一种不锈钢板材制造过程的优化调度方法技术

本发明专利技术涉及一种不锈钢板材制造过程的优化调度方法，属于制造业生产过程智能优化调度技术领域。本发明专利技术通过确定不锈钢板材在制造过程中的排列调度模型和优化目标，并提出一种基于混合模拟退火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操作时间而建立，同时确定优化目标为最小化最大完工时间。本发明专利技术可在较短时间内获得不锈钢板材制造过程调度问题的近似最优解，从而缩短企业的生产周期，提高企业的生产产量，扩大企业的经济效益。

【技术实现步骤摘要】
一种不锈钢板材制造过程的优化调度方法
本专利技术涉及一种不锈钢板材制造过程的优化调度方法，属于制造业生产过程智能优化调度

技术介绍
随着社会的进步与发展，不锈钢以其漂亮的外观、耐腐蚀的特性以及不易损坏的优点，越来越受人们的喜爱。无论是锅碗瓢盆、城市雕塑还是建筑和装修居室，不锈钢的使用随处可见。正是由于人们对不锈钢的大量使用，使得不锈钢的制造工艺不断改进、生产规模日益扩大。不锈钢板材具有表面光洁、强度硬度高、耐腐蚀性强和可塑性好等特点，被广泛应用于化工、食品、医药、造纸、石油、原子能工业，以及建筑、餐具、厨具、车辆等各类产品的零部件。不锈钢板材制造在实际的生产过程中，其制造工艺大都相同，根据制造工艺可以大致分为冷轧、镀锌、镀金属、纵切、成型等过程。但受到其规格和形状的不同，使得不锈钢板材在每个加工阶段的生产时间存在不同。因此，面对生产规模日益扩大的不锈钢板材制造业，除了工艺的改进外，若能有效的优化调度产品的制造过程，将大大缩短企业的生产周期，提高企业的生产产量，从而扩大企业的经济效益。针对不锈钢板材的制造过程，将不同规格的产品进行编号生产时，不同的排列方式将对该批产品的完工时间造成较大影响，这将直接影响企业的生产周期和经济效益。对于目前的不锈钢板材制造来说，很少有企业对制造过程进行总体的调度生产，即使是大型的制造企业，也往往根据有丰富经验的生产员进行经验性的调度生产。但这种调度生产对完工时间的影响较小，特别是当不锈钢板材规格数较多时，这种经验性的调度不一定能缩短企业的生产周期。因此，根据加工序列进行调度生产显得极为重要，好的加工序列能够缩短企业的生产周期，扩大企业的经济效益。本专利技术对于不锈钢板材制造过程建立一种排列调度模型，设计一种基于混合模拟退火算法的优化调度方法，可在较短的时间内获得此类问题的近似最优解，从而缩短企业的生产周期，提高企业的生产产量，扩大企业的经济效益。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对不锈钢板材制造过程的调度问题，提出了一种基于混合模拟退火算法的优化调度方法，通过求得近似最优排序的方式缩短企业的生产周期，进而扩大企业的经济效益。本专利技术的技术方案是：一种不锈钢板材制造过程的优化调度方法，通过确定不锈钢板材在制造过程中的排列调度模型和优化目标，并提出一种基于混合模拟退火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操作时间而建立，同时确定优化目标为最小化最大完工时间，即f＝Cmax(π)式中，板材的个数为n、需要的操作数为m，该优化调度问题的一个解为π＝{π1,π2,…,πn}，π表示板材的加工序列，πi为加工序列π中第i个加工的板材，为板材πi在操作j结束后的完工时刻，代表板材πi操作j需要的加工时间，板材在加工过程中存在着以下约束，操作开始后不允许中断也不允许抢占加工，某台机器在同一时刻只能加工一个板材，某个板材在同一时刻只能被一台机器加工；所述基于混合模拟退火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，其中，种群规模为popsize；Step2、种群更新：每次随机从老种群中选出两个个体作为父代，利用两个父代个体进行交叉操作生产新的个体并计算该个体的目标值，直到生成popsize个新个体组成新的种群，对新的个体进行10次的Insert局部搜索操作，计算操作后序列的目标值，对该序列进行概率选择接受机制：式中，Cπ为当前个体的目标值，Cπ'代表局部搜索操作后序列的目标值，T为温度，其值随迭代次数逐渐衰减，T0为温度的初始值，gen为当前的运行代数，随机生成[0,1]之间的随机数p，当p≤P时，接受该序列并替换新个体；新种群变为老种群以便进行下一次迭代；Step3、终止条件：设定终止条件为算法迭代次数genmax，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。