数字孪生环境中基于布谷鸟改进PSO的车间调度方法

本发明属于车间调度，具体涉及到一种数字孪生环境中基于布谷鸟改进pso的车间调度方法。

背景技术：

1、车间调度问题是制造业中的一个复杂问题，它涉及到如何有效地分配和利用资源，以确保生产过程的高效和顺畅。近年来，数字孪生技术已成为优化车间调度的重要工具。智能制造与数字孪生技术的关系非常密切，数字孪生技术是智能制造深入发展的必然阶段，它的核心是分析推理决策，这与智能制造的本质内涵直接呼应。智能制造涉及感知、分析、推理、决策和控制的闭环过程，而数字孪生强调利用物理模型、传感器数据、运行历史等信息，通过仿真过程在虚拟空间中完成映射，反映实体装备的全生命周期过程。数字孪生技术的发展经历了三个主要阶段。最初是技术积累期，在21世纪前，二维绘图工具和仿真技术的出现为数字孪生技术的发展奠定了基础。其次是概念发展期，2000-2015年间，航空和军事领域提出了数字孪生的基本概念。最后是应用爆发期，数字孪生技术与航空航天、工业、医疗等领域结合，拓展了更多应用场景。

2、数字孪生技术通过创建一个虚拟的工厂模型，可以实时反映生产线的状态，从而帮助管理者做出更加精准的决策。

3、在众多优化算法中，粒子群优化(pso)算法因其简单有效而被广泛应用于车间调度问题。但在解决车间调度问题时，它也存在一些明显的缺点。

4、首先，pso算法容易陷入局部最优解，特别是在面对具有多个局部极值点的复杂问题时。这是因为算法在搜索过程中可能会过早地收敛到一个非全局最优的解上，从而无法探索到更好的解决方案。这种现象通常是由于算法中粒子的多样性迅速消失所致，导致整个粒子群过早地聚集在局部最优解附近。

5、其次，pso算法在精确性方面存在不足。由于算法缺乏精细搜索方法的配合，它往往不能得到非常精确的结果。在每一步迭代中，pso算法仅利用了群体最优和个体最优的信息，没有充分利用计算过程中获得的其他信息。

6、此外，pso算法虽然提供了全局搜索的可能，但并不能保证收敛到全局最优点上。这一点在车间调度问题中尤为重要，因为找到全局最优解对于优化生产效率和降低成本至关重要。

7、还有，pso算法目前还没有一个严格的理论基础。它主要是通过对某种群体搜索现象的简化模拟而设计的，但并没有从原理上说明这种算法为什么有效，以及它适用的范围。这使得算法的改进和应用受到一定的限制。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术的缺陷，提供一种全局搜索能力强、收敛速度快、适应性强的数字孪生环境中基于布谷鸟改进pso的车间调度方法。

2、解决上述技术问题所采用的技术方案是：

3、一种数字孪生环境中基于布谷鸟改进pso的车间调度方法，包括以下步骤：

4、步骤1.粒子群初始化

5、定义车间调度问题的目标函数，根据车间调度问题随机生成初始粒子群，每个粒子代表一个潜在的调度方案，为每个粒子分配一个随机速度，表示调度方案的变化趋势；

6、步骤2.设计编码方案，将调度方案映射为粒子的位置向量；

7、步骤3.根据目标函数构建适应度函数，用于评估每个粒子代表的调度方案的优劣；

8、步骤4.个体最优和全局最优的确定

9、计算每个粒子的适应度，并记录每个粒子的个体最优解，在所有粒子中找出最佳适应度的粒子，作为全局最优解；

10、步骤5.参数设置与自适应调整

11、参数包括惯性因子w、加速常数c1和c2、速度最大值vmax和速度最小值vmin、迭代次数t、粒子群大小n；

12、自适应调整包括搜索过程中动态调整惯性因子、适应度反馈调整、迭代次数调整、参数范围调整、基于性能的调整；

13、步骤6.基于布谷鸟策略进行粒子更新

14、按照下式进行粒子速度更新：

15、

16、式中，为粒子xi在第d维上的新速度，为粒子xi在第d维上的当前速度，为粒子xi在第d维上的当前位置，为粒子xi在第d维上的个体最优位置，r1和r2为介于[0,1]之间的随机数，用于引入随机性，f是干扰因子，用于控制布谷鸟策略的影响强度，为随机选择的其他粒子的位置，代表了布谷鸟策略中的随机探索行为；

