本申请公开了一种设备排配方法，包括：基于每个任务的优先级对所有任务进行排序，得到任务队列；基于任务数量、设备数量、任务队列进行随机结果集生成处理，得到多个结果集；基于预设排配规则对多个结果集进行遗传算法计算，得到每个结果集的适应度；将适应度大于预设适应度的所有结果集进行交叉处理，得到目标结果集。通过对排序后的多个任务在随机生成多个结果集，在多个结果集的基础上，进行遗传算法计算，得到适应度，最后基于适应度进行交叉变异，得到目标结果集，使得排配任务数最大，大大节省了人力和时间，提高了设备的利用率，避免了资源浪费。本申请还公开了一种设备排配装置、计算设备以及计算机可读存储介质，具有以上有益效果。益效果。益效果。
【技术实现步骤摘要】
一种设备排配方法及相关装置
[0001]本申请涉及计算机
，特别涉及一种设备排配方法、设备排配装置、计算设备以及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]在企业生产过程中，生产任务与产线和机器等生产设备进行任务排程，或设备排配，以便充分利用设备提高生产效率。
[0003]相关技术中，生产任务排程方案主要解决生产排程时长最短问题，有最短交货期算法、最短工序算法、神经网络、模拟退火法等，也有较简单的最短工期、最早交货期、按照工期和交货期之间的距离等方法。但是，这个方式仅仅关注生产工序排程时长最短的问题，未能解决任务时间确定、使排配与任务负责人绑定、使排配任务尽可能多的问题，降低了对设备进行排配的效果。
[0004]因此，如何尽可能的提高排配过程的效果是本领域技术人员关注的重点问题。
技术实现思路
[0005]本申请的目的是提供一种设备排配方法、设备排配装置、计算设备以及计算机可读存储介质，以提高对设备和任务进行排配的效果，达到硬件资源利用率最大化。
[0006]为解决上述技术问题，本申请提供一种设备排配方法，包括：
[0007]基于每个任务的优先级对所有任务进行排序，得到任务队列；
[0008]基于任务数量、设备数量、所述任务队列进行随机结果集生成处理，得到多个结果集；
[0009]基于预设排配规则对所述多个结果集进行遗传算法计算，得到每个所述结果集的适应度；
[0010]将所述适应度大于预设适应度的所有结果集进行交叉处理，得到目标结果集。<br/>[0011]可选的，基于预设排配规则对所述多个结果集进行遗传算法计算，得到每个所述结果集的适应度，包括：
[0012]获取同一个设备下的所有任务的开始时间和结束时间；
[0013]基于所述开始时间和所述结束时间之间的交叉情况进行适应度计算，得到适应度。
[0014]可选的，基于预设排配规则对所述多个结果集进行遗传算法计算，得到每个所述结果集的适应度，包括：
[0015]基于每个所述结果集中每个任务的开始时间和结束时间判断所述结果集是否存在时间交叉；
[0016]若是，则将所述结果集删除；
[0017]若否，则基于所述结果集的任务数量进行适应度计算，得到对应的适应度。
[0018]可选的，基于预设排配规则对所述多个结果集进行遗传算法计算，得到每个所述
结果集的适应度，包括：
[0019]基于每个结果集中的任务之间的优先序对所述结果集进行适应度计算，得到每个所述结果集的适应度。
[0020]可选的，基于每个任务的优先级对所有任务进行排序，得到任务队列，包括：
[0021]基于每个任务的优先级从大到小的顺序将所述所有任务进行排序，得到所述任务队列。
[0022]可选的，基于任务数量、设备数量、所述任务队列进行随机结果集生成处理，得到多个结果集，包括：
[0023]基于所述设备数量和所述任务队列进行随机结果集生成处理，得到所述设备数量个结果集。
[0024]可选的，将所述适应度大于预设适应度的所有结果集进行交叉处理，得到目标结果集，包括：
[0025]获取交叉概率和突变概率；
[0026]将所述适应度大于预设适应度的结果集作为待交叉结果集；
[0027]基于所述交叉概率和所述突变概率对所述待交叉结果集进行交叉处理，得到所述目标结果集。
[0028]本申请还提供一种设备排配装置，包括：
[0029]任务排序模块，用于基于每个任务的优先级对所有任务进行排序，得到任务队列；
[0030]结果集生成模块，用于基于任务数量、设备数量、所述任务队列进行随机结果集生成处理，得到多个结果集；
[0031]适应度计算模块，用于基于预设排配规则对所述多个结果集进行遗传算法计算，得到每个所述结果集的适应度；
