[发明专利]一种工业机器人自动化生产线的优化调度方法

摘要

本发明涉及一种工业机器人自动化生产线的优化调度方法，属于工业自动化生产智能优化调度技术领域。本发明通过确定工业机器人自动化生产线的调度模型和优化目标，并提出一种混合蚁群算法的优化调度方法对目标进行优化；其中，调度模型根据每个产品所要经过的加工操作数和相应操作的加工时间而建立，同时确定优化目标为最小化最大完工时间。本发明可在较短时间内获得工业机器人自动化生产线调度问题的近似最优解，从而降低企业的生产成本，提高企业的经济效益。

主权项

1.一种工业机器人自动化生产线的优化调度方法，其特征在于：通过确定工业机器人自动化生产线的调度模型和优化目标，并提出一种混合蚁群算法的优化调度方法对目标进行优化；其中，调度模型根据每个产品所要经过的加工操作数和相应操作的加工时间而建立，同时确定优化目标为最小化最大完工时间，即f＝Cmax(π)式中，工件的个数为n、需要的操作数为m，π＝{π₁,π₂,…,π_n}表示该优化调度问题的一个解，π_i为加工序列π中第i个被加工的工件，为工件π_i离开第j个操作所在机器的时间，因为工件阻塞在机器上时仍无法加工下一个工件，代表工件π_i在操作j所需要的加工时间，其中代表工件π_i离开虚拟操作0的时间，即代表工件在第一个操作的开始加工时间，工件在被加工时满足以下约束条件：一个工件在某一时刻只能被一个机器加工，一台机器在某一时刻只能加工一个工件；所述基于混合蚁群算法的优化调度方法具体为：Step1、种群初始化：采用随机生成的方法产生初始化种群并计算相应个体的目标值，直至初始解的数量达到要求的种群规模，种群规模为popsize；初始化信息素的值，信息素τ_ij代表工件i出现在位置j的信息强度，初始化Step2、更新信息素：根据种群中个体的目标值对信息素进行更新，更新公式为：其中ρ为信息素的挥发因子，为当前个体的目标值，为当前种群所有个体目标值的均值；Step3、种群更新：根据更新后的信息素生成新的个体，新个体的序列根据以下公式生成，某个工件被选中后将加入禁忌表，新个体生成后则计算对应序列的目标值并清空禁忌表，以便生成下一个个体，其中p0为算法中的参数，其取值范围为[0,1]，p为随机产生(0，1)的值，若满足条件则选择信息素矩阵中第i行中的信息素浓度最大的列号，且该列号未在禁忌表中，如不满足条件，则从未被选择工件中根据概率随机选择一个工件，概率计算公式为：S表示所有未被选择的工件的集合，对种群的新老个体进行保优操作，即合并新老个体种群，根据目标值的大小选择目标值较小的前一半个体组成当前种群；Step4、局部搜索：对当前种群中最优个体，即目标值最小的个体进行Insert局部搜索操作，若操作后新产生个体的目标值优于该个体，则取代该个体；Step5、终止条件：设定终止条件为算法迭代次数T，如果算法满足条件，则输出当前种群中第一个个体，即最优个体；否则跳转至步骤Step2，反复迭代，直至满足终止条件为止。