17、按照下式进行粒子位置更新：

18、

19、式中，为粒子xi在第d维上的新位置；

20、步骤7.交叉和变异操作

21、交叉操作：从当前粒子群中选择两个或多个粒子作为交叉对象，在粒子的位置向量中随机选择一个交叉点或多个交叉点，根据选定的交叉方式，交换交叉对象在交叉点位置的信息，交叉的结果是一个或多个新的位置向量，这些向量代表了新的调度方案；

22、变异操作：从当前粒子群中选择一个或多个粒子作为变异对象，选择一种变异方式，对变异对象的位置信息进行修改；

23、步骤8.迭代过程与收敛判断

24、重复执行步骤3～7对粒子群迭代更新，每次迭代后，判断是否收敛，即是否找到满意的解或达到最大迭代次数；

25、步骤9.输出最优解

26、迭代结束时输出具有最佳适应度值的粒子对应的调度方案作为最优解，对最优解进行解码和排序，以满足实际车间调度的需求。

27、优选的，所述步骤2中的编码方案为顺序编码、排列编码、二进制编码、实数编码、混合编码、基于随机键的编码中的一种。

28、优选的，所述步骤3中构建适应度函数的方法为：基于车间调度问题的目标函数，确定车间调度问题的约束条件，将约束条件融入目标函数中，定义适应度函数对目标函数进行评估，为每个调度方案打分，如果调度方案违反了约束条件，通过引入惩罚项来降低其适应度得分惩罚项应当足够大，以确保违反约束的调度方案在搜索过程中被有效避免，对适应度得分进行归一化处理，用于指导粒子的搜索行为。

29、优选的，所述步骤5中惯性因子w的值为0.4～0.9，加速常数c1和c2的值均为2。

30、优选的，所述步骤7中交叉方式为单点交叉或多点交叉或均匀交叉。

31、优选的，所述步骤7中变异方式为随机重置或交换变异或扰动变异。

32、优选的，所述步骤5中动态调整惯性因子的方法为：

33、

34、式中，wmin和wmax是预设的最小与最大惯性因子，wmin＝0.4，wmax＝0.9，为第t次迭代时粒子xi的适应度，为第t次迭代时所有粒子的平均适应度，为第t次迭代时所有粒子的最小适应度。

35、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现数字孪生环境中基于布谷鸟改进粒子群优化算法的车间调度方法的步骤。

36、一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现数字孪生环境中基于布谷鸟改进粒子群优化算法的车间调度方法的步骤。

37、本发明的有益效果如下：

38、本发明是结合了布谷鸟搜索算法和粒子群优化算法的优点在解决复杂优化问题时，尤其是车间调度问题具有以下优点：

39、1)增强的全局搜索能力

40、布谷鸟算法的引入增加了搜索空间的广度，使得本发明能够更全面地探索解空间，提高找到全局最优解的可能性。

41、2)提高收敛速度

42、粒子群优化算法的特点是快速收敛，而布谷鸟算法的加入进一步加速了收敛过程，使得本发明能够在较短的时间内找到高质量的解。

43、3)避免早熟收敛

44、布谷鸟算法的随机探索特性有助于算法跳出局部最优解，减少本发明在未充分搜索的情况下过早收敛的风险。

45、4)改善种群多样性

46、布谷鸟算法通过随机选择和替换粒子，增加了种群的多样性，有助于避免本发明陷入单一的搜索路径。

47、5)提升优化效果

48、本发明结合了两种算法的优点，能够在保持pso算法易于实现和快速收敛的特点的同时，通过布谷鸟算法的全局搜索能力，提高解的质量和搜索效率。

49、6)适应性强

50、本发明能够适应不同的优化问题和变化的环境条件，对于车间调度中的动态变化和不确定性具有较好的适应性。

51、7)灵活性和可扩展性

52、本发明的结构允许根据具体问题的特性进行调整和扩展，例如通过引入特定的编码和解码策略来适应车间调度的特殊要求。

53、8)减少计算资源消耗

54、通过有效的搜索策略和自适应参数调整，本发明能够在较少的迭代次数内找到优秀的解，从而减少计算资源的消耗。