[发明专利]基于模糊层次分析的多目标作业调度中瓶颈设备识别方法

说明书

本发明公开一种基于模糊层次分析的多目标作业调度中瓶颈设备识别方法，基于层次分析法，建立{目标层(瓶颈设备)、准则层(各作业目标)、方案层(各加工设备)}三层瓶颈识别结构模型；并计算准则层各作业目标对目标层重要度的单排序权向量；利用正交试验法计算方案层各设备对准则层各作业目标的瓶颈程度排序，并转化为模糊隶属度决策矩阵；最后利用模糊评判方法，得到各设备在多调度目标情形下的瓶颈程度综合评价值，从而识别出瓶颈设备；有效解决了现有技术中，针对多目标运作情形下，无法进行车间生产调度过程中的瓶颈设备识别的问题。

技术领域

本发明涉及一种作业车间瓶颈设备识别方法。

背景技术

作业调度问题(Job shop Scheduling Problem,JSP)是非确定多项式(Nondeterminism Polynomial，NP)问题，具有大规模、多目标、不确定、高复杂度等特点，无法采用确定性算法求解。近年来，学者们开始关注问题本身，利用问题本身所具有的特性，提高算法求解质量。约束理论(Theory of Constraints,TOC)指出任何系统都存在主导系统整体性能的瓶颈，因此对于JSP，瓶颈设备的调度优化性能决定了整个调度方案的优劣，利用JSP中瓶颈设备的特性提高生产调度质量已成为进年来调度领域的研究热点，瓶颈设备的正确识别对于提高车间产能具有重要意义。

瓶颈设备的正确识别是瓶颈利用的前提。现有的瓶颈识别方法有最大设备负荷法、缓冲池队列比较法、最大活跃时间法等，这些方法直观、简便，但大多集中于单作业目标情形下的瓶颈识别。现有技术中，对于多目标情形下作业车间瓶颈设备识别没有有效的方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于模糊层次分析的多目标作业调度中瓶颈设备识别方法，以实现多目标情形下作业车间瓶颈设备识别；以期利用瓶颈设备的特性指导JSP的求解，获取更佳的生产调度方案供车间工段执行，提高企业的生产效率和效益。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

基于模糊层次分析的多目标作业调度中瓶颈设备识别方法，包括以下步骤：

(1)创建层次化的瓶颈设备识别模型，将多目标作业车间瓶颈设备识别问题所涉及的对象分解至目标层、准则层及方案层；

(2)建立判断矩阵，计算准则层各作业目标对目标层的单排序权重向量；

(3)基于正交试验法计算方案层各设备对准则层各作业目标的瓶颈程度排序；

(4)引入模糊数学的隶属度函数，将各设备对各单一作业目标的瓶颈程度排序通过模糊归一化处理，建立从方案层到准则层的模糊评判决策矩阵；

(5)将步骤(2)中所得单排序权重向量与步骤(4)所得决策矩阵进行模糊运算，计算各设备的瓶颈程度综合评价；

(6)进行瓶颈决策，综合评价权值最大元素值对应的设备即为瓶颈设备。

进一步的，步骤(1)中，瓶颈设备的识别是总决策目标，被划分在层次分析(Analytic Hierarchy Process，AHP)中的目标层；车间各作业目标被划分于准则层；作业车间的设备被划分于AHP底层的方案层；各层之间具有上下支配关系，由此建立层次化的瓶颈识别模型。

进一步的，步骤(2)中采用专家评价法，建立判断矩阵A，求解其对应的特征根及特征向量，并进行一致性检验，若通过一致性检验，则判断矩阵的最大特征根对应的归一化特征向量为准则层各作业目标对总决策目标的权重向量，记为W；若不通过，则重新进行专家评价，调整判断矩阵的参数直至通过一致性检验。