一种基于强化遗传算法的流水车间调度方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于强化遗传算法的流水车间调度方法及系统，该方法包括：确定车间设备、生产工序和生产加工任务的基本信息，其中，基本信息包括车间设备数量、生产工序道数、待加工的工件种类及对应数量，以及每道工序加工时间；确定车间调度目标、约束条件，并建立流水车间调度模型，其中，车间调度目标为最大完工时间最小；通过强化学习参数自适应对遗传算法中的参数进行改进，并获取改进算法；通过改进算法对流水车间调度模型进行求解，以获得符合车间调度目标的最优解，并输出生产调度方案。本发明专利技术能够大大提高工件质量，提高车间的生产产量。生产产量。生产产量。

【技术实现步骤摘要】
一种基于强化遗传算法的流水车间调度方法及系统


[0001]本专利技术涉及调度
，特别涉及一种基于强化遗传算法的流水车间调度方法及系统。

技术介绍

[0002]车间调度是企业生产管理系统中需要解决的重要问题之一。对它的研究起源相当早，于1954年开始距今已有60多年的发展史。流水车间广泛应用于实际生产中，如食品、纺织、造纸、钢铁等行业。在经典的流水车间调度问题中，所有的工件都在一条流水线上生产，一条流水线上存在多个加工阶段，每个阶段上存在一台机器，每个工件需要依次通过该流水线。流水车间调度问题是车间调度中较为简单的问题，但随着产品种类、规模数量问题规模的不断增加，其解决方案的复杂性也随着问题范围的增加而加大，对于规模较大的流水车间调度问题仍需进一步研究。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于强化遗传算法的流水车间调度方法及系统，以解决上述技术问题。
[0004]为达此目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0005]提供一种基于强化遗传算法的流水车间调度方法，包括如下步骤：
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于强化遗传算法的流水车间调度方法，其特征在于，包括如下步骤：确定车间设备、生产工序和生产加工任务的基本信息，其中，基本信息包括车间设备数量、生产工序道数、待加工的工件种类及对应数量，以及每道工序加工时间；确定车间调度目标、约束条件，并建立流水车间调度模型，其中，车间调度目标为最大完工时间最小；通过强化学习参数自适应对遗传算法中的参数进行改进，并获取改进算法；通过改进算法对流水车间调度模型进行求解，以获得符合车间调度目标的最优解，并输出生产调度方案。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定车间调度目标、约束条件，并建立流水车间调度模型，其中，车间调度目标为最大完工时间最小，其中，约束条件包括：每个工件独立且在零时刻到达；每个工件预定时间段内只能在一台机器上加工，不能同时在不同机器上加工；每个工件在每台机器上的加工顺序是既定的，不会发生变化；每道工序的准备时间包含在总加工时间里面，与其加工顺序不相关；任一台机器一个时间段内只能对预定工件的指定道工序进行加工，加工过程不能中断，工件加工完后，将立即送去下一工序；允许特定时间段的缓冲，当工件到达时另一工件正在此机器上加工，则需要排队。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过改进算法对流水车间调度模型进行求解，以获得符合车间调度目标的最优解，并输出生产调度方案，包括：对改进算法所涉及的参数进行设置，以得到初始种群；利用子种群划分指标计算初始种群中每个个体的适应度，并对每个个体进行适应度评估；基于轮盘赌法，根据适应度的大小，按规则从上一代和后代中选择预定数量的个体作为下一代群体；判断交叉概率是否满足预设条件，当满足时对选出的群体中的每个个体执行交叉率计算；以一定概率随机改变群体中的每个个体体基因中预定位置的数据信息，以得到变异种群；当判断得出变异种群中的当前子群间的通讯满足预设条件时，将当前子种群中的最佳值替换其他子种群中的最差值，以更快、更好地实现收敛，并当满足车间调度目标时，确定得出最优加工序列，并根据最优加工序列发送...

【专利技术属性】
技术研发人员：李丽娟，高潇雨，杨世品，张印强，
申请(专利权)人：南京工业大学，
类型：发明
国别省市：