基于不可靠机器及有限缓冲区的分布式系统调度优化方法技术方案

本发明专利技术公开的基于不可靠机器及有限缓冲区的分布式系统调度优化方法，属于生产系统优化领域。本发明专利技术实现方法为：对具有不可靠机器及有限缓冲区的分布式系统建模，并定义六个暂态性能指标；通过人工蜂群智能优化算法将分布式系统简化为多条单一柔性制造系统；通过构建辅助生产线的方式，对复杂的多机问题进行简化，同时能够高精度的预测系统的暂态性能；利用预测的暂态性能指标通过人工蜂群智能优化算法合理规划分布式系统生产过程，提高分布式系统生产效率和质量，节约生产成本，并解决分布式系统生产相关工程技术问题。所述暂态性能包括生产率、消耗率、在制品库存水平、饥饿率、阻塞率、完成时间。

【技术实现步骤摘要】
基于不可靠机器及有限缓冲区的分布式系统调度优化方法
本专利技术属于生产系统调度领域，尤其涉及一种基于不可靠机器及有限缓冲区的分布式系统调度优化方法。
技术介绍
现代制造系统中，随着小批量，多品种生产模式的出现，并且在国家提倡发展绿色智能制造的背景下，柔性生产系统的概念被提出来，并在近些年来得到了广泛的研究和应用。对于小批量生产的柔性系统，生产过程大多处于暂态，因此，暂态性能的分析、预测十分重要。此外，在多品种的生产中，分布式制造可以充分调动设备资源，合理的调度方案可以降低运输费用、减少加工时间等资源成本，从而提高经济效益。然而，目前对于分布式柔性系统调度问题的研究主要局限于调度方案的研究，对柔性系统生产模型的研究还处于初级阶段。对于本专利技术所研究的基于不可靠机器及有限缓冲区的分布式系统调度优化方法，目前对调度优化相关研究很少。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于不可靠机器及有限缓冲区的分布式系统调度优化方法，该方法通过马尔科夫状态转移矩阵及伯努利模型建立基于不可靠机器及有限缓冲区的分布式系统调度优化方法模型，在该模型的基础上对基于不可靠机器及有限缓冲区的分布式系统调度优化方法定义六个暂态性能指标并进行分析预测，通过人工蜂群智能优化算法将分布式柔性离散制造系统简化为多条单一柔性制造系统。通过构建辅助生产线的方式，对复杂的多机问题进行简化，同时能够高精度的预测系统的暂态性能。利用预测的暂态性能指标通过人工蜂群智能优化算法合理规划分布式柔性离散制造系统生产过程，提高分布式柔性离散制造系统生产效率和质量，节约生产成本，并解决分布式柔性离散制造系统生产相关工程技术问题。本专利技术目的是通过下述技术方案实现的。本专利技术公开的基于不可靠机器及有限缓冲区的分布式系统调度优化方法，包括如下步骤：步骤1：对基于不可靠机器及有限缓冲区的分布式系统调度优化方法进行系统建模。该系统为多条服从伯努利模型的机器及有限缓冲区依次串行而成的分布式柔性生产线，建模主要包括：确定该系统的参数、生产状态、生产顺序。上述系统的参数包括柔性生产线条数、机器数、伯努利机器可靠性模型参数、有限缓冲区参数、加工产品参数、调整时间参数、系统加工周期；生产状态包括伯努利机器饥饿状态、伯努利机器阻塞状态、生产运行状态、生产调试状态；生产顺序按照给定加工产品顺序依次生产。步骤2：基于该模型定义生产率、消耗率、在制品库存水平、饥饿率、阻塞率、完成时间这六个暂态性能指标。步骤3：对于待加工产品构建辅助生产线，每种产品对应唯一生产线。对多机生产线构建辅助生产线简化计算，获得辅助生产线各机器效率参数。步骤4：由辅助生产线分析结果对原始模型暂态性能指标建立解析预测方程。步骤5：针对基于不可靠机器及有限缓冲区的分布式系统调度优化方法，对系统模型设计了人工蜂群算法，优化目标选定为步骤4中预测的完成时间，在整体完成时间最短的前提下合理规划柔性离散制造系统生产过程，得到每条生产线最优的待加工产品分配方式。