一种柔性作业车间调度优化方法技术

本发明专利技术涉及一种柔性作业车间调度优化方法，包括以下步骤：步骤S1:获取各工件各工序在机器上的加工数据；步骤S2:根据预设约束，制定相应的优化目标；步骤S3:通过机器编码方式对调度安排进行编码；步骤S4:获取各编码的加工清单；步骤S5:采用优化觅食算法对调度安排进行优化；步骤S6:根据步骤S5得到的优化方案，进一步获取最佳调度安排。本发明专利技术能够快速有效的获得较优的调度方案，提高车间生产效率。提高车间生产效率。提高车间生产效率。

【技术实现步骤摘要】
一种柔性作业车间调度优化方法


[0001]本专利技术涉及柔性作业车间调度领域，具体涉及一种柔性作业车间调度优化方法。

技术介绍

[0002]柔性作业车间调度问题(Flexible Job-Shop Scheduling Problem,FJSP)是在传统作业车间调度的基础上进行扩展，柔性加工由于其设备选择和加工时间更加灵活，机器利用率显著提升等优势，在制造行业被广泛应用。在柔性作业车间调度问题中，一个工序可能不只局限在一台机器上，而是可以从多台机器中选择加工机器。解决此类问题不仅要考虑为每一道工序安排合适的机器，还要考虑在每台机器上加工的工序顺序，是更加困难的NP-hard问题。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种柔性作业车间调度优化方法，能够快速有效的获得较优的调度方案，提高车间生产效率。
[0004]为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0005]一种柔性作业车间调度优化方法，包括以下步骤：
[0006]步骤S1:获取不同工件、不同工序在对应机器上的加工数据；
[0007]步骤S2:根据预设约束，制定相应的优化目标；
[0008]步骤S3:通过机器编码方式对调度安排进行编码；
[0009]步骤S4:获取编码的加工清单；
[0010]步骤S5:采用优化觅食算法对调度安排进行优化；
[0011]步骤S6:根据步骤S5得到的优化结果，进一步获取最佳调度安排。
[0012]进一步的，所述优化目标包括最大完工时间、最小化机器总负荷、最小化加工成本，具体函数如下：
[0013]1)最小化最大完工时间
[0014]C
max
＝main(max(C
i
))，i＝1，2，...，n
ꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0015]其中C
i
为工件J
i
的完工时间。
[0016]2)最小化机器总负荷
[0017][0018]其中W
ijk
表示工序是否在第k台机器上加工，并且有：
[0019][0020]3)最小化加工成本
[0021][0022]其中Co
k
表示机器M
k
单位时间的加工费用。
[0023]进一步的，所述步骤S3具体为：将n个待加工的工件按任意顺序排列为[J1，...，J
i
，...，J
n
]，工件J
i
的工序数为l
i
，从各工件各工序可选机器集M
ij
上选择一台机器作为该工序加工机器，构成了一条长度为的机器编码
[0024][0025]进一步的，所述步骤S4具体为：
[0026]步骤S41：初始时刻，各工件首道工序加工状态设置为0，表示该道工序当前时刻是可加工的；各工件其他工序加工状态设置为-1，表示该道工序当前时刻是不可加工的；
[0027]步骤S42：当某道工序加工完毕时，相应的更新开始加工时刻和结束加工时刻；并将该工序状态设置为1，表示当前工序加工完毕；同时，该工件下一道工序状态更新为0，表示下一道工序允许加工；
[0028]步骤S43：按照这种方式完成机器编码
[0029]的加工清单。
[0030]进一步的，所述步骤S5具体为：
[0031]步骤S51：将每条编码当作是优化算法种群中的一个个体，并描述为x
a
＝[x
a1
，...，x
aj
，...，x
aL
]，(a＝1，2，...，N)，其中N表示种群大小；
[0032]步骤S52：对于每个个体x
a
都将招募一个更优的个体x
b
执行如下操作，从而获得相应的候选个体
[0033]x
′
aj
＝x
aj
+k*(x
bj-x
aj
)*r
1-k*(x
bj-x
aj
)*r2ꢀꢀꢀ
(5)
[0034]式中：k是收缩因子，r1，r2是两个(0，1)上的随机数；
[0035]步骤S53：通过下列公式将式(5)的计算结果转化为一个整数，表示选用该工序可选机器集中的第几台机器
