【技术实现步骤摘要】
基于遗传算法的机械加工车间智能排产优化方法及系统
本专利技术属于机械制加工车间排产领域,特别涉及一种基于遗传算法的机械加工车间智能排产优化方法及系统。
技术介绍
面对日益加剧的市场竞争和不断趋于个性化的客户需求,如何在保证机械加工车间排产正常运行的同时提高企业的生产效率,以保证企业的市场竞争力,成了制造型企业面临的最大难题。机械加工车间排产作为制造型企业生产运行的指挥中心,对企业生产的高效运行起着决定性作用。现今机械加工车间排产仍然是车间人员凭借工作经验进行生产计划安排,无法避免失误的产生,计划安排不合理导致部分订单无法按时完成、产生连续加班的情况,增加了员工的工作负荷,周而复始,员工的工作效率也会随之降低。如何在一定时间内,分配有限资源,对生产任务统筹安排,缩短生产周期,最大化利用资源,是影响企业综合实力的关键。随着行业内竞争日益激烈,实现机械加工车间智能排产在制造型企业便成了值得研究的对象。在知识经济的背景下,整理企业内部相关知识的基础上,引进外部优秀的方法类知识来解决排产中遇到的各类问题,两者相互配合形成以各类知识为基础的指导系统来保证生产过程的顺利进行,这对企业的健康发展具有重要的意义。而对于机械加工车间智能排产问题而言,排产过程较为复杂,涉及知识较为杂乱,因此在分析排产过程、整理排产相关知识的基础上,确定相应的排产策略、设计系统的结构,这对于机械加工车间智能排产研究具有重要意义。针对上述问题,李爱等人提出了基于瓶颈设备识别的机械加工车间排产方法及信息系统研究。毛荣华等人提出了城门山铜矿采矿智 ...
【技术保护点】
1.一种基于遗传算法的机械加工车间智能排产优化方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:/n步骤1,针对车间调度任务,构建柔性作业车间调度问题数学模型;/n步骤2,利用改进的遗传算法求解所述数学模型,获得并输出最优的机械加工车间智能排产优化方案;/n步骤3,判断车间调度任务是否更新,若是则返回执行步骤1。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的机械加工车间智能排产优化方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
步骤1,针对车间调度任务,构建柔性作业车间调度问题数学模型;
步骤2,利用改进的遗传算法求解所述数学模型,获得并输出最优的机械加工车间智能排产优化方案;
步骤3,判断车间调度任务是否更新,若是则返回执行步骤1。
2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的机械加工车间智能排产优化方法,其特征在于,步骤1中所述柔性作业车间调度问题数学模型为:
式中,Cmax表示所有工序最后的完工时间,即优化目标;Ci表示第i个加工零件的最后完工时间,n表示加工零件的数量。
3.根据权利要求2所述的基于遗传算法的机械加工车间智能排产优化方法,其特征在于,步骤1中所述柔性作业车间调度问题数学模型的约束条件包括:
(a)零件按照事先确定好的工艺路线依次进行加工:
sij+Xijktijk≤cij,i=1,2…,n,j=1,2,…,oi,k=1,2,…,m
式中,sij表示工序Oij开始加工时间,cij表示工序Oij完成加工时间,Xijk表示标志数1或0,tijk表示工序Oij在机器Mk上的加工时间,oi表示第i个加工零件需要的加工工序数量,m表示加工机器的数量;
(b)一台机器在某一个时刻点,只可以加工一个零件的某一道工序:
sij+tijk≤saq+Y(1-Yijaqk),i,a=1,2…,n,k=1,2,…,m,j,q=1,2…,oi
式中,Y为一个正数,Yijaqk表示标志数1或0,saq第a个零件执行加工工序q的开始加工时间;
(c)一道工序在某一时刻点,只可以在其中某一台可用机器上加工:
式中,Xijk表示标志数1或0。
4.根据权利要求3所述的基于遗传算法的机械加工车间智能排产优化方法,其特征在于,步骤2所述利用改进的遗传算法求解所述数学模型,获得并输出最优的机械加工车间智能排产优化方案,具体过程包括:
步骤2-1,构建初始条件矩阵;
采用一个N×M的矩阵表示每台机器对不同加工零件的加工时间:
矩阵PT的每一行代表一个加工零件,共有N个待加工零件;矩阵PT的每一列对应一台加工机器,矩阵中元素ptij表示第j台加工机器生产第i个待加工零件的生产时间;若第j台加工机器并不参与第i个待加工零件的加工,则ptij=0;
另采用一个N×M的矩阵表示每个待加工零件的加工工序:
矩阵MS的每一行仍代表一个加工零件,共有N个待加工零件;矩阵MS的每一列对应零件的加工次序,矩阵中元素msij表示第i个待加工零件的第j步工序的加工机器,msij∈[1,2,…,m],若某台机器并不参与第i个零件的加工,则该机器可在第i行的任意位置出现;
步骤2-2,构建初始种群;
设序列A=(A1,A2,…,Am×n),其中Ai∈(0,1,2,…,m×n-1)且Ai≠Aj,则初始种群序列可表示为a=(a1,a2,…,ai,…am×n),其中ai=Aimodn,ai表示加工零件的序号,ai值出现的次数代表该加工零件被加工的次数,整个序列代表对所有零件的加工顺序;
以随机生成的方式产生若干初始种群序列,构成初始种群PA=(a1,a2,…,ap),其中p为设置的初始种群序列数;
步骤2-3,对种群序列进行交叉变异;
步骤2-4,构建适应度函数,求取种群个体的适应度值:
式中,fitnessi表示第i个个体的适应度值,第cimax表示第i个个体的Cmax,P表示当前种群;
步骤2-5,基于序列即个体的适应度值,利用轮盘法选取下一代基因序列;
步骤2-6,判断迭代次数是否达到预设阈值,若是,从最终的基因序列中随机选择一个个体输出,作为最优的机...
【专利技术属性】
技术研发人员:徐鹏,王跃,张政,李建华,朱彤,李刚,孟祥慈,刘鑫宇,陈燕燕,
申请(专利权)人:中国船舶重工集团公司第七一六研究所,中船重工信息科技有限公司,
类型:发明
国别省市:江苏;32
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。