一种基于知识驱动方法的分布式装配阻塞流水车间集成调度系统技术方案

本发明专利技术涉及制造生产调度领域，具体涉及一种基于知识驱动方法的分布式装配阻塞流水车间集成调度系统；其包括加工序列生成模块，使用知识驱动的方法，构造分布式装配阻塞流水车间各个加工工厂中待加工工件的调度序列；装配序列生成模块，使用知识驱动的方法，构造分布式装配阻塞流水车间装配工厂中待装配产品的调度序列；调度序列优化模块，使用知识驱动的协同学习优化系统，以产生分布式装配阻塞流水车间调度序列；其有益效果在于：实验结果表明了本发明专利技术的集成调度系统在解决分布式装配阻塞流水车间调度问题时的高效性和有效性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于知识驱动方法的分布式装配阻塞流水车间集成调度系统
本专利技术涉及制造生产调度领域，具体涉及一种基于知识驱动方法的分布式装配阻塞流水车间集成调度系统。
技术介绍
制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。随着经济全球化的发展，世界经济结构发生了翻天覆地的变化，世界工厂的生产方式也面临着巨大的挑战。多国家合作，多地区合作，多企业合作，多个工厂合作的分布式生产方式已逐步走上历史舞台，成为主要的国际生产、制造方式，促进了经济全球化和生产国际化的发展。分布式制造不仅可以充分利用多个国家、地区，企业、工厂的各种生产资源，通过实现原材料的有效分配，生产力的最优组合以及合理的资源共享，更加可以在分布式工厂中以合理的成本快速实现产品的生产和制造。作为分布式制造一个十分的重要环节，分布式流水车间调度问题(DistributedFlowShopSchedulingProblem，DFSP)是一类以不同制造公司或加工工厂间的合作生产为背景，研究如何分配待加工工件及如何确定其加工顺序，从而实现某一特定调度指标的最优化的问题。由于存在着不同的加工工厂，则分布式流水车间调度问题面临着：加工工厂与加工工厂之间，加工工厂的内部各台机器的分配和待加工工件的排序等诸多因素的相互耦合关系。在分布式流水车间的加工、制造布局下，每一个待加工工件都是一个待分配处理单元，每一个工厂中的加工顺序都是一个独立的调度处理单元。与传统单工厂的流水车间调度问题相比，DFSP求解空间更大，求解难度更高，对求解算法的精度以及求解速度要求也更高，因此，其研究也具有更加重要的学术意义与应用价值。帝王蝶优化算法(MBO)是一种有研究前景的群智能优化算法，MBO受帝王蝶在自然界中的迁移行为的启发而被提出用以解决优化问题。与其他现有的仅有一个种群的群智能优化算法不同的是，MBO算法具有两个基本运算符，它们分别属于不同的子种群。子种群1中的迁移算子(MigrationOperator，MO)和子种群2中的蝴蝶调整算子(ButterflyAdjustingOperator，BAO)在迭代过程中协同地更新整个种群。两个算子在不同的子群体中各司其职。位于不同子种群中的后代个体与其他个体交换邻域信息，以实现个体学习。然后在算法的迭代过程中则体现了群体智能。在这种理论下，MBO算法具有高级协作学习机制。对于所有群智能优化算法而言，在迭代过程中使得探索与开发之间取得适当的平衡是非常重要的。在MBO算法的启发式搜索中，MO和BAO协同控制局部搜索和全局搜索操作。协作的过程导致勘探与开发的平衡。MBO算法的新颖之处在于MO和BAO的有效结合。简单有效的运行机制在迭代过程中实现了群体智能。由于其自身可预见的性能，MBO算法已应用于解决常见的优化问题。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于知识驱动方法的分布式装配阻塞流水车间集成调度系统，该集成调度系统能够优化分布式装配阻塞流水车间的运行效率和性能。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于知识驱动方法的分布式装配阻塞流水车间集成调度系统，包括以下步骤：步骤1：加工序列生成模块，使用知识驱动的方法，构造分布式装配阻塞流水车间各个加工工厂中待加工工件的调度序列，该序列用于表示各个加工工厂中工件的加工工艺流程；步骤2：装配序列生成模块，使用知识驱动的方法，构造分布式装配阻塞流水车间装配工厂中待装配产品的调度序列，该序列用于表示装配工厂中产品的组装工艺流程；步骤3：调度序列优化模块，使用知识驱动的协同学习优化系统，对步骤1和步骤2中产生的加工序列与装配序列进行优化，以产生分布式装配阻塞流水车间调度序列，该序列用于表示分布式装配阻塞流水车间加工、组装的工艺流程。优选地，在步骤1中，根据各个工件总处理时间的排序，在分布式阻塞加工流水车间中，以最小化加工完成时间为优化目标，构造产生各个加工车间中的加工序列。优选地，在步骤2中，根据步骤1中所提供的各个工厂中的加工序列，结合各个产品的工件构成、开始组装时间、组装过程耗时，在装配工厂中，以最小化装配完成时间为优化目标，构造装配车间中的组装序列。