1.混合流水车间批处理和运输集成调度的求解方法，其特征在于，包括以下步骤，

S1、分析在冷拔无缝钢管制造中混合流水车间批处理和运输集成调度问题的问题特性，确立以最小化完工时间为求解目标，并初始化参数，包括种群大小P，主解决方案在每个邻域结构的最大失败次数V，主解决方案更新种群失败的最大次数C；

S2、采用组合式启发式规则以生成种群中的P个个体；

S3、利用基于记忆机制的协同策略充分挖掘种群中已有优质个体的历史信息，构建出主解决方案；

S4、通过五种邻域结构，采用可变邻域下降搜索策略对主解决方案进行邻域搜索，若发现目标值更小的个体，则将目标值更小的个体替换为新的主解决方案；

S5、重构种群操作，新的种群中的P/3个体是通过组合式启发式规则生成，并引入批次交换和子批次突变进行扰动，另有P/3个体为随机生成，剩余的P/3个体则从原种群中保留的优质个体中选取，并采用批次部分随机排序和子批次突变进行扰动；

S6、更新最优个体，判断是否满足终止条件，满足则输出目标值最小的个体，否则返回步骤S3继续优化。

2.根据权利要求1所述的混合流水车间批处理和运输集成调度的求解方法，其特征在于，在种群中，每一个完整的个体由两部分组成，第一部分为批次加工序列，记作∏N={π1,…,πj,…,πN}，其中πj表示第j个批次的索引，N表示批次的总数量，批次加工序列用于定义批次的加工顺序；第二部分为批次分割信息，由一个三维向量ΦS={Ψ1,…,Ψk,…,ΨS}来表示，其中S表示生产阶段的总数量，Ψk表示生产阶段k下所有批次的批次分割信息，Ψk是一个大小为N×e的二维批次分割矩阵，其中N表示批次总数量，e表示每个批次所包含的子批次数量，二维批次分割矩阵Ψk(j,e)表示在生产阶段k下，第j个批次的第e个子批次中包含的加工单元数量。

3.根据权利要求2所述的混合流水车间批处理和运输集成调度的求解方法，其特征在于，在种群中，每一个完整的个体在生产阶段进行机器分配以及在运输过程中进行自动导引车分配时采用的分配规则如下，针对每个生产阶段的机器选择，采用最早可用时间规则作为分配准则，即从当前生产阶段的所有可用机器中，优先选择最早开始加工的机器来处理当前批次；针对自动导引车的分配，自动导引车以子批次为单位执行运输任务，采用最短运输时间规则进行分配，即从所有可用自动导引车中选出与当前子批次所在位置之间运输时间最短的自动导引车。

4.根据权利要求3所述的混合流水车间批处理和运输集成调度的求解方法，其特征在于，组合式启发式规则生成P个个体的过程包括以下步骤，步骤1，根据批次分割策略对每个批次πj进行划分；

步骤2，根据批次排序规则得到批次加工序列∏N={π1,…,πj,…,πN}；

步骤3，从批次加工序列中提取前两个批次，分别记为批次π1和批次π2，组成两种不同顺序的部分批次加工序列，第一种是批次π1在前、批次π2在后构成的部分批次加工序列；第二种是批次π2在前、批次π1在后构成的部分批次加工序列；分别计算两种部分批次加工序列的目标值，把目标值最小的部分批次加工序列确定为当前部分批次加工序列；

步骤4，对于后续批次重复以下步骤4-1和步骤4-2，其中，

步骤4-1，将批次πj插入到当前部分批次加工序列中的各个插入位置，共有j个插入位置，分别生成对应的部分批次加工序列，并求得目标值，此时，部分批次加工序列由j-1个批次组成；

步骤4-2，选择产生目标值最小的部分批次加工序列作为当前部分批次加工序列；

步骤5，重复步骤1-步骤4，直至获得P个个体。

5.根据权利要求4所述的混合流水车间批处理和运输集成调度的求解方法，其特征在于，批次分割策略包括，均匀分割，将每个批次的加工单元均匀分割到每个子批次；

最大分割，每个批次在批处理机器上处理时都有批处理机器能加工的最大处理加工单元数量，根据批处理机器所能承载的最大加工单元数量，最大限度的对子批次分配加工单元；

随机分割，将每个批次的加工单元随机划分给多个子批次；

贪婪分割，针对每个待划分的批次，在分配加工单元到每个子批次时，依次计算加工单元分配到不同子批次时产生的目标值，随后，选取产生目标值最小的子批次作为当前加工单元的最优分配位置。

