[发明专利]一种多工序加工单元移动机器人的调度优化方法

权利要求书

1.一种多工序加工单元移动机器人的调度优化方法，对多个机器人在多工序加工单元中进行最优任务分配，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1：以最小化调度时间为目标，建立多移动机器人调度优化模型；

步骤2：基于约束矩阵与局部搜索方法设计优化算法；

步骤3：采用步骤2中的优化算法对步骤1中的调度优化模型进行求解，获得最小化调度时间的机器人调度方案；

步骤4：采用步骤3获得的机器人调度方案对机器人服务范围分配方案进行调整。

2.根据权利要求1所述的一种多工序加工单元移动机器人的调度优化方法，其特征在于，所述的步骤1包括以下步骤：

步骤1.1：确定约束条件；

步骤1.2：构建约束模型；

步骤1.3：构建目标函数。

3.根据权利要求2所述的一种多工序加工单元移动机器人的调度优化方法，其特征在于，所述的约束条件包括：

单元内设备可并行处理多个工件；

设备需在机器人完成上料任务后开始充放电；

机器人单次只能抓取一个工件；

机器人起始位置为其服务范围的首个设备位置；

机器人需在设备加工完成后开始执行取料任务；

搬运任务结束时间为开始搬运工件的时间加上搬运时间；

工件完工时间等于开始时间加上加工时间。

4.根据权利要求2所述的一种多工序加工单元移动机器人的调度优化方法，其特征在于，所述的约束模型中，采用约束矩阵R＝(r_vu)表示机器人的服务范围，v＝1,2,…,M，表示方案编号，u＝1,2,…,N_k，表示机器人编号，方案数量其中，N_M表示加工设备总数，矩阵R表示为：

其中，矩阵元素的行序号为方案的编号，矩阵元素的列序号为机器人的编号，矩阵元素的值为机器人的服务范围。

5.根据权利要求2所述的一种多工序加工单元移动机器人的调度优化方法，其特征在于，所述的目标函数为其中，s表示任务编号，N_s表示任务总数量，a表示工件编号，N_a表示工件总数量，δ_kas表示机器人k搬运工件a的任务s的过程，T_ks表示机器人k执行任务s所用时间。

6.根据权利要求1所述的一种多工序加工单元移动机器人的调度优化方法，其特征在于，所述的步骤2中，设计优化算法的具体过程如下：

步骤2.1、设置相关参数：种群大小popSize、最大迭代次数Miter、交叉概率Pc、变异概率Pm、机器人服务范围约束矩阵R、工序约束矩阵Proc、初始工件节拍Rt和机器人在各节点间行驶时间表Rtranstime；

步骤2.2、机器人任务分配方案取v＝1，迭代次数Iter₁＝1，令分配方案总数M＝矩阵R行数；

步骤2.3、令Relation＝R(v,:)，其中，Relation表示机器人的服务范围，v表示第v个方案，根据Relation中约束关系，结合工序约束顺序生成初始种群；

步骤2.4、计算个体的评估值value(i)；

步骤2.5、计算个体的适应度值fitness(i)和个体的cFitness(i)，并执行选择操作；

步骤2.6、交叉操作：以交叉概率Pc对随机选取的两个体进行交叉；

步骤2.7、变异操作：以变异概率Pm对个体进行变异操作；

步骤2.8、选出父代和子代中适应度值最高的个体作为最优个体Best；

步骤2.9、若Iter₁＜MIter，则令Iter₁值加1，转步骤2.4，否则转步骤2.11；

步骤2.10、若Iter₁＝MIter且v＜M，则令Iter₁＝1,v值加1，转步骤2.3，否则转步骤2.11；

步骤2.11、解码最优解，给出调度时间，机器人行走路径及缓冲区容量。