1.一种带切换时间的炼钢柔性调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：实时采集炼钢过程中的过程参数、机器操作参数和机器配置参数；

以所有机器操作的最大完成时间、机器加工能量和机器运转能耗之和最小为目标，利用整数规划方法构建带约束的调度优化模型；

利用Jaya算法求解调度优化模型，得到炼钢柔性调度最优解决方案；

所述最优解决方案包括分配向量和调度向量，所述分配向量用于记录对应操作位置的机器分配，所述调度向量用于记录每个操作的处理顺序；

所述Jaya算法为改进的Jaya算法，包括局部搜索阶段，具体为：从局部搜索中的当前解中的某一解决方案和目前为止发现的最优解中随机选择一个解作为当前解，如果当前解中的某一解优于新的解，则将当前解中的此解替换为新的解；否则，执行局部搜索策略，评估新生成的解，如果新生成的解比目前为止发现的最优解好，则利用新生成的解替换目前为止发现的最优解；

假设：从一台机器到连续机器的每个工作的运输时间都被考虑在内，在同一台机器上，考虑了每对连续处理操作的设置时间的影响，一个作业的处理应该在前任作业完成时间之后开始，同时考虑在同一台机器上的设置时间，在考虑两台加工机之间的运输时间的同时，应在同一作业的前任作业完成时间之后开始进行各项作业的加工；在任何两台连续机器之间总是可以获得足够的缓冲区；

目标函数包括：

minω1·Cmax+ω2·(Ebusy+Erace)   (1)所述目标函数的约束包括：

其中，N为工件数，M为机器数，j,h为工件索引，i,k为机器索引，u,z为操作索引，r,q为th机器中处理操作的索引，nj为属于作业j的操作数，Oj,u为作业j的u 操作，pj,u,i为作业j在机th器I上的u 操作的处理时间，tj,k,i为作业j从机器k到j的运输时间，sj,h为作业j和h的设置时间，ej,u,i为如果Oj,u可以在机器I上处理，则将其设置为1的二进制值， 为机器I加工任务的单位能耗， 为机器I运转的单位能耗，Ebusy为机器加工的总能耗，Erace为机器运转的总能耗，ω1,ω2,ω3,and ω4为四个目标分别的权重系数，xj,u,h,z:如果Oj,u在Oh,z之后处理，则设置为1的二进制值；否则，xj,u,h,z设置为0；yj,u,i,k:如果Oj,u是在机器i和Oj,u‑1机器k上处理的，则设置为1的二进制值；Cj，u:Oj,u的完成时间； 如果作业j在同一台机器i上的作业h之后立即处理，则设置为1的二进制值；bi:在机器i上处理操作的最早开始时间。

2.如权利要求1所述的带切换时间的炼钢柔性调度优化方法，其特征在于，所述局部搜索策略，包括局部搜索的关键操作；

对于得到的解，找出所有关键操作；

随机选择一个关键操作；如果它有多台候选机器，则为其随机更换另一台机器；否则，循环直到找到前一个关键操作，该前一个关键操作有一个以上的候选机器；为前一个关键操作随机更换另一台机器；

如果已获得更优的解，以更优解替换当前解。

3.如权利要求1所述的带切换时间的炼钢柔性调度优化方法，其特征在于，所述局部搜索策略，包括局部搜索的随机关键操作：

对于得到解，找出所有关键操作；

随机选择一个关键操作；

如果此关键操作有多台候选机器，则为其随机更换另一台机器；

评估新生成的相邻解，如果新生成的相邻解比当前解好，则利用新生成的相邻解替换当前解。

4.如权利要求1所述的带切换时间的炼钢柔性调度优化方法，其特征在于，所述局部搜索策略，包括随机关键机器局部搜索：

对于得到的解，找到所有关键操作；

随机选择一个关键操作，找到此关键操作的机器；

在找到的机器上随机选择一个第一操作，如果第一操作有多台候选机器，则为其随机更换另一台机器；

评估新生成的相邻解，并替换当前解。

5.如权利要求1所述的带切换时间的炼钢柔性调度优化方法，其特征在于，所述局部搜索策略，包括随机关键机器局部搜索：

对于得到的解，找到所有关键操作；

随机选择一个关键操作，找到此关键操作的机器；

在找到的机器上随机选择一个第一操作，如果第一操作有多台候选机器，则为其随机更换另一台机器；

评估新生成的相邻解，如果新生成的相邻解比当前解好，则利用新生成的相邻解替换当前解。

6.如权利要求2所述的带切换时间的炼钢柔性调度优化方法，其特征在于，找出所有关键操作，具体为：找出所有完成时间等于最大完成时间的操作，并将它们存储到一个名为COmax的向量中；

