[发明专利]一种汽车生产制造中车体模块生产过程的优化调度方法

权利要求书

1.一种汽车生产制造中车体模块生产过程的优化调度方法，其特征在于：通过确定生产线生产过程调度模型和优化目标，并使用改进蝙蝠算法的优化调度方法对优化目标进行优化；其中调度模型依据每件车身模块在各台机器上的加工完成时间和对应的时间间隔来建立，同时优化目标为最小化最大完成时间C_max(π)：

i＝2,3,...,n

k＝2,3,...,m

C_max(π)＝C(j_n,m)

其中：令π＝[j₁,j₂,...j_n]表示求解问题的一组可行解，表示n个汽车车体模块工件的加工顺序，j_i表示其中一个待加工汽车车体模块工件，总共有n个待加工汽车车体模块工件；m表示有m台加工机器，即一个模块工件j_i要经过的m道加工工序；C(j_i,k)表示以第一个工件的第一个加工操作的开始时间为起始时间，模块工件j_i在第k台机器上完成对应工序加工的时间点；setup(j_i-1,j_i,k)表示在第k台机器上，模块工件j_i加工完成时间与其前一个模块工件j_i-1开始加工的时间最小间隔，即设置时间；表示模块工件j_i在第k台机器上的加工所需时间长度；C_max(π)表示所有模块工件完成了在所有机器上的工序所用的时间长度；优化目标为在所有解决方案的集合Π中找到一个解决方案π使得所有模块工件完成所有工序所用的时间C_max(π)最小。

2.根据权利要求1所述的汽车生产制造中车体模块生产过程的优化调度方法，其特征在于：所述基于改进蝙蝠算法的优化调度方法具体步骤如下：

Step1、初始化蝙蝠种群基本参数：蝙蝠总数为P，采用随机生成以实数形式确定第p只蝙蝠的位置序列x_p和速度序列v_p，飞行次数上限G；其中，p∈[1,P]；

Step2、初始化蝙蝠发声参数；其中发声参数包括每只蝙蝠的发声频率f_p、脉冲几率r_p和声音响度阈值A_p，蝙蝠种群的发声频率上限f_max和发声频率下限f_min；

Step3、评价种群：采用LOV规则来实现实数编码到离散编码π＝[j₁,j₂,...j_n]的转变，使用调度模型确定优化目标的值，对每一个蝙蝠的位置序列进行评价，找出位置序列最好的蝙蝠，并记录此蝙蝠的所有信息作为全局最好个体current best；

Step4、确定发声频率：所有蝙蝠通过如下公式重新确定各自生产新个体的发声频率Nf_p上的第h个位置上的值Nf_p,h：

Nf_p,h＝f_min+(f_max-f_min)β,β∈(0,1),h∈[1,n]；

其中，Nf_p表示由n个Nf_p,h组成的序列；

Step5、调整速度：所有蝙蝠以步骤Step4中确定的新的发声频率来调整自己的速度值；

Step6、更新种群位置：所有蝙蝠在上一代旧个体的位置信息和在步骤Step5中确立的新的速度信息，来确定当下蝙蝠的位置；评价新种群个体，用新个体替换对应旧个体，并更新全局最好个体current best，评价过程如步骤3中评价过程；

Step7、对新个体局部搜索：对新个体使用swap操作；

Step8、评价种群：对步骤Step7中的新个体按照步骤Step3的评价操作对种群中所有的个体进行进行评价：如果新个体优于旧个体，则替换对应旧个体；否则舍弃新个体；

Step9、随机脉冲：以每只蝙蝠的随机脉冲几率r_p为概率依据，判断是否发射脉冲：如何满足发射脉冲条件，在当前全局最好个体current best的基础上产生一个新的蝙蝠个体代替原有个体；否则不做处理；

Step10、处理新个体：评价新个体，判断新个体的适配值是否优于全局最好个体current best且按几率判断新个体的声音响度低于其声音响度阈值A_p：如果是，则将新个体代替原有个体和全局最好个体current best，并增大新个体的脉冲几率r_p，减小新个体的声音响度阈值A_p；否则，舍弃新个体；

Step11、处理新种群：将种群中所有个体按优化目标值大小排序，更新全局最优个体current best；

Step12、飞行次数上限判断：如果蝙蝠种群的飞行次数未达到次数上限，跳至步骤Step4进行一轮的种群飞行；当蝙蝠种群飞行次数达到上限时，全局最优个体的位置信息所代表的解，就是该问题所能找到的最优解。