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1.基于蚁群算法的铝型材车挤压车间能耗优化调度方法，其特征在于，所述优化调度方法包括以下步骤：步骤1：构建铝型材挤压车间能耗调度模型，确定铝型材挤压车间最小能耗目标函数E<sub>Min</sub>，所述目标函数E<sub>Min</sub>包括两个子目标：工件拖期成本、机器的能耗成本；目标函数E<sub>Min</sub>如公式（1.1）所示： <img file="2014106587813100001DEST_PATH_IMAGE001.GIF" wi="554" he="54" />（1.1） 该目标函数应满足下列条件：<img file="155482DEST_PATH_IMAGE002.GIF" wi="83" he="47" />（1.2）<img file="2014106587813100001DEST_PATH_IMAGE003.GIF" wi="95" he="51" /> （1.3）<img file="228481DEST_PATH_IMAGE004.GIF" wi="107" he="24" /> （1.4） 式（1.2）表示工件只能在一台机器上加工； 式（1.3）表示当工件的完成时间由开始时间和机器加工时间决定； 式（1.4）表示工件的开始时间取决于上一个工件的完成时间和该工件的到达时间； 以下是目标函数用的参数变量：<img file="2014106587813100001DEST_PATH_IMAGE005.GIF" wi="14" he="15" />：工件的数量；<img file="337382DEST_PATH_IMAGE006.GIF" wi="18" he="15" />：机器的数量；<img file="DEST_PATH_IMAGE007.GIF" wi="24" he="26" />：安排在机器<img file="246563DEST_PATH_IMAGE008.GIF" wi="14" he="20" />上加工的工件数量；<i> w</i><sub><i>1</i></sub>:工件拖期成本系数;<i> w</i><sub><i>2</i></sub>:机器能耗成本系数;<i> r</i><sub><i>i</i></sub>:每个工件<i>i</i>独立的到达时间;<i> d</i><sub><i>i</i></sub>:每个工件<i>i</i>交货时间; <i>t</i><sub><i>ij</i></sub>:机器对工件的加工时间；<i> p</i><sub><i>i1：</i></sub><img file="DEST_PATH_IMAGE009.GIF" wi="21" he="21" />第<i>i</i>个工件的单位时间拖期成本； <i>p</i><sub><i>j2：</i></sub>第<i>j</i>台机器的单位时间运行能耗成本； <i>p</i><sub><i>j3：</i></sub>第<i>j</i>台机器的单位时间待机能耗成本；<i> f(t):</i>不同时间段的电力价格； 决策标量：<img file="20484DEST_PATH_IMAGE010.GIF" wi="203" he="51" /><img file="DEST_PATH_IMAGE011.GIF" wi="24" he="39" />用于判断某个工件是否在指定机器上加工，若<img file="964301DEST_PATH_IMAGE012.GIF" wi="39" he="27" />则表示工件<img file="DEST_PATH_IMAGE013.GIF" wi="9" he="18" />在机器<img file="165475DEST_PATH_IMAGE014.GIF" wi="14" he="20" />上加工，否则不在机器<img file="217744DEST_PATH_IMAGE014.GIF" wi="14" he="20" />上加工；步骤2:信息素及其初始化<b> </b>根据蚂蚁的两阶段寻径过程，信息素分为τj和τij两部分，τj表示机器<img file="DEST_PATH_IMAGE015.GIF" wi="18" he="21" />Mj上的信息素，初始值为<img file="280509DEST_PATH_IMAGE016.GIF" wi="53" he="21" />；τij表示机器<img file="62521DEST_PATH_IMAGE015.GIF" wi="18" he="21" />Mj和工件<img file="716487DEST_PATH_IMAGE013.GIF" wi="9" he="18" />之间的信息素，初始值τij=0；步骤3：蚁群算法三阶段解的构建首先选择最早可以获取的机器<img file="256053DEST_PATH_IMAGE017.GIF" wi="15" he="21" />，然后选择在机器上工件拖期成本最小的工件<img file="902935DEST_PATH_IMAGE018.GIF" wi="12" he="18" />，最后根据工件<img file="211556DEST_PATH_IMAGE019.GIF" wi="8" he="15" />选择机器能耗成本最小的机器<img