【技术实现步骤摘要】
基于混合鲸鱼优化算法的柔性车间调度方法及系统
[0001]本专利技术属于车间生产调度优化
,具体涉及基于混合鲸鱼优化算法的柔性车间调度方法及系统。
技术介绍
[0002]车间调度是现代企业生产管理的关注点之一,合理的生产计划可以提高生产效率,降低生产成本,随着多品种和大规模定制模式的发展,生产调度的灵活性性越来越高,传统依靠人工安排生产调度的方式已经无法应对,随着信息化的发展,吸引很多研究人员通过设计合理的算法处理生产调度,加快生产进度。Bowman首次给出了车间调度(Job
‑
shop Scheduling Problem,JSP)的定义,该问题也已经被证明是一个NP难题,在JSP中,每个生产步骤、生产机器、生产时间都是确定的。
[0003]柔性车间调度(Flexible Job
‑
shop Scheduling Problem,FJSP)是JSP的一种扩展,在考虑工件排序的同时也要考虑机器的分配。FJSP的描述一般为:n个工件J={J1,J2,
…
,J
n
}在m台机器M={M1,M2,
…
,M
m
}上加工,每个工件至少包含一道工序,每道工序至少有一台加工机器,同一道工序在不同的机器上加工时间不同,因此每个工序的加工时间与机器分配有关。目前解决FJSP的方法包括整数规划、分支定界方法、强化学习、群智优化算法等,群智优化算法凭借简单的模型架构和高效的寻优效果得到很多研究人员的关注,主要包括粒子群优 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于混合鲸鱼优化算法的柔性车间调度方法,其特征在于,包括如下步骤:S1,分析柔性车间调度问题,确定FJSP的数学模型;S2,根据FJSP的数学模型定义对离散的车间调度进行连续化处理;S3,通过Tent混沌映射初始化鲸鱼优化算法中鲸鱼个体的位置;S4,根据适应度函数计算所有鲸鱼个体的适应度;S5,根据设定的位置更新公式,更新鲸鱼位置;S6,通过禁忌搜索,搜索邻域结构;S7,判断鲸鱼位置更新的次数是否达到最大迭代次数,若没达到,则返回步骤S4,若达到则继续步骤S8;S8,输出最佳鲸鱼位置;S9,根据最佳鲸鱼位置,输出找到机器的最大完工时间,并画出甘特图。2.根据权利要求1所述的基于混合鲸鱼优化算法的柔性车间调度方法,其特征在于,步骤S1包括如下步骤:S11,对FJSP的数学模型作出如下设定:工件是独立的,每台机器一次只能处理一个工件;不能同时处理同一工件的不同操作;所有工件和机器在零时都是可用的;在一台机器上处理完一个工件后,会立即被传送到下一台机器,忽略传输时间;机器上操作的设置时间独立于操作顺序,并计入处理时间;安排生产之后不能中断,并且能正常成调度;S12,定义相关符号,具体定义如下:n:工件的数量;m:机器的数量;i:工件序号,i∈{1,2,
…
,n};n
i
:工件i的总操作数;j:工件的第j道工序,j∈{1,2,
…
,n
i
};k:机器序号,k∈{1,2,
…
,m};M
k
:表示第k台机器;O
i,j
:第i个工件的第j道工序;M
i,j
:第i个工件的第j个操作可选的机器集;T
i,j,k
:第i个工件的第j道工序在第k台设备上的加工时间;JS
i,j
:第i个工件的第j道工序开始时间;JE
i,j
:第i个工件的第j道工序结束时间;S
k,h
:第k台设备第h操作的开始时间;E
k,h
:第k台设备第h操作的结束时间;x
i,j,k
:表示工件i的第j道工序在是否在第k台设备上加工;C
k
:机器k的完成时间;C
max
:最大完成时间;决策变量如下:
以最小化最大完工时间为优化目标,目标函数如下:C
max
=min(max(C1,C2,
…
,C
m
))
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)优化目标的约束条件如下:JS
i,j
≤JE
i,j
‑1ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)S
k,h ≤E
k,h
‑1ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)C
k
≤C
max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)S
k,h
≥0,JS
i,j
≥0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)M
i,j
≥1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)其中,公式(3)表示每道工序只能在M
i,j
选择一台机器上处理;公式(4)表示工件不同工序的处理顺序,必须等上一工序处理完之后才可以处理下一道工序;公式(5)表示机器k在同一时刻只能处理一个工件,必须等上一操作完成之后才可以处理第h道工序;公式(6)保证每台机器的完工时间都不超过最大完工时间;公式(7)保证工件的开始时间和机器的开始时间都大于等于零;公式(8)表示工件工序的处理至少可以分配到一台机器上。3.根据权利要求2所述的基于混合鲸鱼优化算法的柔性车间调度方法,其特征在于,步骤S2包括如下步骤:S21,编码:将个体位置向量分为MS和OS部分;MS部分为机器选择,确定每个工序分配的机器,设定M
1,1
表示对应工序的可选机器数量,即表示O
1,1
工序可以选择M1、M4和M5加工;再通过公式(9)转换为个体位置向量,x(j)是个体位置向量的第j个分量,choice
i,j
表示从M
i,j
选择的机器序号,若M
i,j
=1,x(j)为[
‑
n,n]内的随机数;...
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