[0036]x
′
aj
＝mod([x
′
aj
]，len(M
ij
))
ꢀꢀꢀ
(6)
[0037]其中，M
ij
表示工件J
i
在第j道工序上的可选机器集；len(M
ij
)表示该机器集中包含的机器个数；[*]表示取整函数；mod(*)表示取余函数。这样就将非整数转化为符合要求的一个整数。因此，候选解x
a
′
＝[x
′
a1
，x
′
a2
，...，x
′
aL
]也是一个可行解。
[0038]步骤S54：通过步骤S4，获得候选解x
a
′
，加工清单，并计算候选解的适应度函数值f
a
′
；
[0039]步骤S55：通过比较两个适应度函数值f
a
，f
a
′
来判断候选个体是否是更优的个体，如果是，则保留该个体作为下一次迭代的种群中的个体；反之，使用原来的个体作为下一次迭代的种群中的个体。
[0040]步骤S56:不断更新种群直至满足迭代终止条件，输出优化后的种群和相应的加工清单。
[0041]进一步的，所述步骤S6具体为：
[0042]1)对于单目标问题
[0043]最佳调度安排即为适应度值最好的解；
[0044]2)对于多目标问题
[0045]假设有H个待优化目标，分别给每个目标赋予权重w
h
,利用线性加权和法将多目标
转化为单目标问题，转化的单目标表示为：
[0046][0047]本专利技术与现有技术相比具有以下有益效果：
[0048]本专利技术能够快速有效的获得较优的调度方案，提高车间生产效率。
附图说明
[0049]图1为本专利技术方法流程示意图。
具体实施方式
[0050]下面结合附图及实施例对本专利技术做进一步说明。
[0051]请参照图1，本专利技术提供一种柔性作业车间调度优化方法，包括以下步骤：
[0052]1.获取各工件各工序在机器上的加工数据
[0053]表1：
[0054][0055]表1中：
[0056]O
ij
：工件J
i
的第j道工序；
[0057]T
ijk...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种柔性作业车间调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取不同工件、不同工序在对应机器上的加工数据；步骤S2：根据预设约束，制定相应的优化目标；步骤S3：通过机器编码方式对调度安排进行编码；步骤S4：获取编码的加工清单；步骤S5：采用优化觅食算法对调度安排进行优化；步骤S6：根据步骤S5得到的优化结果，进一步获取最佳调度安排。2.根据权利要求1所述的一种柔性作业车间调度优化方法，其特征在于，所述优化目标包括最大完工时间、最小化机器总负荷、最小化加工成本，具体函数如下：1)最小化最大完工时间C
max
＝min(max(C
i
))，i＝1，2，...，n
ꢀꢀꢀꢀ
(1)其中C
i
为工件J
i
的完工时间。2)最小化机器总负荷其中W
ijk
表示工序是否在第k台机器上加工，并且有：3)最小化加工成本其中Co
k
表示机器M
k
单位时间的加工费用。3.根据权利要求1所述的一种柔性作业车间调度优化方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：将n个待加工的工件按任意顺序排列为[J1，...，J
i
，...，J
n
]，工件J
i
的工序数为l
i
，从各工件各工序可选机器集M
ij
上选择一台机器作为该工序加工机器，构成了一条长度为的机器编码：4.根据权利要求1所述的一种柔性作业车间调度优化方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：步骤S41：初始时刻，各工件首道工序加工状态设置为0，表示该道工序当前时刻是可加工的；各工件其他工序加工状态设置为-1，表示该道工序当前时刻是不可加工的；步骤S42：当某道工序加工完毕时，相应的更新开始加工时刻和结束加工时刻；并将该工序状态设置为1，表示当前工序加工完毕；同时，该工件下一道工序状态更新为0，表示下一道工序允许加工；步骤S43：按照这种方式完成机器编码的加工清单。5.根据权利要求1所述的一种柔性作业车间调度优化方法，其特征在于，所述步骤S5具
体为：步骤S51：将每条编码当作是优化算法种群中的一个个体，并描述为x
a
＝[x
a1
，...，x
aj
，...，x
aL

【专利技术属性】
技术研发人员：朱光宇，简忠权，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：