[发明专利]带订单和机器人搬运的分布式车间调度优化方法及系统

说明书

本公开提出了带订单和机器人搬运的分布式车间调度优化方法及系统，采用一种改进的迭代贪婪(IIG)算法来解决带订单和机器人约束的分布式流水车间问题，针对带订单和机器人的调度特定问题的破坏和构建策略。在所提出的算法中，首先，在初始化提出了三种分配订单的方式，在算法中开发了四种类型的邻域结构。然后将模拟退火(SA)算法嵌入到所提出的迭代贪婪算法中，以增强搜索能力，在分布式流水车间中同时考虑订单分配和机器人约束最优调度，最小化最大完工时间，提高工厂吞吐量，降低人工成本。

技术领域

本公开涉及人工智能相关技术领域，具体的说，是涉及带订单和机器人搬运的分布式车间调度优化方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，并不必然构成在先技术。

近年来，智能制造给机械行业带来了新的创新。智能制造在实际生产中的代表是智能工厂。因为不同产品的制造工艺特征不同，产品的生产规划往往需要面向多个制造过程。很多文献研究了作业处理和分布式流处理，开发了许多有效的算法，许多人研究了分布式流水车间工厂的各种优化问题，但很少有文献考虑过在分布式流程调度中添加机器人来加载和卸载作业。在物流仓库、钢球工厂和汽车零部件等智能制造工厂中，使用机器人搬运工件。在机器之间运输工作，以降低成本和工人需求，大大提高工厂的生产能力。实际生产中的流动车间系统往往含有不确定性，智能工厂机器人的调度和路径规划需要进一步研究。发明人发现，现有的一些研究机器人最优调度问题，大多数单独研究机器人的调度，没有结合考虑分布式流水车间的调度问题。

现今社会，订单调度已成为绿色制造、管理研究等各个领域的研究热点，订单处理有助于降低成本和分配磨损的工作。但在分布式物流加工环境下，订单调度问题仍然存在，很少有文献同时考虑工厂的订单分配和调度问题。

关于分布式置换流调度问题DPFSP中具有订单和机器人约束的调度问题的研究很少，解决这一问题的算法的应用很少：(1)在智能研究中车间调度问题，大多考虑单个工厂的生产，涉及订单的分布式流水作业的调度没有有效的解决方法；(2)在实际生产中，关于机器人在分布式流水作业的智能调度问题研究中，很少有文献涉及分配顺序问题，同时也考虑机器之间的阻塞约束。在分布式置换流调度问题(DPFSP)中同时考虑客户订单和机器人运输的问题，会将DPFSP被转化为一个NP难问题。

发明内容

本公开为了解决上述问题，提出了带订单和机器人搬运的分布式车间调度优化方法及系统，在分布式流水车间中同时考虑订单分配和机器人约束最优调度，最小化最大完工时间，提高工厂吞吐量，降低人工成本。

为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：

一个或多个实施例提供了带订单和机器人搬运的分布式车间调度优化方法,包括如下步骤：

确定带订单和机器人约束的分布式流水车间的约束条件，以最小化最大完工时间为控制目标，根据约束条件建立问题模型；

采用改进的迭代贪婪算法，求解带约束和机器人约束的分布式流水车间优化的问题模型，并采用模拟退火算法在求解过程跳出局部最优解，获得最优解决方案。

一个或多个实施例提供了带订单和机器人搬运的分布式车间调度优化系统，包括：

模型建立模块：被配置为用于确定带订单和机器人约束的分布式流水车间的问题描述，以最小化最大完工时间为控制目标，根据问题描述建立问题模型；

求解模块：被配置为用于采用改进的迭代贪婪算法，求解带约束和机器人约束的分布式流水车间优化的问题模型，并采用模拟退火算法在求解过程跳出局部最优解，获得最优解决方案。

一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成上述方法所述的步骤。