【技术实现步骤摘要】
基于智能优化算法的双层式生产计划优化控制方法
本专利技术涉及车间控制计划
，具体是基于智能优化算法的双层式生产计划优化控制方法。
技术介绍
现在的工厂在生产中，订单由销售部进行选择确认后，下发到生产部由计划人员依照经验手工分割成子订单之后编制成生产计划，按照日期顺序下发纸质生产通知单到仓库进行配料，再下发到车间内冲压、折弯等各个工艺组别进行生产。而目前大多厂内车间没有车间调度人员，生产计划的执行主要依靠厂长与各工艺组组长进行沟通，由各组组长组织组内工人进行生产。由于多品种订单式生产模式具有产品种类多、零件加工工序多等特点，计划人员订单分割经验有限、编制生产计划效率低、准确度不高，加上厂内各层次计划比较粗放，车间内部信息流动不畅，导致工人无法实时了解订单中产品数量以及各组组内生产进度等信息，工作具有盲目性，经常出现订单无法按时完成，各班组频繁加班赶工的现象。同时，也存在一下问题：1、员工不清楚换线时间，不能及时获取下一加工任务，导致等待时间过长；2、机器选择、任务分配不合理，致使在制品的搬运时间过长，机器空闲时间长，同一工件不同工序所需的及其衔接不紧密，经常出...
【技术保护点】
1.基于智能优化算法的双层式生产计划优化控制方法，其特征在于，所述的基于智能优化算法的双层式生产计划优化控制方法包括一下两层：第一层：订单排序，以交货期优先为原则，保证订单的总罚费最小，对订单进行排序，生成厂内的生产计划，第二层为车间调度，以最大完工时间最小化与机器利用率最大为目标，考虑了实际生产中的主要因素，对订单制定详细的车间生产计划；第二层：利用遗传算法求解多时间约束的车间调度模型，具体的包括一下几步：第一步：数据的获取与处理，需获取的数据包括工件的加工时间、换模或准备时间、工件移动时间，其获取手段采用秒表测方式；第二步：建立模型与编码解码，具体的包括机器选择和工序排...
【技术特征摘要】
1.基于智能优化算法的双层式生产计划优化控制方法，其特征在于，所述的基于智能优化算法的双层式生产计划优化控制方法包括一下两层：第一层：订单排序，以交货期优先为原则，保证订单的总罚费最小，对订单进行排序，生成厂内的生产计划，第二层为车间调度，以最大完工时间最小化与机器利用率最大为目标，考虑了实际生产中的主要因素，对订单制定详细的车间生产计划；第二层：利用遗传算法求解多时间约束的车间调度模型，具体的包括一下几步：第一步：数据的获取与处理，需获取的数据包括工件的加工时间、换模或准备时间、工件移动时间，其获取手段采用秒表测方式；第二步：建立模型与编码解码，具体的包括机器选择和工序排序两个子问题，其采用遗传算法实现编码与解码；第三步：适用度函数，把机器利用率和最大完工时间最小化影响着目标函数：F＝F1*0.6+F1*F2*0.4(4-7)其中F为适用度，F1为最大完工时间，F2为机器的利用率，两者在目标中所占权重为6：4；第四步：求得初始解。2.根据权利要求1所述的基于智能优化算法的双层式生产计划优化控制方法，其特征在于，所述的第一层订单排序的问题建模如下：Ki-1+Ti-1*70％＝Ki(4-1)其中(4-1)表示订单与订单之间的并行度为30％，(4-2)表示随着订单内产品数量的增加，单个产品的加工时间呈指数形式减少，a、b、c对于不同类型的产品而不同。(4-3)xi＝0表示订单i无提前或拖期，xi＝1表示订单i产生提前期，xi＝2表示订单i产生拖期，(4-4)表示目标函数为总罚费最小；具体求解方式如下：规则：奇数位按照交货期早的进行排序，偶数位随机生成；自适应权重计算公式：其中，wmax,wmin分别表示w的最大值与最小值，f表示当前微粒的目标函数值，favg表示当前所有微粒的平均目标值，，fmin表示当前所有微粒的最小目标值。因惯性权重随着微粒的目标函数值变化而自动改变，故称自适应权重；迭代公式：为了使得优良的解得到更大的搜索空间，较差的减少内存的消耗采用自适应变邻域的方式进行对每个粒子生成不同的邻域搜索空间，具体如下：NS＝(NSMAX-NSMIN)*(f-fmin)/(fmax-fmin)3.根据权利要求2所述的基于智能优化算法的双层式生产计划优化控制方法，其特征在于，为进一步加强微粒的全局搜索能力，混合变邻域粒子群算法的伪代码如下：输入:接受的订单输出:订单排序1生成初始种群2fori＝1:NIND*NINIA3a:按照交期随机混合生成初始...
【专利技术属性】
技术研发人员：张国辉，胡一凡，齐浩淳，崔溢范，孙靖贺，
申请(专利权)人：郑州航空工业管理学院，
类型：发明
国别省市：河南,41
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