[发明专利]基于遗传算法的个性化服装生产线人员调度方法及系统

权利要求书

1.基于遗传算法的个性化服装生产线人员调度方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，获取生产小组的员工信息和目标个性化服装的生产计划信息；

其中所述生产小组的员工信息包括生产小组中员工对整个生产过程的工序熟练度；所述目标个性化服装的生产计划信息包括目标个性化服装的部件名称、工序描述、工序类型、工序生产标准时间和工艺流程；

S2，构建最短路径并行调度策略，建立以完工时间为调度目标的数学模型；

S3，利用提出的基于遗传算法的方法对数学模型进行求解，并对目标个性化服装生产的工艺流程进行优化，生成优化后的工艺流程图；

S4，通过生产任务甘特图的可视化，描述所述生产任务甘特图的调度流程，验证调度方法的合理性。

2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的个性化服装生产线人员调度方法，其特征在于，步骤S1包括如下步骤：

S11，获取生产小组的员工信息，由生产小组的组长根据小组员工对工序的熟练度制定员工熟练度；

S12，获取目标个性化服装的生产计划信息，由分析员根据个性化定制服装，制定款式工序表和工艺流程。

3.根据权利要求2所述的基于遗传算法的个性化服装生产线人员调度方法，其特征在于，步骤S2包括如下步骤：

S21，设定有n个订单(D₁,D₂,…,D_n)，由一组m名员工(S₁,S₂,…,S_m)的加工小组进行加工，任一订单D_i由加工顺序已知的工序P_i＝{P_ij,j∈(1,2,…,n_i)}组成，订单i的第j道工序可选员工集合为(1≤i≤n,1≤j≤n_i)，员工S_k加工订单i的第j道工序的熟练度为E_ij＝{E_ijk,k∈(1,2,…,m)}；将所有工序P_ij分配给员工S_k进行生产，以实现完工时间最小化目标；

S21，模型构建：

考虑完工时间、员工工作时间、节拍时间以及平衡率，以完工时间T最小化作为优化目标，以提高生产效率，具体公式如下：

为平衡每名员工被分配到的工序总时长TS_i，引入节拍时间t与平衡率α；

节拍时间t是每名员工的平均加工时间，平衡率α是节拍时间与员工最大加工时间之间的比值，用来评估整个加工过程是否会出现工序堵塞堆积的情况；

式中：TS_k为员工k的实际生产总时间,T_ij为订单i的第j道工序P_ij的标准加工时间；

式中：T_ijk为订单i的第j道工序P_ij的实际加工时间；

式中：α取值越接近1，员工之间被分配的总工序时长差值越小；

式中：设定第1个订单到达时间TD₁＝0，TD_i为第i个订单到达时间；

设定约束条件：

对于T_ijk约束实际加工时间受员工熟练度影响；

max(TS_k)≤t(1+β) (7)

其中，员工k的最大实际生产总时间约束，β为自定义参数；

式中：X_ijk为订单i第j道工序是否由员工k进行加工的判别条件，工序选择员工k加工时为1，反之为0；

TB_ijk≥TD_i,k∈S_ij (9)

式中：TB_ij为订单i的第j道工序的开工时间；

TW_ij≤TB_i(j+1) (10)

式中：TW_ij为订单i的第j道工序的完工时间。