[发明专利]一种基于粒子群优化模型的柔性排产方法

说明书

一种基于粒子群优化模型的柔性排产方法，包括以下步骤：S1：用户输入加工工件信息；所述加工工件信息包括任务编号、设备种类、加工时间、是否指定机床、完工时间和优先级；S2：根据实际生产线的调度需求设置排产条件；S3：生产排产，采用粒子群优化算法得出排产最优解；S3‑1：在可行解空间中初始化一群粒子，每个粒子都代表一个潜在的最优解；S3‑2：用三项指标去表征每一个粒子的特征；S3‑3：更新粒子位置，得到Pbest和Gbest；S3‑4：更新极值；S4：将排产结果输出成甘特图。

技术领域

本发明涉及智能制造领域，尤其涉及一种基于粒子群优化模型的柔性排产方法。

背景技术

柔性生产，是指是以“制造系统响应内外环境变化的能力” 建设为核心的生产方式与方法论。生产方式，一般是指企业整体活动方式，包括所有制造过程与经营管理过程。适用于工厂多种产品、多流程、多形态、多单元的快速转换与协同生产。

随着工业互联网技术的不断发展和创新，柔性制造企业之间的市场竞争愈发激烈，其面临的挑战也越来越大。若要想赢取顾客、占领市场并在市场竞争中成为胜利者，就必须最大化地利用资源来提高生产效率，以最快的速度满足客户对产品的需求。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于粒子群优化模型的柔性排产方法；

为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于粒子群优化模型的柔性排产方法，包括以下步骤：

S1：用户输入加工工件信息；

所述加工工件信息包括任务编号、设备种类、加工时间、是否指定机床、完工时间和优先级；

S2：根据实际生产线的调度需求设置排产条件；

S3：生产排产，采用粒子群优化算法得出排产最优解；

S3-1：在可行解空间中初始化一群粒子，每个粒子都代表一个潜在的最优解；

S3-2：用三项指标去表征每一个粒子的特征；

S3-3：更新粒子位置，得到Pbest和Gbest；

Pbest即为个体极值，指一个体在它所经历的位置中计算得到的所有适应度值中最优的位置；

Gbest即为群体极值，指种群中的所有粒子的适应度值最优的位置；

S3-4：更新极值；

S4：将排产结果输出成甘特图。

优选地，优先级由数字表示，1代表最高优先级，2代表中等优先级，3为最低优先级。

优选地，调度需求情形包括紧急插单、指定机床、机床热拔插、工件暂停生产、任务指定期限和保证最高加工效率。

优选地，所述机床热拔插有包括以下两种情况：

1、在某一个机床不执行任务，将该机床推出该生产线时；

2、在需要增加生产线产能，新增机床时。

优选地，三项指标包括粒子的位置、速度和适应度。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：通过粒子群优化算法，快速得出每一条生产线的最佳排产模式，同时兼顾寻找最优解范围的同时，保持收敛速度，局部搜索更加精准。

附图说明

图1为本发明的一种基于粒子群优化模型的柔性排产方法的流程图；

图2为本发明的一种基于粒子群优化模型的柔性排产方法得出最优解的计算流程图。

具体实施方式

为使对本发明的目的、构造、特征、及其功能有进一步的了解，兹配合实施例详细说明如下。

请参阅图1-2，本发明一实施例的基于粒子群优化模型的柔性排产方法，包括以下步骤：

S1：用户输入加工工件信息；