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本发明公开了一种需求和拖期成本不确定的多目标生产计划优化方法，在现有生产计划的基础上，分析了由系统内部和外部引起的不确定性因素，考虑包括产品需求和拖期交货惩罚成本系数的不确定因素，通过构建库存、物料、产能等多重约束，建立以最小化拖期成本和最小化库存成本为目标的需求和拖期成本不确定的生产计划模型，并使用量子行为粒子群算法来有效求解多目标优化问题，提高了生产计划的准确性和鲁棒性。为了克服主生产计划制定受不确定因素影响，同时受物料和生产能力限制而缺乏优化机制的问题，与原有的方法相比较，本发明的方法具有求解精度高、鲁棒性强等优点，非常适合于解决不确定条件下的复杂函数优化问题。

本发明涉及一种生产计划与调度的集成优化方法。目前生产计划与调度问题求解方式主要为传统优化方法，优化的结果很难是最优解，且很可能在工艺上无法实现，从而导致预期的生产目标无法实现，资源分配无法下达等问题的产生。本发明步骤是：获取生产计划层与调度层的具体数据；根据具体数据分别建立计划层费用模型与调度层费用模型；利用改进的协同优化方法对计划与调度费用模型进行优化，最终获取最低成本的生产方案。本发明是针对生产计划与调度优化中的一些难题，提出一种具有较强全局优化能力的优化方法，该优化方法具有开放性、鲁棒性、并行性、全局收敛性以及对问题的数学形式无特殊要求等特点。

本发明为一种基于Lévy飞行的粒子群算法的生产计划优化方法，包括以下步骤：对生产计划进行数学建模；初始化粒子群的各种参数以及粒子的位置；计算各粒子的适应度值，对个体最优和全局最优进行更新；进行粒子位置更新，前期大概率采用本发明提出的基于Lévy飞行的改进粒子群算法，后期逐渐减小使用概率；不断迭代直至达到收敛条件，从而得到生产计划的解。本发明的优点是：将Lévy飞行与粒子群算法相结合并运用于生产计划的研究，有效防止粒子陷入局部最优，提高解的精度和收敛速度，可以适应于非线性问题。