file="36424DEST_PATH_IMAGE020.GIF" wi="18" he="21" />；通过机器再选择的过程将拖期成本子目标与机器能耗成本子目标联系起来，提升算法性能;具体如下：选择机器首先选择加工的机器，采用的启发式规则是最早可以获取的机器，这可以使得工件的完成时间最小;为了增加搜索随机性，给定参数<img file="DEST_PATH_IMAGE021.GIF" wi="71" he="24" />和随机数<img file="391182DEST_PATH_IMAGE022.GIF" wi="21" he="24" />，如果<img file="DEST_PATH_IMAGE023.GIF" wi="60" he="24" />，蚂蚁选择最早可以获取的机器，否则按公式（1.6）的概率分布<img file="61329DEST_PATH_IMAGE024.GIF" wi="15" he="18" />选择机器<img file="224457DEST_PATH_IMAGE025.GIF" wi="18" he="24" />：<img file="469494DEST_PATH_IMAGE026.GIF" wi="174" he="56" />(1.5)<img file="DEST_PATH_IMAGE027.GIF" wi="168" he="69" />(1.6)选择工件根据工件个数，用禁忌表<i>tabu</i><sub><i>k</i></sub> (<i>k</i>=1,2,…,<i>n</i>)记录当前蚂蚁所选择的工件，禁忌表随着蚂蚁寻径作动态调整. 给定参数<img file="327859DEST_PATH_IMAGE028.GIF" wi="66" he="24" />和随机数<img file="DEST_PATH_IMAGE029.GIF" wi="18" he="24" />，如果<img file="785385DEST_PATH_IMAGE030.GIF" wi="51" he="24" />，蚂蚁选择最小拖期成本的工件，否则按公式（1.8）的概率分布<img file="DEST_PATH_IMAGE031.GIF" wi="14" he="18" />选择工件<img file="147228DEST_PATH_IMAGE032.GIF" wi="14" he="21" />：<img file="DEST_PATH_IMAGE033.GIF" wi="279" he="69" />(1.7)<img file="969690DEST_PATH_IMAGE034.GIF" wi="248" he="111" />(1.8)<img file="DEST_PATH_IMAGE035.GIF" wi="237" he="50" />(1.9)<img file="299040DEST_PATH_IMAGE036.GIF" wi="39" he="27" />是启发式函数，反映机器<img file="DEST_PATH_IMAGE037.GIF" wi="18" he="24" /><img file="310990DEST_PATH_IMAGE015.GIF" wi="18" he="21" />上加工工件<img file="42185DEST_PATH_IMAGE013.GIF" wi="9" he="18" />的拖期成本，优先选择综合成本最小的工件在该机器上生产；<i>α</i>是信息启发因子，反映了蚁群运动过程积累信息对当前蚂蚁选择的影响；<i>β</i>是期望启发因子，表示启发式信息在蚂蚁选择中的重视程度；选择机器对于工件<img file="769970DEST_PATH_IMAGE032.GIF" wi="14" he="21" />而言，最早可以获得的机器<img file="868507DEST_PATH_IMAGE038.GIF" wi="18" he="24" />并不一定是加工该工件能耗最小的机器，因此采用迭代的方法，再次根据机器加工能耗最小选择机器<img file="DEST_PATH_IMAGE039.GIF" wi="21" he="24" />，如式（2.0）所示：<img file="667836DEST_PATH_IMAGE040.GIF" wi="240" he="54" />(2.0)<工件<img file="660063DEST_PATH_IMAGE032.GIF" wi="14" he="21" />，机器<img file="DEST_PATH_IMAGE041.GIF" wi="21" he="24" />>为蚂蚁一次寻径的结果，即选择工件<img file="902956DEST_PATH_IMAGE032.GIF" wi="14" he="21" />在机器<img file="738057DEST_PATH_IMAGE042.GIF" wi="21" he="24" />上进行加工;蚂蚁反复进行寻径，直到所有的工件加工完成，工件的加工序列即是解的序列;步骤4：信息素更新当蚂蚁遍历完所有的工件后，需要对当前寻径的结果上的信息量进行调整<i>k</i>，根据下面规则式（2.1）进行调整：<img file="DEST_PATH_IMAGE043.GIF" wi="297" he="81" />（2.1）其中，1-<i>ρ</i>是信息素残留因子，表示当前迭代的寻径结果对整个蚁群寻径的影响程度，Δ<i>τ</i><sub><i>ij</i></sub>(<i>t</i>)表示本次迭代中信息素增量.<i>Q</i>表示信息素强度，在一定程度上影响算法的收敛速度，<i>E</i>(<i>t</i>)表示蚂蚁本次迭代的寻径结果。 |