步骤1实现方法为：步骤1.1：确定该系统的参数。上述系统由L条生产线组成，每条生产线包括M台具有伯努利可靠性模型的机器和M-1个缓冲区。每台伯努利机器由mi,j(i＝1,2,...,L,j＝1,2,...,M)表示，对应的机器效率为pi,j(i＝1,2,...,L,j＝1,2,...,M)，缓冲区由bi,j(i＝1,2,...,L,j＝1,2,...,M-1)表示，对应的缓冲区容量为Ni,j(i＝1,2,...,L,j＝1,2,...,M-1)。总计共有K种类型的产品待生产，每种类型产品都需要经过M道工序加工，不同类型的产品在加工前需要调整机器设备，对应的调整时间由tsetup,i(i＝1,2,...,K)表示。步骤1.2：伯努利机器可靠性模型参数。所有机器均服从伯努利可靠性模型，即伯努利机器mi,j，i＝1,2,...,L,j＝1,2,…,M，在生产种类k,k＝1,2,…,K产品过程中，处于正常工作状态，既不阻塞也不饥饿，此时，该机器在一个加工周期生产一个工件的概率为pi,j,pi,j∈(0,1)，也就是说，在一个加工周期内未能生产一个工件的概率为1-pi,j。参数pi,j被定义为伯努利机器生产工件的效率。步骤1.3：确定系统加工周期。确定时不变加工周期τ，所有机器在一个加工周期内完成一项操作，以该加工周期为单位对整个生产过程进行分段，初始时刻为0，进入生产状态后，以1为单位时间，所有机器在一个该单位时间内实现一个加工周期的操作。步骤1.4：确定伯努利机器状态。饥饿状态：在一个加工周期开始，若伯努利机器mi,j(i＝1,2,...,L,j＝1,2,...,M)上一个缓冲区bi,j-1(i＝1,2,...,L,j＝2,2,...,M-1)在前一个加工周期结束时容量为空且机器处于工作状态，则该伯努利机器在所述加工周期处于饥饿状态。第一台机器mi,1(i＝1,2,...,L)不会处于饥饿状态。阻塞状态：在一个加工周期开始，若伯努利机器mi,j(i＝1,2,...,L,j＝1,2,...,M)下一个缓冲区bi,j(i＝1,2,...,L,j＝1,2,...,M-1)在前一个加工周期结束时容量达到最大Ni,j(i＝1,2,...,L,j＝1,2,...,M-1)，且下一台伯努利机器mi,j+1(i＝1,2,...,L,j＝1,2,...,M)未能生产一个工件，机器处于工作状态，则该伯努利机器在所述加工周期处于阻塞状态。最后一台机器mi,M(i＝1,2,...,L)不会处于阻塞状态。步骤1.5：确定生产状态。生产状态氛围生产运行状态及生产调试状态。对于待加工工件，总计有K种类工件。当第i,i＝1,2,…,K种工件加工开始前，开始对机器进行调试以满足该工件的加工，即当前进入调试状态，所有机器不工作，持续时间为tsetup,i(i＝1,2,...,K)，调试完成后进入生产运行状态，开始生产工件。当最后一种工件K被生产完成后，该生产过程结束。步骤1.6：确定生产顺序。总计有K种类工件待加工，每种工件需要加工个数为Bi(i＝1,2,...,K)。每次按照种类序号依次递增选择待生产工件，只有该批次工件全部加工完成才进行下一批次工件的生产。从第1种工件按顺序加工，直至第K种工件全部完成加工。步骤2实现方法为：步骤2.1：定义生产率(PRi,j(n))。在第n个加工周期里，第i,i＝1,2,…,L条生产线的最后一台伯努利机器mM成功加工完成第j＝1,2,…,K种工件中某一个产品的期望。步骤2.2：定义消耗率(CRj(n))。在第n个加工周期里，第i,i＝1,2,…,L条生产线的第一台伯努利机器m1成功加工完成第j＝1,2,…,K种工件中某一个产品的期望。步骤2.3：定义在制品库存水平(WIPi,j(n))。