[发明专利]一种柔性作业车间插单动态调度优化方法

说明书

一种柔性作业车间插单动态调度优化方法，即一种针对车间批量动态调度中插单造成拖延期问题提出的一种解决方法。该方法在构建任务序列的优化和分单批次分配的数学模型的基础上，通过研究分批选择的策略，采用算例仿真方式获得合理子批数量，同时根据对典型算例的仿真计算，给出分批数量的推荐值，其次基于工序、机器、分单数量的三层基因染色体，以最小的最大完工时间和拖延期为优化目标；最后采用粒子群算法与遗传算法的混合算法，以提高子批数量向最优方向的进化速度，有效减少拖期量。该方法在车间动态调度中降低拖延期方面表现良好，并且对于传统遗传算法，在收敛速度与稳定性方面有显著提高，同时充分结合了智能车间实际的生产状况，对于动态调度的解决有极大的促进作用，在工程中具有极大的应用价值。

技术领域

本发明涉及柔性作业车间排程调度的多目标优化技术领域，特别是基于遗传算法的柔性车间的批量动态调度优化方法。

背景技术

柔性作业车间动态调度问题一直是制造系统中被认为最困难的调度问题之一，不仅由于其多工艺路线、多资源等因素导致其具有极高的计算复杂度，同时由于在车间中存在很多不可预料的突发事件，如急件插单、机床故障等，导致在生产实际应用过程中存在很多局限，因此众多国内外学者一直专注于动态调度的研究，如文献[A,KaraslanF S.Solving comprehensive dynamic job shop scheduling problem by using aGRASP-based approach[J].International Journal of Production Research,2017,55(11):3308-3325.]通过GRASP的方法采用事件驱动方式实现对交付期和排程序列的优化。随着企业智能化的高速发展，不仅要提高生产效率，而且要充分满足客户交付期需求，尤其是目前的产品都以多品种、小批量、制造周期短、质量要求高为特点，因此对调度提出了更高的要求，分批调度则是最优生产技术中最优的方法之一，分批调度可以在工序之间产生重叠部分，从而减少工序的加工时间，降低生产成本。在分批问题上，国内外学者做了大量研究，文献【陆汉东,何卫平,周旭,等.基于禁忌搜索的柔性作业车间分批调度[J].上海交通大学学报,2012,46(12):2003-2008.】提出了一种基于禁忌搜索算法的柔性分批调度算法.利用禁忌搜索算法优化批次加工路线和子批加工顺序，并利用批量变化局部搜索进行批量分割优化。尽管学者对于柔性车间批量调度问题进行了大量研究，但是对于实际插单调度中拖延期增加的问题没有一个合理的解决方案，采用分批选择策略，设计以工序、机器、分单数量的三层基因染色体，结合粒子群算法更新遗传算法的每代种群个体，实现了对分批订单的数量分配以及调度任务的序列优化，同时最大程度地减少了拖延期，提高了生产效率。

发明内容

本发明的目的是提供一种通过采用混合遗传算法有效减少拖延期的柔性车间插单的动态调度优化方法。

本发明利用车间调度的数学模型，解决以最大加工时间最小(即最小的最大完工时间)以及拖延期最小为双目标的车间任务序列优化问题，将遗传算法与粒子群算法有效结合，改进子批数量的个种群更新方式，为分单数量分配合理的数量，有效减少拖延期。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的，首先建立柔性作业车间多目标批量调度的数学模型，包括2个步骤：

第一、确定柔性作业车间调度问题描述和相关假设；

通过对柔性车间动态调度问题的研究，假设m台不同的机床集合{M₁,M₂,…,M_m}和n批待加工(含插单)的工件集合{J₁',J'₂,…,J'_n}，每批工件有不同的数量大小，并且包含多个工序，同时，每道工序都有可供选择的加工机床，且各工序加工时间随着机床不同而变化，为了减少拖延期，将某批次J_e工件的工序分为z子批次，各个子批次在执行其每个工序时都视为不可分割的整体；根据现场实际情况，提出以下假设：