执行以下步骤，直到COmax为空；

获取并删除COmax中的第一个操作Oi,j；

设Ch,k为Oi,j，Si,j同一台机器上的前一操作Oh,k的完成时间，j为Oi,j的开始时间，如果Si,j＝Ch,k，则将该操作Oh,k存储到COmax中；

如果Si,j＝Ci,j‑1，则将O i,j‑1存储到COmax中。

7.如权利要求1所述的带切换时间的炼钢柔性调度优化方法，其特征在于，所述局部搜索策略，包括最繁忙的机器的局部搜索：对于得到的解，计算所有机器的工作负载；

选择工作负载最大的机器；

在工作负载最大的机器上随机选择第一操作，如果第一操作有多台候选机器，则随机为其更换另一台机器；

评估新生成的相邻解，替换当前解。

8.如权利要求1所述的带切换时间的炼钢柔性调度优化方法，其特征在于，所述局部搜索策略，包括随机操作的局部搜索：

对于得到的解，在调度向量上随机选择一个第一操作；

如果第一操作有多台候选机器，则为其随机更换另一台机器；

评估新生成的相邻解，如果新生成的相邻解比当前解好，则利用新生成的相邻解替换当前解。

9.如权利要求1所述的带切换时间的炼钢柔性调度优化方法，其特征在于，所述局部搜索策略，包括用最小处理机进行随机操作的局部搜索；

对于得到的解，在调度向量上随机选择一个第一操作；

如果第一操作有多台候选机器，则更换加工时间最短的机器；

评估新生成的相邻解，如果新生成的相邻解比当前解好，则利用新生成的相邻解替换当前解。

10.如权利要求1所述的带切换时间的炼钢柔性调度优化方法，其特征在于，所述改进的Jaya算法，还包括调度局部搜索阶段，具体为：对到目前为止发现的最佳个体以随机方式执行三种类型的变异启发式，使用新生成的邻域解更新最优个体。

11.如权利要求1所述的带切换时间的炼钢柔性调度优化方法，其特征在于，采用基于模拟退火算法的启发式算法作为改进的Jaya算法的接受准则，采用两点逆算子、两点掉期操作和两点插入算子对调度向量进行变异；对机床分配数组，最初为所有受影响的操作保留所分配的机器，然后在机器分配向量中随机选择一个位置，并替换用于相应操作的另一台可用机器。

12.一种带切换时间的炼钢柔性调度优化系统，其特征在于，包括：数据采集模块，被配置为：实时采集炼钢过程中的过程参数、机器操作参数和机器配置参数；

模型构建模块，被配置为：以所有机器操作的最大完成时间、机器加工能量和机器运转能耗之和最小为目标，利用整数规划方法构建带约束的调度优化模型；

寻优模块，被配置为：利用改进的Jaya算法求解调度优化模型，得到炼钢柔性调度最优解决方案；

所述最优解决方案包括分配向量和调度向量，所述分配向量用于记录对应操作位置的机器分配，所述调度向量用于记录每个操作的处理顺序；

所述Jaya算法为改进的Jaya算法，包括局部搜索阶段，具体为：从局部搜索中的当前解中的某一解决方案和目前为止发现的最优解中随机选择一个解作为当前解，如果当前解中的某一解优于新的解，则将当前解中的此解替换为新的解；否则，执行局部搜索策略，评估新生成的解，如果新生成的解比目前为止发现的最优解好，则利用新生成的解替换目前为止发现的最优解；

假设：从一台机器到连续机器的每个工作的运输时间都被考虑在内，在同一台机器上，考虑了每对连续处理操作的设置时间的影响，一个作业的处理应该在前任作业完成时间之后开始，同时考虑在同一台机器上的设置时间，在考虑两台加工机之间的运输时间的同时，应在同一作业的前任作业完成时间之后开始进行各项作业的加工；在任何两台连续机器之间总是可以获得足够的缓冲区；

目标函数包括：

minω1·Cmax+ω2·(Ebusy+Erace)   (1)所述目标函数的约束包括：

其中，N为工件数，M为机器数，j,h为工件索引，i,k为机器索引，u,z为操作索引，r,q为th机器中处理操作的索引，nj为属于作业j的操作数，Oj,u为作业j的u 操作，pj,u,i为作业j在机th器I上的u 操作的处理时间，tj,k,i为作业j从机器k到j的运输时间，sj,h为作业j和h的设置时间，ej,u,i为如果Oj,u可以在机器I上处理，则将其设置为1的二进制值， 为机器I加工任务的单位能耗， 为机器I运转的单位能耗，Ebusy为机器加工的总能耗，Erace为机器运转的总能耗，ω1,ω2,ω3,and ω4为四个目标分别的权重系数，xj,u,h,z:如果Oj,u在Oh,z之后处理，则设置为1的二进制值；否则，xj,u,h,z设置为0；yj,u,i,k:如果Oj,u是在机器i和Oj,u‑1机器k上处理的，则设置为1的二进制值；Cj，u:Oj,u的完成时间； 如果作业j在同一台机器i上的作业h之后立即处理，则设置为1的二进制值；bi:在机器i上处理操作的最早开始时间。

13.一种介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求

1‑11任一项所述的带切换时间的炼钢柔性调度优化方法中的步骤。

14.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1‑11任一项所述的带切换时间的炼钢柔性调度优化方法中的步骤。