[发明专利]一种基于ALNS改进模拟退火的排产优化方法

说明书

本发明公开了一种基于ALNS改进模拟退火的排产优化方法，包括以下步骤：步骤S1、构建初始编码链：集合商品的各个半成品所需要的子工序，并对每个所述子工序进行编号排列，每个所述子工序对应一个编号，完成初始编码链的构建，每个编号在所述初始编码链中的个数代表所述初始编码链的对应的子工序至少需要工作的次数；步骤S2、对初始编码链进行解码：自左向右遍历所述初始编码链。所述基于ALNS改进模拟退火的排产优化方法，可以较快地搜索出符合约束条件且总工时消耗较少的生产顺序，得到的结果更加科学，且计算时间更短，有效提高了企业生产效率，解决了现有排产方法求解速度慢、内存消耗严重、运行门槛高、模型复杂和方法实现成本高的问题。

技术领域

本发明涉及生产排产技术领域，尤其涉及一种基于ALNS改进模拟退火的排产优化方法。

背景技术

排产问题是制造企业中共同存在的问题，它是实际生产调度问题的简化，解决好这一问题，能够利用好企业现有的资源，合理制定工厂生产计划，优化生产过程，提高人员、流程的效率，提高交付率，设备利用率等，从而实现客户满意度的提高。随着市场的竞争加剧，按订单生产的企业中，保证最终产品交付期是企业的核心竞争力之一，但当工厂的设备、人员和订单增多后，普通的人工排产表现出明显的局限性，所以企业需要一种智能方法，能够在较短的时间内求解多变量多约束的排产问题，提高生产效率。

目前求解排产优化问题的方法有遗传法、启发式法、分支定界法、整数规划法和拉格朗日松弛法等多种方法，这些在求解较大规模的排产优化问题上表现出求解速度慢、内存消耗严重、运行门槛高、模型复杂和方法实现成本高等缺点，且大多数方法对于排产的研究都只是针对零散零件，对于带有装配关系的排产研究较少。

发明内容

针对背景技术提出的问题，本发明的目的在于提出一种基于ALNS改进模拟退火的排产优化方法，可以较快地搜索出符合约束条件且总工时消耗较少的生产顺序，得到的结果更加科学，且计算时间更短，有效提高了企业生产效率，能够有效指导企业进行生产计划安排和任务管理，解决了现有排产方法求解速度慢、内存消耗严重、运行门槛高、模型复杂和方法实现成本高的问题。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于ALNS改进模拟退火的排产优化方法，包括以下步骤：

步骤S1、构建初始编码链：集合商品的各个半成品所需要的子工序，并对每个所述子工序进行编号排列，每个所述子工序对应一个编号，完成初始编码链的构建，每个编号在所述初始编码链中的个数代表所述初始编码链的对应的子工序至少需要工作的次数；

步骤S2、对初始编码链进行解码：自左向右遍历所述初始编码链，判断当前指向的编号所对应的子工序是否符合所有加工条件，若是，则将当前指向的编号所对应的子工序添加到结果集合中，更新资源占用后继续进行遍历，若否，则继续进行遍历直至所述初始编码链的长度为0，获取当前结果集合并计算该结果对应的总工时；

步骤S3、生成新编码链：设有多组破坏算子和修复算子，采用自适应大邻域搜索算法，使用所述破坏算子破坏当前编码链，然后使用所述修复算子修复被破坏的编码链，生成新编码链，所述自适应大邻域搜索算法在迭代时基于所述破坏算子和所述修复算子的权重选择算子；

步骤S4、对新编码链进行解码：对所述步骤S3生成的新编码链进行解码，解码方法与对所述初始编码链进行解码的方法相同；

步骤S5、通过判断当前解是否优于最优解以及采用模拟退火算法Metropolis准则判断是否以概率P接受劣解，从而判断是否将当前解替换最优解，以及是否将当前结果集合替换最优结果集合；

步骤S6、判断是否达到迭代次数，若是则输出最优结果集合，若否则跳转至所述步骤S3。

更进一步说明，所述步骤S2具体包括以下步骤：