水果冻干生产调度方法，其特征在于：所述的步骤sc中的目标函数值转化为适应度值的公式为：其中r
j
表示到达时间，max(r
j
)表示工件的最大到达时间，c
max
(i)表示种群中第i个染色体解码计算得到的最大完成时间，3600表示将时间单位从秒换算为小时；染色体的适应度值转换为概率值的公式为：p(i)＝fitness(i)/∑
k∈pop
fitness(k)
ꢀꢀ
(2)其中pop表示当代种群。8.根据权利要求3所述的一种基于遗传算法的水果冻干生产调度方法，其特征在于：所述的步骤sd中采用轮盘赌的方式选择交叉与变异之后存留的优势染色体。每个染色体在轮盘中的概率范围通过以下方式得到：第1个染色体在轮盘中的概率区间：[0,p(1)]；第n个染色体在轮盘中的概率区间：9.根据权利要求3所述的一种基于遗传算法的水果冻干生产调度方法，其特征在于：所述的步骤se中先对要进行交叉操作的父代染色体进行复制，记为父代染色体1和父代染色体2，预先设置交叉概率，随机生成浮点数序列并逐个与交叉概率比较；如果随机浮点数小于交叉概率则保留父代染色体1对应位置的基因，并删除父代染色体2中对应的基因编码；反之如果随机浮点数不小于交叉概率，则将父代染色体1对应位置的基因变为-1，然后按照变化后父代染色体2剩下的编码依次填充到父代染色体1中编码为-1的位置，这样就得到新的子代染色体。10.根据权利要求3所述的一种基于遗传算法的水果冻干生产调度方法，其特征在于：所述的步骤sf中预设变异概率，如果随机数小于预设变异概率，当前染色体则进行变异操作；对一个有n个基因的染色体进行变异时，先用随机函数randint(0,n)产生两个整数，然后将这两个整数对应位置的基因进行交换，以此变异得到新的染色体。

技术总结
本发明公开了一种基于遗传算法的水果冻干生产调度方法，包括以下步骤：步骤S1：获取待冻干的n个水果切片的水果类型、切片重量、切片厚度、到达时间和设备信息；步骤S2：构建采用遗传算法的模型，并确定相关的约束条件；步骤S3：对上述模型利用遗传算法处理，通过初始种群与编码、动态规划函数、选择操作及适应度函数、交叉与变异操作，直到产生最优解，即最优生产调度方法；步骤S4：将通过算法产成的最优生产调度方法结果进行显示。相比传统采用贪婪策略的遗传算法，本发明提出的遗传算法运算得到的调度方案明显可以缩短水果冻干的最大完成时间，提高加工效率。水果类型越多，或者真空冻干机数量越多，优势越明显。优势越明显。优势越明显。


技术研发人员：黄锦钿
受保护的技术使用者：韩山师范学院
技术研发日：2022.03.30
技术公布日：2022/6/10