[发明专利]基于改进禁忌搜索算法的生产运输协同调度方法及系统

说明书

本发明实施例涉及一种基于改进禁忌搜索算法的生产与运输协同调度方法及系统，该方法包括：1工件组批；2初始化算法参数；3产生初始解4产生邻域解集；5个体进行变异、交叉和选择；6确定候选解集；7计算个体适应度值；8更新候选解集；9更新禁忌表；10判断算法终止条件是否满足，若满足则输出全局最优解，否则返回步骤4；本发明主要是针对多制造商情形下的生产与运输协同批调度问题，求得该问题的近似最优解，即获得一个科学有效的生产与运输协同调度方案，从而可以提高企业在生产与运输两个阶段中实现整体效益最大化，并为企业的客户提供优质服务，提升企业的核心竞争力。

技术领域

本发明实施例涉及软件技术领域，具体涉及一种基于改进禁忌搜索算法的生产运输协同调度方法及系统。

背景技术

批调度问题作为一类典型的组合优化问题，广泛存在于现代的生产活动中，如交通运输，生产运输以及船闸调度等领域。而在同类平行机批调度问题中，各机器的处理能力相同但处理速度不同，批处理机在能力范围内可以同时加工处理多个工件。在当今的云制造主流模式背景下，为充分利用现有的生产资源从而为客户提供优质的服务，针对客户同一个订单，企业间以合作形式共同完成该订单生产任务。设计科学合理的分布式同类机生产调度方案不仅可以使得社会的生产资源得以充分利用，还可以促进企业生产能力的提高。因此，针对分布式同类平行机批调度问题，如何确定一个合理有效的生产调度方案成为企业亟待解决的问题，对该类问题的研究具有重要的实际意义。

在以往的研究中，智能算法和启发式算法被广泛应用于解决复杂情形下的生产运输协同调度问题。一种研究是针对差异工件相同平行机批调度问题进行研究，工件具有不同的尺寸和加工时间，并设计了混合模拟退火和遗传算法解决该问题；另一种研究是考虑工件含不同加工时间，到达时间，截止时间和尺寸，并设计了群算法解决该问题；还有一种研究是考虑了分布式环境下工件动态到达各批处理机，且加工前后都有运输时间，针对该问题提出了若干个启发式算法。本文针对分布式制造商的同类平行机生产与运输协同批调度问题，设计了改进的禁忌搜索算法，通过该算法确定各工件批在机器上的分配方案，从而获得一个使得生产与运输两阶段整体效益最大化的生产与运输协同调度方案。禁忌搜索算法的一般步骤包括：(1)生成初始解；(2)产生邻域解；(3)确定候选解；(4)选出候选解集中满足禁忌规则的最优个体；(5)更新候选集；(6)更新禁忌表；(7)更新全局最优解。通过重复以上步骤在整个解空间搜索并获取最优解，即最优的生产与运输协同调度方案。

然而，在进行发明创造的过程中发明人发现，现有技术存在以下缺陷：(1)在研究问题上，以往研究的关注点主要集中在相同平行机上，而对同类机上批调度问题的研究相对较少，并且在同类机情形下同时考虑生产与运输的研究成果较少。在实际生产活动中，存在着同一个订单生产任务由多个企业共同完成，由于各企业的生产条件不同，所以企业的加工机器处理速度并不完全相同。在解决此类调度问题时，不仅需要考虑工件的差异性，同时还需要考虑机器的差异对问题所优化制造时间跨度的影响。(2)在研究方法上，候选解的确定，禁忌规则，禁忌表长度等，这些因素都影响着禁忌搜索算法的性能。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于改进禁忌搜索算法的生产运输协同调度方法及系统，用以解决上述至少一个技术问题。

第一方面，本发明实施例提供一种基于改进禁忌搜索算法的生产运输协同调度方法，包括：

S1、将工件集合J＝{J₁,...,J_i,...,J_n}中所有工件按基本加工时间非递增进行排序，得到经过排序后的工件集合J'＝{J'₁,...,J'_i,...,J'_n}；

S2、根据工件集合J'，在现存的批中选出能容纳第一个未分配的工件的所有批，从已选出的批中获取剩余空间最小的批，将J'中第一个未分配的工件放置于最终选出的批中，并将该工件从工件列表中删除；