[0032]目标获取模块，用于将所述适应度大于预设适应度的所有结果集进行交叉处理，得到目标结果集。
[0033]本申请还提供一种计算设备，包括：
[0034]存储器，用于存储计算机程序；
[0035]处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上所述的设备排配方法的步骤。
[0036]本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的设备排配方法的步骤。
[0037]本申请所提供的一种设备排配方法，包括：基于每个任务的优先级对所有任务进行排序，得到任务队列；基于任务数量、设备数量、所述任务队列进行随机结果集生成处理，得到多个结果集；基于预设排配规则对所述多个结果集进行遗传算法计算，得到每个所述结果集的适应度；将所述适应度大于预设适应度的所有结果集进行交叉处理，得到目标结果集。
[0038]通过对排序后的多个任务在随机生成多个结果集，在多个结果集的基础上，进行遗传算法计算，得到适应度，最后基于适应度进行交叉变异，得到目标结果集，使得排配任务数最大，大大节省了人力和时间，提高了设备的利用率，避免了资源浪费。
[0039]本申请还提供一种设备排配装置、计算设备以及计算机可读存储介质，具有以上有益效果，在此不做赘述。
附图说明
[0040]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0041]图1为本申请实施例所提供的一种设备排配方法的流程图；
[0042]图2为本申请实施例所提供的一种设备排配装置的结构示意图。
具体实施方式
[0043]本申请的核心是提供一种设备排配方法、设备排配装置、计算设备以及计算机可读存储介质，以提高对设备和任务进行排配的效果，达到硬件资源利用率最大化。
[0044]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0045]相关技术中，生产任务排程方案主要解决生产排程时长最短问题，有最短交货期算法、最短工序算法、神经网络、模拟退火法等，也有较简单的最短工期、最早交货期、按照工期和交货期之间的距离等方法。但是，这个方式仅仅关注生产工序排程时长最短的问题，未能解决任务时间确定、使排配与任务负责人绑定、使排配任务尽可能多的问题，降低了对设备进行排配的效果。
[0046]因此，本申请提供一种设备排配方法，通过对排序后的多个任务在随机生成多个结果集，在多个结果集的基础上，进行遗传算法计算，得到适应度，最后基于适应度进行交本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种设备排配方法，其特征在于，包括：基于每个任务的优先级对所有任务进行排序，得到任务队列；基于任务数量、设备数量、所述任务队列进行随机结果集生成处理，得到多个结果集；基于预设排配规则对所述多个结果集进行遗传算法计算，得到每个所述结果集的适应度；将所述适应度大于预设适应度的所有结果集进行交叉处理，得到目标结果集。2.根据权利要求1所述的设备排配方法，其特征在于，基于预设排配规则对所述多个结果集进行遗传算法计算，得到每个所述结果集的适应度，包括：获取同一个设备下的所有任务的开始时间和结束时间；基于所述开始时间和所述结束时间之间的交叉情况进行适应度计算，得到适应度。3.根据权利要求1所述的设备排配方法，其特征在于，基于预设排配规则对所述多个结果集进行遗传算法计算，得到每个所述结果集的适应度，包括：基于每个所述结果集中每个任务的开始时间和结束时间判断所述结果集是否存在时间交叉；若是，则将所述结果集删除；若否，则基于所述结果集的任务数量进行适应度计算，得到对应的适应度。4.根据权利要求1所述的设备排配方法，其特征在于，基于预设排配规则对所述多个结果集进行遗传算法计算，得到每个所述结果集的适应度，包括：基于每个结果集中的任务之间的优先序对所述结果集进行适应度计算，得到每个所述结果集的适应度。5.根据权利要求1所述的设备排配方法，其特征在于，基于每个任务的优先级对所有任务进行排序，得到任务队列，包括：基于每个任务的优先级从大到小的顺序将所述所有任...
【专利技术属性】
技术研发人员：张悦，徐基法，
申请(专利权)人：苏州浪潮智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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