[发明专利]一种分布式装配式置换流水车间调度优化方法及系统

说明书

本发明公开了一种分布式装配式置换流水车间调度优化方法及系统，提高分布式置换流水车间的效率，缩小完工时间和能耗；该方法包括以下步骤：以缩小完工时间和总能耗的最小权值为目标，构建带起重机的分布式装配式置换流水车间优化问题模型；采用改进的鲸鱼群算法求解带起重机的分布式装配式置换流水车间优化问题模型，得到调度优化方案；利用得到的调度优化方案对分布式装配式置换流水车间内各个工厂的工件进行调度。

技术领域

本发明涉及生产调度领域，具体涉及一种带起重机运输的分布式装配式置换流水车间调度优化方法及系统。

背景技术

分布式置换流水车间调度问题(DPFSP)是近年来研究的一个典型的优化问题。在DPFSP中，需要完成两个任务即确定每个工厂的分配和每个工厂的调度顺序。每个工厂有N个工件分配给相同的工厂，并由m台机器加工。每个工厂有N个工件分配给F个相同的工厂，并由m台机器处理，其中不允许在工厂之间进行工作转移。在现实中，他们开始采用分布式环境，以尽量减少制造成本和交付成本。Pan等研究了各种不同的启发式方法，以最小化总流程时间。Bargaoui等提出了一种新的化学反应优化方法用来解决带有完成时间准则的DPFSP。对于经典的分布式流车间，已经开发了几种启发式算法。近年来，从DPFSP扩展到了分布式装配式置换流水车间调度问题(DAPFSP)。在DAPFSP中，添加了一个额外的组装阶段，将多个工件分组到产品中。一个典型的DAPFSP通常包括两个阶段：生产和装配。每项工作都可以在任何工厂里用一个顺序完成m个工序，并在装配厂的装配线上完成装配工作。为了解决DAPFSP，Basir等提议采用批量交付系统，以减少加权延迟工件数量和交付总成本。Mohtashami在不可靠的生产线和装配线上同时解决了缓冲区大小和机器分配问题。Gong等比较了装配线和装配单元的性能。为了找到最优顺序和最小化完成时间，Wu等解决了一个具有累积学习功能的两阶段三机问题。Gonzalez-Neira等研究了具有随机处理和装配时间的DAPFSP的随机版本，以及Pane等提出了七种算法来解决所考虑的问题。

在上述研究中，大多数文献考虑将单个目标最小化。然而，在实际生产中，多目标可能同时存在。例如，有两组有两个目标的工件。一些工件被认为是为了最大限度地缩短加工时间，而另一些工件则被设计为最大限度地减少总延迟。Li等还研究了包括完工时间和能量消耗两个目标，Siqueira等研究的目的是最大限度地减少延误和延迟的加权和。显然，还有一些两个以上的目标，如：完工时间、总成本和平均延迟时间，总完工时间、系统的总可用性，以及两种生产的总能源成本。Han等提议将每个区间目标转化为一个实数，并对其中点和半径进行动态加权。Valledor等制定了多目标绩效指标来评估调度规则。Deng和Wang提出了一个竞争模因算法，以最小化完工时间和总延迟标准。考虑经济、社会和环境以及生产也是至关重要的。因此，Lu等研究了一个涉及噪音污染、能源消耗和生产率问题的焊接车间调度问题。为了解决阻塞约束，Shao等研究了一种多目标离散入侵杂草优化(MODIWO)算法。Zhang等考虑了燃料总成本、排放、功率损耗、电压大小偏差来解决最优潮流(OPF)问题。

近年来，文献中也对其他制约因素进行了广泛的研究。Shao等提出了一个分布式无等待流车间调度问题。无等待意味着当前机器处理中的工件加工完了之后立即离开当前机器。Ribas等研究了并行阻塞流水车间调度问题，其中工件在下一台机器空闲之前不能离开该机器，即使它已经完成了其操作。Ying等研究了无闲置约束的分布式置换流水车间调度问题。Bultmann等在未预先确定业务处理时间的情况下提出了同步限制。Reddy等研究合并了机器故障作为实时事件来检查性能。Yin等注意到加工主轴的速度会影响生产时间、功率还有噪音。文献中还研究了许多其他限制因素，如随机机器故障，将不准确的时间配额定义为间隔灰色处理时间，环境影响。来自几台机器的运输工作也是流水车间的一个基本过程，例如机器人运输和起重机运输。