1.一种考虑客户满意度的堆场起重机调度优化方法，其特征在于如下具体步骤：（1）在考虑客户满意度的情况下，对堆场存在的约束及要优化的目标进行分析，建立考虑客户满意度带约束的堆场起重机调度优化数学模型，待优化的目标为完成所有客户订单的拣选客户满意度最高，约束条件为堆场起重机吊钩数量有限以及同货位上的货物拣选次序，同时，将客户满意度因子与客户等级进行了关联，即客户满意度因子与客户等级呈正比关系，其数学模型定义如下：

               (1)s.t.

                      (2)                      (3)                         (4)                      (5)                 (6)                 (7)其中，式（1）为目标函数即失望度水平；式（2）至式（6）为各种约束条件，具体为：式（2）表示第 个货物只能由一台起重机负责拣选；式（3）限定起重机所吊装货物的数量不能超过自身吊钩数量；式（4）要求起重机须完成所有拣选任务；式（5）限制起重机拣选的货物必须位于所在货位的最顶层；式（6）和式（7）为决策变量的二进制值域约束；

表示待拣选的客户订单集合；表示起重机完成所有客户订单拣选任务的路径集合；

表示子路径；表示起重机拣选第 个货物所需花费的时间，由式（8）表示； 表示货物是否属于子路径 ，在这里 ， ，如果第 个货物在第 次拣选中完成，则 =1，否则=0； 表示子路径 中的货物 是否位于所在货位的顶层，在这里 ， ； 表示货物 所属客户订单等级对应的客户满意度因子                  (8)式中 、 和 分别表示起重机小车平均速度、大车平均速度和吊钩升降平均速度，、 和 为第 个货物在堆场中的空间坐标，为堆场最大高度；

（2）初始化参数：蜻蜓种群规模 、最大进化代数 、进化代数计数器 、蜻蜓个数计数器 、步长 ，初始化蜻蜓种群个体；

（3）令 ，进行全局搜索；

（3‑1）将蜻蜓个体解码为可行的堆场货物拣选次序；

（3‑2）基于步骤（1）建立的数学模型计算每个蜻蜓个体适应度；

（3‑3）更新食物和天敌位置；

（3‑4）令 ，进行局部搜索；

（3‑4‑1）更新避撞、结伴、聚集、觅食和避敌5种行为因子 ,  ,  ,  ,  及其对应的权重和惯性权重 ,  ,  ,  ,  ,  ；

（3‑4‑2）采用高斯算子更新邻域半径 ；

（3‑4‑3）如果当前蜻蜓邻域半径内存在蜻蜓个体，则更新步长 并执行多婚配策略；否则执行Levy飞行策略；

（3‑4‑4）更新食物和天敌位置；

（3‑4‑5）如果 ，则返回步骤（3‑4）；否则转入步骤（3‑5）；

（3‑5）如果 ，则返回步骤（3）；否则输出最优解。

2.根据权利要求1所述的一种考虑客户满意度的堆场起重机调度优化方法，其特征在于：所述步骤（3‑4‑2）采用高斯算子更新邻域半径 ，邻域半径 更新公式为：其中，UB、LB分别为各维变量的上、下限， 为服从高斯分布[0, 1]间的随机数，、分别为0.5和0.2，为当前进化代数， 为最大进化代数。

3.根据权利要求1所述的一种考虑客户满意度的堆场起重机调度优化方法，其特征在于：所述步骤（3‑4‑3）执行多婚配策略，多婚配策略描述如下：当前蜻蜓个体记为： ，为待求问题的维数，在邻域半径 内随机选择一个蜻蜓作为婚配的个体 ，邻域婚配算子

算术婚配算子

平均婚配算子

极值婚配算子

边界婚配算子

其中， 为[0, 1]之间的随机数，为[1, q]之间的任意整数，UB、LB分别为各维变量的上、下限。