[发明专利]基于遗传算法的机械加工车间智能排产优化方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于遗传算法的机械加工车间智能排产优化方法及系统，方法包括以下步骤：针对车间调度任务，构建柔性作业车间调度问题数学模型；利用改进的遗传算法求解所述数学模型，包括构建初始条件矩阵、构建初始种群、对种群序列进行交叉变异、求取种群个体的适应度值、选取下一代基因序列等，获得并输出最优的机械加工车间智能排产优化方案；判断车间调度任务是否更新，若是则返回执行第一步。本发明操作过程简单，能够有效获得性能良好的机械加工车间智能排产优化方案，提高机械加工车间生产的效率，降低生产成本，提高制造企业的综合竞争力。

技术领域

本发明属于机械制加工车间排产领域，特别涉及一种基于遗传算法的机械加工车间智能排产优化方法及系统。

背景技术

面对日益加剧的市场竞争和不断趋于个性化的客户需求，如何在保证机械加工车间排产正常运行的同时提高企业的生产效率，以保证企业的市场竞争力，成了制造型企业面临的最大难题。机械加工车间排产作为制造型企业生产运行的指挥中心，对企业生产的高效运行起着决定性作用。现今机械加工车间排产仍然是车间人员凭借工作经验进行生产计划安排，无法避免失误的产生，计划安排不合理导致部分订单无法按时完成、产生连续加班的情况，增加了员工的工作负荷，周而复始，员工的工作效率也会随之降低。如何在一定时间内，分配有限资源，对生产任务统筹安排，缩短生产周期，最大化利用资源，是影响企业综合实力的关键。随着行业内竞争日益激烈，实现机械加工车间智能排产在制造型企业便成了值得研究的对象。

在知识经济的背景下，整理企业内部相关知识的基础上，引进外部优秀的方法类知识来解决排产中遇到的各类问题，两者相互配合形成以各类知识为基础的指导系统来保证生产过程的顺利进行，这对企业的健康发展具有重要的意义。而对于机械加工车间智能排产问题而言，排产过程较为复杂，涉及知识较为杂乱，因此在分析排产过程、整理排产相关知识的基础上，确定相应的排产策略、设计系统的结构，这对于机械加工车间智能排产研究具有重要意义。

针对上述问题，李爱等人提出了基于瓶颈设备识别的机械加工车间排产方法及信息系统研究。毛荣华等人提出了城门山铜矿采矿智能排产系统建设的研究。边玉召等人提出了智能焊接排产模式在液压支架结构件拼焊中的应用研究。夏万留等人提出了基于遗传算法的材料企业排产系统的初步设计。但这些方法仍然存在一些不足，对于机械加工车间智能排产的问题，其排产过程较为复杂，需要进一步确定相应的排产策略、设计系统的结构。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术存在的不足，具体的针对现有对机械加工车间生产计划的制定以人工经验为主，缺少一定的科学指导依据，导致机械加工车间排产技术不合理，生产效率低下等问题，提供一种基于遗传算法的机械加工车间智能排产优化方法及系统。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于遗传算法的机械加工车间智能排产优化方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1，针对车间调度任务，构建柔性作业车间调度问题数学模型；

步骤2，利用改进的遗传算法求解所述数学模型，获得并输出最优的机械加工车间智能排产优化方案；

步骤3，判断车间调度任务是否更新，若是则返回执行步骤1。

进一步地，步骤1中所述柔性作业车间调度问题数学模型为：

式中，C_max表示所有工序最后的完工时间，即优化目标；C_i表示第i个加工零件的最后完工时间，n表示加工零件的数量。

基于遗传算法的机械加工车间智能排产优化系统，所述系统包括：

模型构建模块，用于针对车间调度任务，构建柔性作业车间调度问题数学模型；

求解模块，用于利用改进的遗传算法求解所述数学模型，获得并输出最优的机械加工车间智能排产优化方案；