一种基于粒子群退火算法的电子精密件柔性车间排程方法技术

该发明专利技术公开了一种基于粒子群退火算法的电子精密件柔性车间排程方法，涉及柔性作业车间生产排程的研究领域。本发明专利技术针对现有的电子精密件车间生产排程上的不足，提出了一种基于粒子群退火混合算法的电子精密件柔性车间排程方法。本方法首先针对电子精密件生产车间排程模型不准确，目标优化单一，算法设计不注重收敛速度等问题，结合多目标优化理论，并设计一种粒子群退火混合算法对电子精密件柔性车间进行生产计划排程。间进行生产计划排程。间进行生产计划排程。

【技术实现步骤摘要】
一种基于粒子群退火算法的电子精密件柔性车间排程方法


[0001]本专利技术专利涉及柔性作业车间生产排程的研究领域，具体是一种基于模拟退火的温度控制粒子群惯性权值变化的粒子群退火混合算法的电子精密件柔性车间生产排程技术。

技术介绍

[0002]电子精密件制造行业是电子信息产业的重要组成部分，是通信、汽车、计算机及网络、数字音视频等系统及终端产品发展的基础，除了扩大生产规模，还需关注制造的生产效率。由于目前电子精密件制造属于多品种、小批量、面向客户定制化的生产模式，故大多生产车间是在进行多品种并行、生产资源共享的制造，然而在实际过程中由于生产资源有限，生产过程中经常遇到设备冲突的问题。再加上生产未达到完全的自动化，车间采用自动化和人工结合的加工方式，让工件加工出现工序柔性的特点，让本来就难以高效率合理计划排程的柔性生产车间出现生产准备时间长，生产资源不均衡等问题，进而影响整个生产周期，增加生产成本。
[0003]当前针对电子精密件柔性车间的生产排程研究较少，大多局限于理想状态的作业车间，未结合实际电子精密件车间的特殊约束，故排程模型简单、目标单一、求解算法不注重收敛速度，导致排程结果的实用性差。
[0004]本专利技术提出一种针对电子精密件柔性车间的多目标多约束生产排程方法，该方法结合电子精密件柔性车间的生产特点与特殊约束，并设计快速高效的求解算法，并进行多目标优化，提高排程效率和实用性。

