[发明专利]基于分层邻域结构的基因表达式编程智能排产方法和装置

权利要求书

1.基于分层邻域结构的基因表达式编程智能排产方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、设置算法约束条件，结合制造企业现有排产情况，设置约束条件作为排产的基础信息，约束条件包括：产线数量约束、产品和产线对应关系、产线产能、工艺路线约束、产线日历是否上班及上班时长约束；S2、代理的设置，对各代理属性进行定义，并设置任务代理和资源代理的动作规则；S3、任务目标的设置，设置调度目标，调度目标为排产和动态调度支持的三大目标；S4、排产前准备，对满足约束条件的各个代理按照设置约定规则进行数据处理；S5、智能排产计算，对于各任务目标，每个任务按照其目标不同采用不同的排产基准确定策略，进行资源申请，且策略是由智能排产算法进行计算得出，步骤5中所述智能排产算法是采用基因表达式编程算法进行计算，基因表达式编程算法简称GEP，为了算法能跳出次优的局域最优解，通过改变基因表达式的邻域结构；GEP算法可以在当前局部最优解附近，通过构造不同的邻域结构，继续寻找更优的局部最优解，所述邻域结构包括不变元素邻域结构和变元素邻域结构，不变元素邻域结构包括移位邻域结构、交换邻域结构和变序邻域结构，变元素邻域结构包括单点替换邻域结构、两点替换邻域结构和多元素替换邻域结构，为了保证获得最优的局部最优解，搜索所有不变元素的邻域结构，或者搜索所有变元素的邻域结构，或采用分层变邻域结构搜索方法，在上层选择搜索变元素的邻域结构，在下层搜索所有不变元素的邻域结构，这两者结合，即可获得更大的变邻域范围的局部最优解。

2.根据权利要求1所述的基于分层邻域结构的基因表达式编程智能排产方法，其特征在于：步骤1中所述产线数量约束是指制造企业的车间数量和产线数量，制造企业有N个车间，M条产线；所述产线和产线对应关系是通过矩陈方式描述；所述产线产能是根据产线对应的产品任务而言，在产线基础信息的标准工时处定义。

3.根据权利要求1所述的基于分层邻域结构的基因表达式编程智能排产方法，其特征在于：步骤2中所述代理使用Agent表示，在代理设置时，对于简单任务，只设置任务Agent和资源Agent；资源Agent能够接收任务Agent的工序对其一个或几个时间段的占用申请，接到申请后，如果某时间段能满足工序的时间要求，则根据自身的占用情况进行判断和匹配；任务Agent是储存订单要求的产品类型所对应的工艺信息；资源Agent是储存所有生产测试设备的信息。

4.根据权利要求3所述的基于分层邻域结构的基因表达式编程智能排产方法，其特征在于：步骤2中在代理设置时，对于复杂任务的智能排产，需要设计更多的Agent，包括管理Agent、资源Agent、算法Agent、工艺代理Agent和监测Agent，管理Agent是主Agent，负责处理订单任务的处理，以及协调不同的Agent之间的通信和相互配合；资源Agent包括车间Agent、生产线Agent和设备Agent，车间Agent、生产线Agent和设备Agent之间通过矩阵的方式来描述其对应关系；工艺Agent是负责对产品的生产工艺进行管理，为其它Agent提供查询服务；工艺Agent对于能否生产的产品的品类，生产的工序流程，生产所需要的设备，生产对应的原材料，生产能达成的质量标准进行规定；算法Agent是封装了排产和动态调度算法，将管理Agent发来的订单任务，发给资源Agent，资源Agent结合工艺Agent调用算法Agent，计算出完成所需完成订单的资源和工艺配置；监测Agent是检测系统内所有资源的状态，当各项资源，设备出现故障，或者某条生产线因为人员不够无法正常运转时，检测Agent通知资源Agent，更新相应资源的状态。

5.根据权利要求4所述的基于分层邻域结构的基因表达式编程智能排产方法，其特征在于：所述管理Agent主要功能有两块，一块作为对外接口，接受客户的订单输入；另外一块是对内协调，每个Agent都要在管理Agent处有一个唯一的标识，便于协调管理；对于接收到的客户订单，通过调用资源Agent以及算法Agent，自动计算出最优的排产计划。

6.根据权利要求5所述的基于分层邻域结构的基因表达式编程智能排产方法，其特征在于：步骤3中所述三大目标为最短生产时间、产品最小库存和最大资源平衡。