在第n个加工周期里，留存于生产线上的正在加工的产品个数的期望，即每个缓冲区bi,j(i＝1,2,...,L,本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于不可靠机器及有限缓冲区的分布式系统调度优化方法，其特征在于：包括如下步骤，/n步骤1：对基于不可靠机器及有限缓冲区的分布式系统调度优化方法进行系统建模，该系统为多条依照伯努利模型的机器及有限缓冲区依次串行而成的分布式柔性生产线，建模主要包括：确定该系统的参数、生产状态、生产顺序，上述系统的参数包括柔性生产线条数、机器数、伯努利机器可靠性模型参数、有限缓冲区参数、加工产品参数、调整时间参数、系统加工周期，生产状态包括伯努利机器饥饿状态、伯努利机器阻塞状态、生产运行状态、生产调试状态，生产顺序按照给定加工产品顺序依次生产；/n步骤2：基于该模型定义生产率、消耗率、在制品库存水平、饥饿率、阻塞率、完成时间这六个暂态性能指标；/n步骤3：对于待加工产品构建辅助生产线，每种产品对应唯一生产线，对多机生产线构建辅助生产线简化计算，获得辅助生产线各机器效率参数；/n步骤4：由辅助生产线分析结果对原始模型暂态性能指标建立解析预测方程；/n步骤5：针对基于不可靠机器及有限缓冲区的分布式系统调度优化方法，对系统模型设计了人工蜂群算法，优化目标选定为步骤4中预测的完成时间，在整体完成时间最短的前提下合理规划柔性离散制造系统生产过程，得到每条生产线最优的待加工产品分配方式。/n...

【技术特征摘要】
1.基于不可靠机器及有限缓冲区的分布式系统调度优化方法，其特征在于：包括如下步骤，
步骤1：对基于不可靠机器及有限缓冲区的分布式系统调度优化方法进行系统建模，该系统为多条依照伯努利模型的机器及有限缓冲区依次串行而成的分布式柔性生产线，建模主要包括：确定该系统的参数、生产状态、生产顺序，上述系统的参数包括柔性生产线条数、机器数、伯努利机器可靠性模型参数、有限缓冲区参数、加工产品参数、调整时间参数、系统加工周期，生产状态包括伯努利机器饥饿状态、伯努利机器阻塞状态、生产运行状态、生产调试状态，生产顺序按照给定加工产品顺序依次生产；
步骤2：基于该模型定义生产率、消耗率、在制品库存水平、饥饿率、阻塞率、完成时间这六个暂态性能指标；
步骤3：对于待加工产品构建辅助生产线，每种产品对应唯一生产线，对多机生产线构建辅助生产线简化计算，获得辅助生产线各机器效率参数；
步骤4：由辅助生产线分析结果对原始模型暂态性能指标建立解析预测方程；
步骤5：针对基于不可靠机器及有限缓冲区的分布式系统调度优化方法，对系统模型设计了人工蜂群算法，优化目标选定为步骤4中预测的完成时间，在整体完成时间最短的前提下合理规划柔性离散制造系统生产过程，得到每条生产线最优的待加工产品分配方式。


2.如权利要求1所述的基于不可靠机器及有限缓冲区的分布式系统调度优化方法，其特征在于：步骤1实现方法为，
步骤1.1：确定该系统的参数
上述系统由L条生产线组成，每条生产线包括M台具有伯努利可靠性模型的机器和M-1个缓冲区，每台伯努利机器由mi，j(i＝1，2，...，L，j＝1，2，...，M)表示，对应的机器效率为pi，j(i＝1，2，...，L，j＝1，2，...，M)，缓冲区由bi，j(i＝1，2，...，L，j＝1，2，...，M-1)表示，对应的缓冲区容量为Ni，j(i＝1，2，...，L，j＝1，2，...，M-1)，总计共有K种类型的产品待生产，每种类型产品都需要经过M道工序加工，不同类型的产品在加工前需要调整机器设备，对应的调整时间由tsetup，i(i＝1，2，...，K)表示；
步骤1.2：伯努利机器可靠性模型参数
