[发明专利]一种面向返工风险的再制造调度优化方法

说明书

本发明公开了一种面向返工风险的再制造调度优化方法，采用区间灰数描述再制造生产过程中因EOL产品质量差异而导致的不确定加工时间和返工风险，通过含返工风险的期望加工时间构建最大完工时间的数学模型，在再制造调度中考虑返工风险，最后通过创新设计的迭代算法寻找到最优调度方案。本申请技术方案，准确描述实际生产过程中的不确定性，不仅提高了寻找最优调度方案时的性能，同时寻找到的再制造调度方案相比其他方法具有更好的调度效果。

技术领域

本申请属于再制造调度技术领域，尤其涉及一种面向返工风险的再制造调度优化方法。

背景技术

制造业在为人类社会创造巨大财富的同时，也消耗了大量的资源。再制造作为一种资源节约型和环境友好型的新型制造范式，已经获得了学界和工业界的广泛关注。再制造是指通过一系列操作将报废(EOL，End-Of-Life)产品恢复到新状态的过程。与传统制造相比，再制造产品不仅能提供相同质量的产品，还能节省资源并减少有毒物质的排放，从而获得更大的经济和社会效益。

合理的再制造调度对于有效利用资源和提高企业效率至关重要。然而，与传统制造不同的是，再制造过程中涉及EOL产品。通常EOL产品在其使用寿命期间会经历不同的使用环境，因此也会受到不同程度和形式的损伤。这种损伤差异使得准确评估EOL产品的质量变得困难，导致了再制造过程中的加工时间和路线以及加工失败的不确定性。这些复杂的不确定性不仅增加了返工风险，而且使再制造调度变得更加困难和复杂。所以，为获得更实际可行的再制造调度方案，需要考虑因EOL产品质量差异和返工风险引起的不确定性。

虽然再制造调度问题已被广泛研究，但是再制造过程中的不确定性往往被忽视了。近年来，一些研究采用随机优化方法或模糊理论方法来解决再制造调度中的不确定性问题。然而，借助有限的再制造历史数据描述不确定性，通常只能产生一个近似范围而不是精确分布，这不仅增加了将不确定性描述为随机变量的难度，还使得模糊理论中的隶属函数难以定义。此外，上述有关再制造调度的研究都没有考虑再制造EOL产品的返工风险。

发明内容

本申请的目的是提供一种面向返工风险的再制造调度优化方法，考虑因EOL产品质量差异和返工风险引起的不确定性，实现更加优化的再制造调度。

为了实现上述目的，本申请技术方案如下：

一种面向返工风险的再制造调度优化方法，包括：

对于具有I种再制造产品和J条非等同并行加工路线的批量再制造调度，采用区间灰数描述再制造过程中的变量，通过含返工风险的期望加工时间构建最大完工时间的数学模型；

构建求解数学模型的粒子表示方案，所述粒子表示方案包括两个部分，第一部分编码了分配给每条加工路线的产品信息，第二部分编码了操作排序信息；

根据粒子表示方案初始化初始种群，对数学模型进行迭代求解，获取最优再制造调度方案。

进一步的，所述数学模型如下：

其中，表示处理完所有再制造产品的总时间，表示第j条加工路线中的第N_j个机器加工第i个产品的结束时间，第N_j个机器是第j条加工路线中的最后一个机器；

其中，表示第j条加工路线中的第n个机器加工第i个产品的开始时间，表示第j条加工路线中的第n个机器加工第i个产品的含返工风险的期望加工时间，Q_ijn表示在第j条加工路线中的第n个机器上加工第i种再制造产品的数量；

其中，表示第j条加工路线中的第n个机器在第k次加工第i个产品时的加工时间，k＝1,…,∞，其中k＝1表示是第一次加工，否则表示为返工过程；表示第i个产品需要在第j条加工路线中的第n个机器进行第k次加工的概率。