[发明专利]考虑支配工件和最小化能源消耗的智能协同调度方法及系统

说明书

本发明提供一种考虑支配工件和最小化能源消耗的智能协同调度方法，解决考虑恶化效应与支配工件的节能型平行机调度问题，分为三个阶段，阶段1，把工件分配到各个机器上阶段2，决定只包含普通工件机器上工件的排序问题。阶段3，决定包含支配工件机器上工件在满足支配工件要在一个时间窗加工完成的约束条件下，工件的排序问题。本发明的目的是在满足支配工件的约束条件下，找到一个调度方案使得所有机器总的完工时间最小，进而降低总的能源消耗。本文明根据所研究的问题特点与特定的生产模式，设计相应的启发式算法，邻域结构，变邻域搜索算法，在有限的时间内找出总的完工时间最小的分配与排序方案，给生产管理者提供有效的决策支持，提高能源利用效率，降低生产成本，改善系统整体产能。

技术领域

本发明涉及装备制造和生产组装协同调度技术领域，具体来说是考虑支配工件和最小化能源消耗的智能协同调度方法及系统。

背景技术

近年来，随着经济发展以及人口的快速增长，能源消耗日益增加。能源消耗不仅加剧了不可再生资源的匮乏，同时排放的二氧化碳等气体是造成温室效应的主要气体。据国际能源局的数据统计，自2005至2018年，工业部门的能源消耗在总的能源消耗中一直占据最大的份额，且超过了总比例的四分之一，因此在工业生产过程中进行能源节约型调度是关键且有意义的。本发明立足于铝锭的实际生产过程，考虑了工件的恶化效应以及支配工件。铝锭在挤压过程需要经过热处理过程，工件等待热处理的时间越长，实际加工时间越长，这就是GuptaGupta(1988)文章中所说的“恶化效应”。考虑到现实场景中客户的订单有不同的加工优先级，支配工件作为来自重要客户的订单，相较于普通工件，必须要在客户要求的某一时间窗内加工完成，并使总的能源消耗最小。本发明设计了一种变邻域搜索算法结合两种启发式算法的智能协同调度算法，来解决高端装备制造过程中复杂优化问题。其中变邻域搜索算法第一次被(MladenoviüHansen，1997)提出是用来解决旅行商问题。变邻域搜索算法及其变体在其他组合优化问题中的应用如下：Yazdani(2010)提出了一种平行变邻域搜索算法来解决柔性车间调度问题。Menéndez(2017)基于变邻域搜索方法提出几个策略来解决订单分批问题。正如Hansen等(2017)学者总结的，一个基础的变邻域搜索算法主要包含以下三个步骤：(1)震动，通过震动步骤以逃脱局部最优陷阱。(2)改进，通过局部搜索或者变邻域操作来改进当前解。(3)邻域改变，在一个邻域中找不到更好的解时，跳到其他邻域结构中，寻找比当前解更好的解。重复执行这三个步骤，直到满足终止条件。

(1)在研究问题上，首先考虑重要客户的加工要求，即来自重要客户的支配工件要在一定的时间窗内加工完成，会提高客户满意度。然而高端装备制造过程中，针对同时考虑支配工件与普通工件的节能型调度研究目前还没有。其次恶化效应作为实际生产过程中加工时间的变化规律，虽然逐步受到实践者与学者们的关注，但是理论研究还没有被实践者所利用，从而在实际生产中达到降低成本的效用。现有发明未有针对包含节约能源，恶化效应，以及支配工件调度问题给出相应对策。

(2)在研究方法上，变邻域搜索算法相较于其他元启发式算法，使用较少的参数甚至是不使用任何参数，在较为合理的时间有效的解决一般组合优化问题。但是在处理复杂协同调度问题时，常见的邻域结构以及变邻域算法无法在维持算法复杂度的基础上，找到较好的解。而本发明通过与启发式算法的结合，以及有效邻域结构的设计，在合理的计算时间内获得可能的最佳解。

Mladenovi，N.，Hansen，P..(1997).Variable neighborhoodsearch.ComputersOperations Research，24(11)，1097-1100.

Yazdani，M.，Amiri，M.，Zandieh，M.(2010).Flexible job-shop schedulingwith parallel variable neighborhood search algorithm.Expert Systems withApplications，37(1)，678-687.