[发明专利]一种基于SSA的车间柔性调度方法

说明书

一种基于SSA的车间柔性调度方法，步骤包括：1)对离散的车间调度问题进行连续化；2)使用SSA求解车间调度问题；3)对步骤2)中的SSA进行改进，使用ODV来增加种群的多样性，引入幂律分布来调节搜索空间。本发明对离散的车间调度问题进行连续化，从而可以使用SSA来求解车间调度问题。本发明还对传统的SSA进行改进，克服了SSA在求解较大规模的问题时，存在的易陷入局部最优解和后期收敛速度较慢的问题。

技术领域

本技术方案是计算机应用技术领域，具体是一种基于SSA的车间柔性调度方法。

背景技术

随着工业技术和信息产业的发展，人们越来越认识到提高生产运转效率的重要性。如何提高生产过程中各设备的利用率、充分释放生产设备的潜能，从而提高总体生产效率及提高经济效益，成为各大企业关注的焦点。

生产调度的优劣直接决定了生产效率的高低。生产调度的研究主要集中在企业生产资源的分配及使用方面。通常来说，不同类型的生产订单，其所需要的生产设备等资源也不同，因此，需要根据不同的生产订单制定不同的生产调度方案。

MES系统(Manufacturing Execution System，制造执行系统)的主要功能之一是为不同的生产订单制定不同的生产调度方案。在生产制造领域，MES的上层是ERP(Enterprise Resource Planning，企业资源计划)系统，下层是PCS(process controlsystem，过程控制系统)，MES通过ERP下发的生产订单信息制定生产调度方案，再将生产调度方案传送到PCS进行调度方案的执行。生产调度方案的评价指标有多种，如完工时间、设备利用率、同时装配度，加权延时时间等，不同的企业对于生产调度方案评价指标的选择各有不同，但是大部分企业更关注订单完工时间。因此，最小化调度方案的最大完工时间是一个值得深入研究的问题。

随着工业技术水平的发展，调度问题的研究也从简单的单机调度到流水线调度，再到复杂的车间柔性调度。研究表明，3台以上机器的流水线调度属于NP(NP-hard问题)难问题。直接求解其最优解，其时间成本对于生产调度不可接受，因此，在生产调度领域，产生了以下三大类求解方法：

第一类是传统的数学规划方法，这种方法可以求出最优解，但是随着问题规模的扩大，计算的复杂度呈指数增加，且数学规划方法有着严格的数学约束，如约束条件可微、连续等，因此，该方法只适用于小规模问题及数学约束满足条件的部分领域。

第二类是启发式方法，该方法基于经验或判断，安排所有工件按照事先制定的规则进行加工，常见的规则有SPT、LPT、EDD、FIFO等，但是该方法需要生产领域的专业经验判断，不能通用到所有的生产领域，并且不能保证求得问题的全局最优解。

第三类是元启发式方法，将随机算法与局部搜索相结合，包含了各种各样的群体智能优化算法。松鼠觅食算法(Squirrel search algorithm，SSA)作为最新的群体智能优化算法之一，具有求解精度高、稳定性强、适用于较大规模问题等特点。但和诸多智能优化算法一样，SSA算法仍然存在早熟收敛、局部最优、后期收敛速度慢等问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明把群体智能优化算法应用于解决较大规模生产调度问题。

本发明首先对离散的车间调度问题进行连续化；然后使用松鼠觅食算法SSA来求解柔性车间调度问题。进一步的，本发明还对传统的SSA进行改进，使用ODV来增加种群的多样性，引入幂律分布来调节搜索空间。本发明方法可应用于MES系统。

本发明具体是一种基于SSA的车间柔性调度方法，所述车间柔性调度是指：有i个工件、m台机器，每个工件均有多道工序，每道工序将被安排在1～m台机器上生产，且生产时间不同，以最优化目标下的车间调度序列为调度方法，步骤包括：1)对离散的车间调度问题进行连续化；2)使用SSA来求解车间调度问题；

所述步骤1)中，车间调度问题维度化