6.根据权利要求4所述的混合流水车间批处理和运输集成调度的求解方法，其特征在于，批次排序规则包括，随机排序，对所有批次的加工顺序进行随机排列；

首阶段启动时间排序，根据各批次在第一个生产阶段的启动时间进行升序排列；

首阶段启动时间与加工时间总和排序，将每个批次在第一个生产阶段的启动时间与对应加工时间相加，依据相加的总和进行升序排列；

总完工时间排序，假设每个批次在混合流水生产线上独立加工，计算每个批次在混合流水生产线上全部加工完成所获得的目标值，根据目标值对所有批次进行降序排序。

7.根据权利要求5或6所述的混合流水车间批处理和运输集成调度的求解方法，其特征在于，利用基于记忆机制的协同策略从种群中获得主解决方案的过程包括以下步骤，定义以下参数，T={1,…,j,…,N},其中T表示批次集合，j表示第j个批次，N表示批次的总数量，ZS={ZS(1),…,ZS(j),…,ZS(N)},其中ZS表示所有生产阶段中所有批次的批次分割信息，ZS(j)表示批次j在所有生产阶段的批次分割信息；

创建两个集合，一个为空的已选批次集合，用于存放构建中的批次调度方案，另一个为待选批次集合，最初待选批次集合中包含所有待调度的批次；

在构建主解决方案的过程中，对于主解决方案批次加工序列中的第q个位置的批次，按照以下过程进行操作，以90%的概率，从种群中随机选择两个个体，比较两个个体的目标值，保留目标值较小的个体，如果目标值较小的个体在第q个位置上的批次j没有存在于已选批次集合中，则将批次j、批次j在所有生产阶段的批次分割信息ZS(j)赋值给主解决方案上的第q个位置的批次，并将批次j记录于已选批次集合中，同时从待选批次集合中移除批次j；如果目标值较小的个体在第q个位置上的批次j已经存在于已选批次集合中，则从待选批次集合中随机选取一个未被选择的批次g，g∈[1,N]，将批次g赋值给主解决方案的第q个位置的批次，然后从种群中随机选择一个个体，将个体中保留的批次g在所有生产阶段的批次分割信息ZS(g)赋值给主解决方案上的第q个位置的批次，并将批次g记录于已选批次集合中，同时从待选批次集合中移除批次g；

以10%的概率，从待选批次集合中随机选取一个未被选择的批次j，将批次j赋值给主解决方案的第q个位置的批次，然后从种群中随机选择一个个体，将个体中保留的批次j在所有生产阶段的批次分割信息ZS(j)赋值给主解决方案上的第q个位置的批次，并将批次j记录于已选批次集合中，同时从待选批次集合中移除批次j。

8.根据权利要求7所述的混合流水车间批处理和运输集成调度的求解方法，其特征在于，可变邻域下降搜索策略实现过程采用五种邻域结构对主解决方案进行优化，通过多种邻域变换方式对主解决方案进行扰动，每次扰动产生的新个体与当前主解决方案进行目标值比较，若新个体的目标值小于当前主解决方案，则新个体不仅替换种群中目标值最大的个体，同时替换原主解决方案成为新的主解决方案，继续进入后续的邻域搜索过程，五种邻域结构的操作过程如下，批次插入，从当前批次加工序列中随机选取一个批次，将批次从原位置移除，随后在批次加工序列中随机选择一个位置，将批次插入到随机选择的位置上；

批次交换，从当前批次加工序列中随机选取两个不同的批次，交换这两个批次在批次加工序列中的位置；

子批次突变，从当前批次分割信息中随机选择一个生产阶段，并从这个生产阶段中选出拥有两个及以上子批次的批次，在选出的批次中随机抽取两个不同的子批次，在1到5的范围内生成一个随机整数，作为待调整的加工单元数量，随后，从一个子批次中减少待调整的加工单元数量，并加到另一个子批次中，实现子批次加工单元数量的调整；

批次插入与子批次突变结合，首先对批次加工序列进行批次插入，随后对批次分割信息进行子批次突变；

批次交换与子批次突变结合，首先对批次加工序列进行批次交换，随后对批次分割信息进行子批次突变。

9.根据权利要求8所述的混合流水车间批处理和运输集成调度的求解方法，其特征在于，可变邻域下降搜索策略的实现过程如下，在对主解决方案进行邻域搜索时，首先从第一个邻域结构开始进行局部搜索，并将当前邻域结构的连续失败次数设置为零，在邻域结构搜索过程中，通过对主解决方案施加扰动获得新的个体，如果新的个体的目标值小于主解决方案，则将新的个体赋值给主解决方案，同时将当前邻域结构的连续失败次数重置为零，并使用新的主解决方案重新从第一个邻域结构开始局部搜索，如果新的个体的目标值大于主解决方案，则将当前邻域结构的连续失败次数加一，并继续在当前的邻域结构内进行搜索，直到当前邻域结构的连续失败次数达到最大失败次数V时，则对主解决方案的局部搜索切换至下一邻域结构，重复上述过程，直到邻域结构全部搜索完毕。

10.根据权利要求9所述的混合流水车间批处理和运输集成调度的求解方法，其特征在于，批次部分随机排序的过程如下，批次部分随机排序，在批次加工序列中随机选择两个位置，将位于这两个位置之间的所有批次的加工顺序进行随机排列。