所有机器均服从伯努利可靠性模型，即伯努利机器mi，j，i＝1，2，...，L，j＝1，2，...，M，在生产种类k，k＝1，2，...，K产品过程中，处于正常工作状态，既不阻塞也不饥饿，此时，该机器在一个加工周期生产一个工件的概率为pi，j，pi，j∈(0，1)，也就是说，在一个加工周期内没能生产一个工件的概率为1-pi，j，参数pi，j被定义为伯努利机器生产工件的效率；
步骤1.3：确定系统加工周期
确定时不变加工周期τ，所有机器在一个加工周期内完成一项操作，以该加工周期为单位对整个生产过程进行分段，初始时刻为0，进入生产状态后，以1为单位时间，所有机器在一个该单位时间内实现一个加工周期的操作；
步骤1.4：确定伯努利机器状态
饥饿状态：在一个加工周期开始，若伯努利机器mi，j(i＝1，2，...，L，j＝1，2，...，M)上一个缓冲区bi，j-1(i＝1，2，...，L，j＝2，2，...，M-1)在前一个加工周期结束时容量为空且机器处于工作状态，则该伯努利机器在所述加工周期处于饥饿状态，第一台机器mi，1(i＝1，2，...，L)不会处于饥饿状态；
阻塞状态：在一个加工周期开始，若伯努利机器mi，j(i＝1，2，...，L，j＝1，2，...，M)下一个缓冲区bi，j(i＝1，2，...，L，j＝1，2，...，M-1)在前一个加工周期结束时容量达到最大Ni，j(i＝1，2，...，L，j＝1，2，...，M-1)，且下一台伯努利机器mi，j+1(i＝1，2，...，L，j＝1，2，...，M)未能生产一个工件，机器处于工作状态，则该伯努利机器在所述加工周期处于阻塞状态，最后一台机器mi，M(i＝1，2，...，L)不会处于阻塞状态；
步骤1.5：确定生产状态
生产状态分为生产运行状态及生产调试状态，对于待加工工件，总计有K种类工件，当第i，i＝1，2，...，K种工件加工开始前，开始对机器进行调试以满足该工件的加工，即当前进入调试状态，所有机器不工作，持续时间为tsetup，i(i＝1，2，...，K)，调试完成后进入生产运行状态，开始生产工件，当最后一种工件K被生产完成后，该生产过程结束；
步骤1.6：确定生产顺序
总计有K种类工件待加工，每种工件需要加工个数为Bi(i＝1，2，...，K)，每次按照种类序号依次递增选择待生产工件，只有该批次工件全部加工完成才进行下一批次工件的生产，从第1种工件按顺序加工，直至第K种工件全部完成加工。


3.如权利要求1所述的基于不可靠机器及有限缓冲区的分布式系统调度优化方法，其特征在于：步骤2实现方法为，
步骤2.1：定义生产率(PRi，j(n))
在第n个加工周期里，第i，i＝1，2，...，L条生产线的最后一台伯努利机器mM成功加工完成第j＝1，2，...，K种工件中某一个产品的期望；
步骤2.2：定义消耗率(CRj(n))
在第n个加工周期里，第i，i＝1，2，...，L条生产线的第一台伯努利机器m1成功加工完成第j＝1，2，...，K种工件中某一个产品的期望；
步骤2.3：定义在制品库存水平(WIPi，j(n))
在第n个加工周期里，留存于生产线上的正在加工的产品个数的期望，即每个缓冲区bi，j(i＝1，2，...，L，j＝1，2，...，M-1)中正在加工的产品个数的期望；
步骤2.4：定义饥饿率(STi，j(n))
在第n个加工周期里，伯努利机器mi，j(i＝1，2，...，L，j＝1，2，...，M)目前为饥饿状态的概率；
步骤2.5：定义阻塞率(BLi，j(n))
在第n个加工周期里，伯努利机器mi，j(i＝1，2...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄龙珠，贾之阳，马驰野，倪泽军，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京;11