1.改进遗传算法求解带移动时间的柔性作业车间调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，设置参数；确定种群规模P、迭代次数G、交叉概率Pc、变异概率Pm等；

步骤二，种群初始化，利用随机选择方法随机生成种群个体；

步骤三，计算、评价种群中每个染色体的适应度值即目标值，对其进行大小比较，若满足输出条件或者近似最优解结束运行，否则执行步骤四；

步骤四，用锦标赛选择法进行选择，选取下一代种群；

步骤五，对种群中满足交叉概率的染色体个体，按照交叉策略执行交叉；

步骤六，对交叉得到的种群中满足变异概率的染色体个体，按照变异策略进行编译，得到新的种群；

步骤七，返回步骤三；

其中，所述步骤三中采用遗传算法进行编码与解码，在编码时将FJSP中的两个子问题编码到一条染色体上，即表示FJSP的一个可行解；

在进行解码时从左到右依次读取机器部分染色体，然后从左到右依次读取工序染色体部分；

根据机器选择部分解码得到的机器矩阵和时间矩阵，依次得到每个工件的加工工序所对应的加工机器和加工时间，并对此工序结合工件移动时间进行排序得到调度结果；其排序方法如下：如果工序Ojh在机器Mi是第一道工序，就直接从它的前一道工序Oj(h‑1)的加工时间加上工件移动时间结束时开始加工即可；如果工序Ojh是工件Jj的第一道加工工序，那么直接从机器Mi的零时刻开始加工，否则，查找机器Mi上所有间隔空闲时间段[TSi，TEi]，TSi表示机器空闲时间段的开始时间，TEi表示机器空闲时间段的结束时间，考虑到移动时间，按照式ta＝max{Fj(h‑1)+Movetimeie，TSi}得到工序Ojh最早加工开始时间ta，能满足工件加工工序的顺序约束，按照式ta+Tijh≤TEi判断间隔空闲时间段能否满足插入条件，如果满足则插入到当前空闲时间段中；否则，按照式tb＝max{Fj(h‑1)+Movetimeie，TMi}的时间tb在机器Mi上进行加工，其中TMi表示当前机器Mi最后一道加工工序的结束时间，按照上述工序排序方法，依次读取工序部分染色体，直至染色体结束，其中工件集J＝{J1，J2，J3，...，Jg，...Jn}，Jg是第g个工件，g＝1，2，3，...，n；机器集M＝{M1，M2，M3，...，Mi，...，Mm}，Mi是第i台机器，i＝1，

2，3，...，m；Movetimeie表示为机器Mi和机器Me之间工件的移动时间，Tijh表示工件Jj的第h道工序在机器Mi上加工时所需要的时间。

2.根据权利要求1所述的改进遗传算法求解带移动时间的柔性作业车间调度方法，其特征在于，所述步骤一中种群规模P＝40，最大遗传代数G为200代，交叉概率Pc＝0.8，变异概率Pm＝0.6。

3.根据权利要求1所述的改进遗传算法求解带移动时间的柔性作业车间调度方法，其特征在于，所述步骤二中种群初始化采用整数随机初始化，具体步骤如下：步骤一，在可选工件集中，选择第一个工件，并选择当前工件的第一道工序；

步骤二，在当前工序可选加工机器集中随机选择一个机器，并把该机器在机器集中的顺序号作为染色体中机器选择部分的值；

步骤三，选择当前工件的下道工序，按照步骤二继续执行，直到该工件所有工序的加工机器选择完毕；

步骤四，在可选工件集中，选择下一个工件，重复执行步骤二到步骤三，直到工件集中的所有工件都被选择完毕。

4.根据权利要求1所述的改进遗传算法求解带移动时间的柔性作业车间调度方法，其特征在于，所述步骤四中的锦标赛选择法可替换为排序选择、轮盘赌、种子选择、锦标赛选择中的一种。

5.根据权利要求1所述的改进遗传算法求解带移动时间的柔性作业车间调度方法，其特征在于，所述步骤五中染色体包括两部分，机器选择部分和工序排序部分，操作步骤如下：

步骤一，将工件集J＝{J1，J2，J3，...，Jg，...Jn}随机划分成两个非空子集Job01和Job02；

步骤二，将父代染色体P1和P2中包含在工件集Job01/Job02中的基因复制到C1/C2，保证它们的位置和顺序不变；

步骤三，将P1/P2中不包含在工件集Job01/Job02中的基因复制到C2/C1，保证它们的位置不变。

6.根据权利要求1所述的改进遗传算法求解带移动时间的柔性作业车间调度方法，其特征在于，所述步骤六中变异策略采用不同的操作方式进行变异，即机器选择部分：随机选择一个基因位，在该基因位对应工序可选加工机器集中随机选择一个机器替代当前染色体中的机器，工序排序部分：采用互换方式，即随机选择两个位置的基因进行交换。