[发明专利]一种含批处理机的混合流水车间排产方法在审
申请号: | 202111025025.3 | 申请日: | 2021-09-02 |
公开(公告)号: | CN113721545A | 公开(公告)日: | 2021-11-30 |
发明(设计)人: | 杜劭峰;李俊杰;滕逸飞;力一轩;郝慧慧;李冬妮;马涛 | 申请(专利权)人: | 内蒙古第一机械集团股份有限公司 |
主分类号: | G05B19/19 | 分类号: | G05B19/19 |
代理公司: | 中国兵器工业集团公司专利中心 11011 | 代理人: | 刘瑞东 |
地址: | 014032 内*** | 国省代码: | 内蒙古;15 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 批处理 混合 流水 车间 方法 | ||
1.一种含批处理机的混合流水车间排产方法,其特征是:该排产方法的具体步骤如下:
第一阶段,规则生成;首先,将生产过程中常用生产规则确定为初始规则集,其次是在确定初始规则集的基础上,利用遗传规划算法生成启发式规则,扩展初始规则集,构建备选规则集,即表示完成规则生成;
规则生成具体方法如下:初始化遗传规划规则种群,也就是随机产生一个由规则组成的种群,每个规则都由工件、离散机或批处理机的属性和操作随机组合而成,之后判断是否达到预设迭代次数,如果达到预设迭代次数,则在选出排名靠前的规则,并将排名靠前的优秀规则加入备选规则集,最后输出备选规则集;如果未达到预设迭代次数,则对遗传规划算法中的规则进行规则适应度评价,采用锦标赛的选择方式,根据个体的适应度信息,选择一些优质个体,直接保留到下一代;之后通过交叉或变异操作,生成新的规则,然后重新进行迭代次数判断;
第二阶段,规则选择,并输出最终物流方案;采用蚁群优化算法为各工件和加工设备选取启发式规则,在调度阶段,采用改进的前瞻时间窗策略,在不满批情况下,为批处理型设备决策一个合理的等待时间,并输出最终物流方案。
2.按照权利要求1所述一种含批处理机的混合流水车间排产方法,其特征在于:第一阶段中所述常用生产规则如下:
a、工件分派规则,确定工件加工设备的规则;具体如下:根据最短加工时间原则,选择加工工件用时最短的机器;根据第一可用规则:选择加工过程中最早空出的设备;根据利用率最小规则,选择加工过程中利用率最低的设备;根据最早完工规则,选择加工过程中最早完工的设备;根据最大冗余规则,选择待加工缓冲区中等待加工的工件个数最多的设备;
b、工件排序规则,确定工件加工顺序的规则;具体如下:根据先进先出规则,离散型设备优先选择到达缓冲区最早的工件进行加工;根据进入生产线时间最长优先规则,离散型设备优先选择在生产线中时间最长的工件进行加工;根据最短剩余加工时间优先规则,离散型设备优先选择剩余加工时间最短的工件进行加工,剩余加工时间可由所有未调度工序在可加工设备上的平均加工时间之和来预估;根据明显滞后成本规则,离散型设备优先选择明显滞后成本最小的工件进行加工;根据最短加权交货期规则,离散型设备优先选择拥有最短加权交货期的工件进行加工;
C、工件组批规则,确定工件组成一个加工批次的规则;具体如下:根据先进先出规则,批处理型设备优先选择到达缓冲区时间最早的工件进行组批;根据加工时间最短优先规则,批处理型设备优先选择缓冲区中所需加工时间最短的工件进行组批;根据批处理型设备优先选择缓冲区中拥有最短交货期的工件进行组批。
3.按照权利要求1所述一种含批处理机的混合流水车间排产方法,其特征在于:第一阶段中所述选择排名靠前的规则如下:选择由遗传规划算法演化的性能排名前5的工件分派规则作为工件分派备选规则集;选择由遗传规划算法演化的性能排名前5的工件排序规则作为工件排序备选规则集;选择由遗传规划算法演化的性能排名前3的工件组批规则作为工件组批备选规则集;然后进行规则选择,为每一个工件和设备从备选规则集中选择规则。
4.按照权利要求1所述一种含批处理机的混合流水车间排产方法,其特征在于:所述第二阶段具体方法如下:
首先,得到扩展后的备选规则集之后,对蚁群的信息素进行初始化,所有信息素都设置为无穷小正数,每只蚂蚁从扩展后的备选规则集中为各个零件选择分派规则,然后每只蚂蚁从扩展后的备选规则集中为各个离散型设备选择排序规则,并且每只蚂蚁从扩展后的备选规则集中为批处理型设备选择组批规则,按照以上每只蚂蚁选取的规则,进行仿真,并计算相应的目标函数值,按照仿真结果,每只蚂蚁生成一种物流优化方案,比较该次迭代所有的物流方案,在比较完物流方案之后,选取多个优质方案,根据多个优质方案进行信息素更新,然后判断是否连续若干次最优解未更新或迭代次数到达上限,如果连续若干次最优解未更新或迭代次数到达上限,则输出所有迭代中最优物流方案,否则进入下一次迭代。
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