优选地，在步骤3中，根据上述步骤1和步骤2中产生的加工序列与组装序列，产生分布式装配阻塞流水车间调度序列，并使用知识驱动的协同学习优化系统对该调度序列进行优化，以达到最大装配完成时间最优。一种计算机可读存储介质，其中包含计算机程序，该程序被CPU处理时可实现一种基于知识驱动方法的分布式装配阻塞流水车间集成调度系统所提供的方法步骤。本专利技术具有以下有益效果：(1)本专利技术定量的表示了分布式阻塞流水车间调度问题的先验知识，为后续基于知识驱动方法的集成调度系统研究提供强有力的理论支撑。(2)使用新的启发式方法KDHLL构造了一个高质量的初始化调度序列，使得系统能够快速的搜索可行域。(3)使用知识驱动的协同学习优化系统，在KDHLL系统所得调度序列的基础上进一步优化解的精度。(4)本专利技术逻辑简单、易于实现和易于扩展，本集成系统方便扩展到求解智能制造生产领域中的其他调度问题。附图说明图1是本专利技术的系统结构图；图2是本专利技术的知识1效果对比图；图3是本专利技术的知识2效果对比图；图4是本专利技术的知识3效果对比图；图5是本专利技术KDHLL启发式方法示意图；图6是本专利技术使用KDHLL启发式方法之后的优化效果图；图7是本专利技术的学习机制第一阶段示意图；图8是本专利技术的学习机制第二阶段示意图；图9是本专利技术与其他对比系统的概率图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实例仅用于解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。实施例1一种基于知识驱动方法的分布式装配阻塞流水车间集成调度系统，如图1所示，包括以下步骤：步骤1：加工序列生成模块，使用知识驱动的方法，构造分布式装配阻塞流水车间各个加工工厂中待加工工件的调度序列，该序列用于表示各个加工工厂中工件的加工工艺流程；步骤2：装配序列生成模块，使用知识驱动的方法，构造分布式装配阻塞流水车间装配工厂中待装配产品的调度序列，该序列用于表示装配工厂中产品的组装工艺流程；步骤3：调度序列优化模块，使用知识驱动的协同学习优化系统，对步骤1和步骤2中产生的加工序列与装配序列进行优化，以产生分布式装配阻塞流水车间调度序列，该序列用于表示分布式装配阻塞流水车间加工、组装的工艺流程。优选地，在步骤1中，根据各个工件总处理时间的排序，在分布式阻塞加工流水车间中，以最小化加工完成时间为优化目标，构造产生各个加工车间中的加工序列。优选地，在步骤2中，根据步骤1中所提供的各个工厂中的加工序列，结合各个产品的工件构成、开始组装时间、组装过程耗时，在装配工厂中，以最小化装配完成时间为优化目标，构造装配车间中的组装序列。优本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于知识驱动方法的分布式装配阻塞流水车间集成调度系统，包括以下步骤：/n步骤(1)：加工序列生成模块，使用知识驱动的方法，构造分布式装配阻塞流水车间各个加工工厂中待加工工件的调度序列，该序列用于表示各个加工工厂中工件的加工工艺流程；/n步骤(2)：装配序列生成模块，使用知识驱动的方法，构造分布式装配阻塞流水车间装配工厂中待装配产品的调度序列，该序列用于表示装配工厂中产品的组装工艺流程；/n步骤(3)：调度序列优化模块，使用知识驱动的协同学习优化系统，对步骤(1)和步骤(2)中产生的加工序列与装配序列进行优化，以产生分布式装配阻塞流水车间调度序列，该序列用于表示分布式装配阻塞流水车间加工、组装的工艺流程。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于知识驱动方法的分布式装配阻塞流水车间集成调度系统，包括以下步骤：
步骤(1)：加工序列生成模块，使用知识驱动的方法，构造分布式装配阻塞流水车间各个加工工厂中待加工工件的调度序列，该序列用于表示各个加工工厂中工件的加工工艺流程；
步骤(2)：装配序列生成模块，使用知识驱动的方法，构造分布式装配阻塞流水车间装配工厂中待装配产品的调度序列，该序列用于表示装配工厂中产品的组装工艺流程；
步骤(3)：调度序列优化模块，使用知识驱动的协同学习优化系统，对步骤(1)和步骤(2)中产生的加工序列与装配序列进行优化，以产生分布式装配阻塞流水车间调度序列，该序列用于表示分布式装配阻塞流水车间加工、组装的工艺流程。


2.根据权利要求1所述的一种基于知识驱动方法的分布式装配阻塞流水车间集成调度系统，其特征在于：在步骤(1)中，根据各个工件总处理时间的排序，在分布式阻塞加工流水...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵付青，杜松霖，曹洁，唐建新，张建林，陈作汉，
申请(专利权)人：兰州理工大学，
类型：发明
国别省市：甘肃;62