技术实现思路

[0005]本专利技术针对现有的电子精密件车间生产排程上的不足，提出了一种基于粒子群退火混合算法的电子精密件柔性车间排程方法。本方法首先针对电子精密件生产车间排程模型不准确，目标优化单一，算法设计不注重收敛速度等问题，结合多目标优化理论，并设计一种粒子群退火混合算法对电子精密件柔性车间进行生产计划排程。
[0006]本专利技术技术方案为一种基于粒子群退火算法的电子精密件柔性车间排程方法，该方法包括步骤如下：
[0007]步骤1：建立电子精密件柔性车间多目标多约束生产排程模型；
[0008]步骤1.1：确定约束模型；
[0009]根据电子精密件车间的工序
‑
设备
‑
性能表和加工工件的工序清单，确定其部分柔性作业(Partial FJSP,P
‑
FJSP)的问题属性；
[0010]步骤1.2：确定目标值的计算公式；
[0011]x
i
代表第i个目标，其中m代表工件号，n为工序号，C
mn
代表工件m的n号工序的完工时间，n
m
代表m号工件的第n号工序，p
mnk
代表工件m的工序n在机器k上进行加工所需花费的成本，T
r
为所有机器的总运行时间，T
p
为所有机器加工的总运行时间，T
s
为工件切换时的总
时间，P
s
为工件切换时的单位时间花费，P
r
为机器运行时的单位时间花费，P
p
为机器加工时的单位时间花费，则目标函数表示如下：
[0012]最大完工时间:
[0013]生产成本：
[0014]设备负载率：
[0015]切换时间占比：
[0016]其中，s
mnm
代表工件m的工艺工序n在机器k上进行加工所需要的切换时间，t
mnm
代表工件m的工艺工序n在机器k上进行加工所需要的加工时间；
[0017]步骤1.3：确定随机工时表示形式；
[0018]由于人工加工的工人技术水平、工人状态、临时工艺切削参数调整、刀具夹具磨损等多种因素的影响，工件的部分关键工序甚至所有工序的加工时间可能在一定范围内变动；对于人工工位的工件加工时间根据不确定值围绕确定理论值周围波动，波动范围为ε，其波动公式如下：
[0019][0020]其中t
mnk
表示工件m的工序n在机器k上进行加工所需要的加工时间，ξ表示波动概率；
[0021]工序加工时间的波动分布服从标准正态分布，工序加工时间的波动分布服从标准正态分布，即ξ∈N(0,1)，正态分布的概率分布函数如下：
[0022][0023]步骤2：建立基于层次分析法权重值的改进功效系数法的多目标优化函数；
[0024]步骤2.1：确定目标；
[0025]以本次生产的生产总时间、设备负荷率、生产总成本、切换时间占比为目标x
i
，r为目标个数；
[0026]x
i
，i＝1,2,....,r
[0027]步骤2.2：基于功效系数法的无量化处理；
[0028]根据功效系数法，列出各项评价指标的允许范围，即满意值和不满意值计算各项评价指标的功效系数f
i
，i＝1,2,....,n，对指标进行无量纲化处理，计算公式如下：
[0029][0030]步骤2.3：基于层次分析法得权重分析；
[0031]归一化之后的出权重向量Z：
[0032]Z＝[z
1 z
2 z
3 z4][0033]此向量的值，分别对应步骤2.1的目标；
[0034]步骤2.4：计算最终目标值；
[0035]最终，计算总功效系数F,z
i
表示各目标的权值系数，拟作目标函数：
[0036][0037]同时建立数组,记录每个目标的得分值：
[0038]F[i]＝z
i
f
i
,i＝1,2,....,r
[0039]步骤3：设计基于模拟退火温度控制粒子群惯性权值变化的方法，以步骤2的多目标优化函数作为适应度函数进行求解，并建立外部解集库，以主目标最优的更新原则更新维护，以得到最优解集；
[0040]步骤3.1：编码设计；
[0041]建立一种基于工件工序号
‑
位置优先值
‑
机器码的三段编码方式；若所有产品一共有N道工序，则建立长度为3N的粒子,其中n
ij
代表第i号工件的第j号工序，n
ij
代表第i号工件的第j号工序的优先值，m
ij
代表第i号工件的第j号工序选择机器的选择值，举例如下：
[0042]X＝[n
11 n
21 n
12 n
22
ꢀ…ꢀ
n
32
|v
11 v
21 v
12 v
22
ꢀ…ꢀ
v
32
|m
11 m
21 m
12 m
22
ꢀ…ꢀ
m
32
][0043]其中前N位编码为工序排序码，从左到右，同一工件序列号出现的次数代表该工件的工序号；中间的N位为工序排序优先值，每次更新后根据此值排序来更新工件本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于粒子群退火混合算法的柔性车间生产排程方法，该方法包括：步骤1：建立电子精密件柔性车间多目标多约束生产排程模型；步骤1.1：确定约束模型；根据电子精密件车间的工序
‑
设备
‑
性能表和加工工件的工序清单，确定其所有柔性作业的约束；步骤1.2：确定所有目标值；步骤1.3：根据不确定性，确定各工位的随机工时；步骤2：建立目标函数F；其中，x
i
表示目标值，i＝1，2，....，r，r表示目标值的个数，和表示对应目标值的满意值和不满意值，z
i
表示各目标的权值系数；记录各目标值得得分F[i]＝z
i
f
i
；步骤3：以目标函数F为适应度，基于模拟退火温度控制粒子群惯性权值变化的方法求解目标函数的最优解集；步骤3.1：定义编码XX＝[n
11 n
21 n
12 n
22 ... n
ij ...|v
11 v
21 v
12 v
22 ... v
ij ...|m
11 m
21 m
12 m
22 ... m
ij ...]其中，n
ij
代表第i号工件的第j号工序，v
ij
代表第i号工件的第j号工序的优先值，m
ij
代表第i号工件的第j号工序选择机器的选择值，每一段长度为N，总长度为3N；步骤3.2：随机生成初始种群，以此计算初始适应度，并初始化温度T和惯性权值w；步骤3.3：调整退火温度和惯性权值；g
best
为当前代最优粒子的值，g
avr
为当前带所有粒子的平均值，则温度计算公式如下：惯性权值的范围可根据相似文献参考，取值范围设为(a，b)，由于T值前期大后期小，符合惯性权值变化特性，故将其归一化到(a，b)上；步骤3.4：更新外部解集库；根据粒子的各目标值，按照整体最优和主目标最优的原则，更新外部解集库；保优去劣，并排序；分多个集合，第一个是整体最优集合，另外多个为主目标最优集合，其中P
m
代表整体最优的粒子，P
i
代表目标最优的粒子，P
set
为粒子集合，表示如下：P
set
{P
m
，P1，P2...P
r
}迭代整体最优集合时，比较粒子的整体得分值，其中P
new
为新粒子，F
m
为例子m的整体得分值，F
newM
为新粒子的整体得分值，执行如下：P
m
＝P
new
，F
m
＜F
newM
迭代主目标最优集合时，比较粒子的在该目标上的得分值，其中F
new
[i]代表新粒子在第i个目标上的得分值，执行如下：
P
i
＝P
new
，F[i]＜F
new
[i]步骤3.5：更新位置和公式；V
id
＝w*V
id
+C1Random(0，1)(P
id
‑
X
id
)+C2Random(0，1)(P
gd
‑
X
gd
)X

【专利技术属性】
技术研发人员：李波，冯益铭，陈敏，刘民岷，胡家文，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：