本专利技术的有益效果是：本专利技术对于不锈钢板材制造过程建立一种排列调度模型和优化方法，可在较短时间内获得不锈钢板材制造过程调度问题的近似最优解，从而缩短企业的生产周期，提高企业的生产产量，扩大企业的经济效益。附图说明图1为本专利技术的整体设计流程图；图2为本专利技术的调度方法流程图；图3为本专利技术中问题解的表达示意图；图4为本专利技术交叉操作示意图；图5为本专利技术“Insert”局部搜索操作示意图。具体实施方式实施例1：如图1-5所示，一种不锈钢板材制造过程的优化调度方法，通过确定不锈钢板材在制造过程中的排列调度模型和优化目标，并提出一种基于混合模拟退火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操作时间而建立，同时确定优化目标为最小化最大完工时间，即f＝Cmax(π)式中，板材的个数为n、需要的操作数为m，该优化调度问题的一个解为π＝{π1,π2,…,πn}，π表示板材的加工序列，πi为加工序列π中第i个加工的板材，为板材πi在操作j结束后的完工时刻，代表板材πi操作j需要的加工时间，板材在加工过程中存在着以下约束，操作开始后不允许中断也不允许抢占加工，某台机器在同一时刻只能加工一个板材，某个板材在同一时刻只能被一台机器加工；所述基于混合模拟退火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，其中，种群规模为popsize；Step2、种群更新：每次随机从老种群中选出两个个体作为父代，利用两个父代个体进行交叉操作生产新的个体并计算该个体的目标值，直到生成popsize个新个体组成新的种群，对新的个体进行10次的Insert局部搜索操作，计算操作后序列的目标值，对该序列进行概率选择接受机制：式中，Cπ为当前个体的目标值，Cπ'代表局部搜索操作后序列的目标值，T为温度，其值随迭代次数逐渐衰减，T0为温度的初始值，gen为当前的运行代数，随机生成[0,1]之间的随机数p，当p≤P时，接受该序列并替换新个体；新种群变为老种群以便进行下一次迭代；Step3、终止条件：设定终止条件为算法迭代次数genmax，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。种群规模popsize设置为50，最大迭代次数genmax＝200，初始温度T0为初始种群中最大目标值与最小目标值之差。上面结合附图对本专利技术的具体实施方式作了详细说明，但是本专利技术并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本专利技术宗旨的前提下作出各种变化。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种不锈钢板材制造过程的优化调度方法，其特征在于：通过确定不锈钢板材在制造过程中的排列调度模型和优化目标，并提出一种基于混合模拟退火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操作时间而建立，同时确定优化目标为最小化最大完工时间，即f＝Cmax(π)

【技术特征摘要】
1.一种不锈钢板材制造过程的优化调度方法，其特征在于：通过确定不锈钢板材在制造过程中的排列调度模型和优化目标，并提出一种基于混合模拟退火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操作时间而建立，同时确定优化目标为最小化最大完工时间，即f＝Cmax(π)式中，板材的个数为n、需要的操作数为m，该优化调度问题的一个解为π＝{π1,π2,…,πn}，π表示板材的加工序列，πi为加工序列π中第i个加工的板材，为板材πi在操作j结束后的完工时刻，代表板材πi操作j需要的加工时间，板材在加工过程中存在着以下约束，操作开始后不允许中断也不允许抢占加工，某台机器在同一时刻只能加工一个板材，某个板材在同一时刻只能被一台机器加工；所述基于混合模拟退火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...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱斌，姚友杰，胡蓉，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：云南,53