1.一种柔性作业车间调度优化方法，其特征在于：建立柔性作业车间调度问题的数学模型，并采用模拟退火算法中的Metropolis准则应用于萤火虫优化技术，选择合适的退火操作参数，并且对步长进行正弦自适应调整，形成改进的优化技术，进行离散问题优化求解；

首先随机产生离散组合问题的初始解种群，包括四个步骤：

第一、建立柔性作业车间调度的数学优化模型；

根据对柔性作业车间调度问题的分析，假设J为工件的集合，J＝{J1,J2,…,Jn}，每个工件是由q个工序按序组成，O为全部工序的集合O＝{O1,O2,…,On}，Oi为第i个工件的工序集合Oi＝{oi1,oi2,…,oiq}，i∈(1,n)，M为机器的集合，M＝{M1,M2,…,Mm}；工件的加工顺序已经确定，其中假设Sk是工序k，的起始时间，k∈O，Pk是工序k的加工时间，Ck是工序k的完工时间，Cmax是最后一道工序的完工时间；Eh是在机器h上的工序集合，h∈M，FJSP问题的目标函数公式如下：约束方程如公式(2)-(4)：

Sk≥0,Pk≥0 k＝O1,O2...On；          (2)Sk-Sk-1≥Pk-1 k＝O1,O2...,On；          (3)Sk-Sj≥Pk or Sj-Sk≥Pj (k,j)∈Eh,h∈M        (4)式(3)中，Sk-1是工序k-1的起始时间；Pk-1是工序k-1的加工时间；式(4)中，Sj是工序j的起始时间；Pj是工序j的加工时间；

公式(2)表示开始时间和加工时间非负，公式(3)约束了不同工序中的相同工件的加工顺序，公式(4)表明同一时刻机器只能加工一个工件；

第二、根据实验和规则设置改进萤火虫算法的所需参数，其中包括种群规模N，萤火虫种群的最大遗传代数MAXGEN，萤火虫算法的挥发因子rho，适应度的提取比例k，初始荧光素浓度I0，初始步长因子s’，浮动变化步长因子s0,目标函数f(x)，退火的初始温度与终止温度T0、Tend，各温度下的退火次数gen，退火因子q；

第三、初始化萤火虫的位置，使其随机分布在离散问题的解空间的各个位置上；

第四、按照公式(5)计算各个萤火虫的荧光素浓度，从萤火虫种群中筛选出荧光素浓度最高的优秀个体；

I(t)＝I(t-1)×(1-rho)+k×f(x)                  (5)其中I(t)表示当代萤火虫的荧光素浓度，目标函数的值越优荧光素浓度越高；I(t-1)表示上一代萤火虫的荧光素浓度，rho用于模拟现实中萤火虫光芒随着传播逐渐衰减的特性，k用于模拟现实个体将其基因传递到基因库的能力；f(x)表示设立的目标函数值，在离散组合问题中用于衡量个体的完成时间，完成时间越短，目标函数越高；

其次在初始解种群或每一代移动后的种群中筛选出最优解的个体，并使其按照模拟退火中的Metropolis准则操作的方式个体领域内进行局部搜索，包括三个步骤；

第五、在最优秀个体i的领域内产生新个体inew；

第六、计算新解与原解之间的内能差df；

第七、根据以下概率公式(6)的概率P接受新解inew

其中T为当代退火温度，是上一代退火温度与退火因子的乘积，根据迭代公式(7)可验证并修订初始温度T0、终止温度Tend和退火因子q：Tend＝T0×qgen             (7)

式中gen表示需要采取模拟退火的操作的萤火虫种群的迭代次数；虽然模拟退火的基态温度理论值为0，但此迭代公式无法使Tend达到0，因此取Tend为一个近似0的数，为了保证能够在一定时间范围内收敛到全局解，根据经验gen取130次，Tend取1×10-3；迭代次数已知，又因初始温度的选取需远大于目标函数的差值，使条件(6)成立；因此T0的取值应满足下式：T0≥100df               (8)

根据式(3)和式(4)可以确定q的实验取值范围为0-0.9，此时按照公式(7)退火因子与初始温度一一对应的关系，初始温度的范围在103-6.2×109中；取不同的退火因子反复实验得到对应的最优解，对比解的分布规律，当选择理想退火因子的范围在0.8-0.9之间时，最优解最令人满意；再根据初始温度的范围，确定出退火因子为0.9，初始温度为1000度；

最后利用离散型萤火虫算法进行每一代的全局搜索，包括四个步骤：

第八、开始进行萤火虫种群中萤火虫个体的移动，根据正弦自适应步长公式计算出萤火虫个体i的移动步长s式中，s’表示初始步长因子，s0表示浮动变化步长因子，Imax表示最优萤火虫个体的荧光素浓度，Imean表示萤火虫种群的荧光素浓度均值，Ii表示参与步长变化的萤火虫个体荧光素浓度；

第九、再按照下式进行萤火虫种群中的个体i向荧光素浓度更高的个体j移动的位置更新式中xi、xj表示萤火虫种群中个体i和个体j的空间位置；s是萤火虫i的移动步长，即自适应移动步长，模拟萤火虫个体移动时候步伐长度；disij表示个体i和个体j的空间距离，用来更加真实的模拟现实过程中萤火虫的移动；

第十、当达到最大搜索代数的时候则转入下一步骤，否则转入第四步骤更新计算各个萤火虫的荧光素浓度，继续搜索最优解；

第十一、输出最优的完工时间及最优完工时间所对应的调度解。

2.根据权利要求1所述的一种柔性作业车间调度优化方法，其特征在于：随机产生离散组合问题的初始解种群之后，其按照模拟退火中的Metropolis准则操作的方式个体领域内进行局部搜索，在最优秀个体的领域内产生新个体，再计算新解与原解之间的内能差，并以概率公式(6)接受新解，保证算法以相应的概率跳出局部解，再进行全局搜索。

3.根据权利要求1所述的一种柔性作业车间调度优化方法，其特征在于：为了满足引入模拟退火后，改进离散型萤火虫算法的计算效率，基于实验和公式(6)、(7)、(8)修正各初始参数，其中模拟退火操作次数gen＝130次，Tend＝1×10-3度，退火因子q＝0.9，初始温度T0＝

1000度。