产品的生产任务处理方法、设备、介质及程序产品技术

本申请提供一种产品的生产任务处理方法、设备、介质及程序产品。该方法包括：接收输入的产品的生产约束，根据每一产品的生产周期、每一生产任务对应的任务时长以及全部产品的最终完成时间随机设置每一生产任务的开始时间和完成时间；根据产品的生产数目、完成每一产品的生产任务以及生产任务之间的先序关系随机设置生产任务的生产顺序；根据每一生产任务的开始时间和完成时间以及生产任务的生产顺序随机生成第一预设数目个初始化任务排班表；利用遗传算法对第一预设数目个初始化任务排班表进行预设次数的迭代训练，确定产品最终的任务排班表。本申请的方法，可以使任务排班表满足流水线上多个产品的生产需求，从而实现高效的流水化生产。效的流水化生产。效的流水化生产。

【技术实现步骤摘要】
产品的生产任务处理方法、设备、介质及程序产品


[0001]本申请涉及生产制造领域，尤其涉及一种产品的生产任务处理方法、设备、介质及程序产品。

技术介绍

[0002]由于具备工作效率高、节省人工资源等优点，生产流水线在工业制造等领域越来越普及，任务排班表是生产流水线的重要基石。
[0003]现有的生产流水线的任务排班表是针对单个产品来确定的。首先，计算机可以接收工作人员输入的单个产品的生产约束条件，该生产约束条件可以包括生产单个产品的时间约束、资源约束以及生产任务顺序约束等。计算机基于所接收的生产约束条件可以建立形式化模型。之后，计算机可以通过求解该形式化模型的最优解得到最优的任务排班表，该最优的任务排班表即为在满足生产约束条件下完成产品生产的最小总耗时，它包括各项生产任务的生产顺序以及任务开始时间和完成时间等。该计算机可以将任务排班表输出给产品生产控制设备，从而使得产品生产控制设备可以利用该最优的任务排班表进行生产控制。
[0004]但是，流水线批量生产产品，同时在流水线上生产的产品有多个，现有技术所生成的任务排班表并不能满足流水线上多个产品的生产需求，无法实现高效的流水化生产。

技术实现思路

[0005]本申请提供一种产品的生产任务处理方法、设备、介质及程序产品，用以解决现有技术所生成的任务排班表并不能满足流水线上多个产品的生产需求，无法实现高效的流水化生产的问题。
[0006]第一方面，本申请提供一种产品的生产任务处理方法，包括：
[0007]接收输入的产品的生产约束，所述产品的生产约束包括产品的生产数目、每一产品的生产周期、全部产品的最终完成时间、完成每一产品的生产任务、每一所述生产任务对应的任务时长以及所述生产任务之间的先序关系；
[0008]根据每一产品的生产周期、每一所述生产任务对应的任务时长以及全部产品的最终完成时间随机设置每一所述生产任务的开始时间和完成时间；
[0009]根据产品的生产数目、完成每一产品的生产任务以及所述生产任务之间的先序关系随机设置所述生产任务的生产顺序；
[0010]根据每一所述生产任务的开始时间和完成时间以及所述生产任务的生产顺序随机生成第一预设数目个初始化任务排班表；
[0011]利用遗传算法对所述第一预设数目个初始化任务排班表进行预设次数的迭代训练，确定所述产品最终的任务排班表。
[0012]在一种可能的实施方式中，所述利用遗传算法对所述第一预设数目个初始化任务排班表进行预设次数的迭代训练，确定所述产品最终的任务排班表，具体包括：
[0013]计算每一所述初始化任务排班表的不适应度值，所述不适应度值是根据所述产品的生产需求设置的；
[0014]按照所述不适应度值由小到大的顺序对所述初始化任务排班表进行排序，以生成任务排班表序列；
[0015]确定所述任务排班表序列中前第二预设数目个的保留任务排班表以及剩余的待处理任务排班表；
[0016]根据所述保留任务排班表以及待处理任务排班表生成更新后的任务排班表集合；
[0017]根据所述更新后的任务排班表集合继续进行迭代训练，直至完成预设次数的迭代训练；
[0018]确定最后一次迭代训练得到的不适应度值中的最小不适应度值对应的任务排班表。
[0019]在一种可能的实施方式中，所述根据所述保留任务排班表以及待处理任务排班表生成更新后的任务排班表集合，具体包括：
[0020]将所述待处理任务排班表随机两两组合产生第三预设数目的组合任务排班表，所述第三预设数目等于所述第一预设数目与所述第二预设数目之差；
[0021]按照预设的交叉概率对所述组合任务排班表进行交叉操作，以生成交叉后的任务排班表，所述交叉操作是基于所述先序关系进行的；
[0022]按照预设的变异概率对所述交叉后的任务排班表进行交换变异操作，以生成变异后的任务排班表；
[0023]根据所述保留任务排班表以及变异后的任务排班表生成更新后的任务排班表集合。
[0024]在一种可能的实施方式中，所述计算每一所述初始化任务排班表的不适应度值，具体包括：
[0025]利用下列公式计算每一所述初始化任务排班表的不适应度值：
[0026][0027]其中，所述f表示不适应度值，所述λ表示权重参数，所述R表示完成所述产品所需的资源集合，所述R
k
表示所述资源集合中第k个资源，所述U
k
表示第k个资源的资源利用率，所述T表示所述产品的生产周期，所述p
i
表示第i个生产任务的任务时长；所述B
k
表示对第k个资源的需求数量，所述E表示全部产品的最终完成时间，所述表示第j个产品的第i个生产任务的开始时间；所述表示第j个产品的第i个生产任务的完成时间；所述b
ik
表示第i个生产任务对第k个资源的需求数量，所述t表示时刻，所述表示示性函数，当满足时，当不满足时，
[0028]在一种可能的实施方式中，还包括：
[0029]若所述初始化任务排班表的不适应度值相同，则确定所述初始化任务排班表对应的生产总时长，按照所述生产总时长由小到大的顺序对所述初始化任务排班表进行排序。
[0030]在一种可能的实施方式中，在所述计算每一所述初始化任务排班表的不适应度值之后，还包括：
[0031]确定所述不适应度值中的最小不适应度值；
[0032]判断所述最小不适应度值是否大于预设的不适应度值；
[0033]若否，则根据所述最小不适应度值更新所述预设的不适应度值；
[0034]若是，则更新所述初始化任务排班表的资源的需求数量，并且根据更新后的资源的需求数量重新计算所述初始化任务排班表的不适应度值，直至所述不适应度值中的最小不适应度值小于等于所述预设的不适应度值。
[0035]在一种可能的实施方式中，所述更新所述初始化任务排班表的资源的需求数量，具体包括：
[0036]确定所述最小不适应度值对应的初始化任务排班表对每个资源的资源利用率；
[0037]判断所述资源利用率中的最小资源利用率是否大于预设阈值；
[0038]若是，则确定所述最小资源利用率对应的资源的需求数量，将所述资源的需求数量减去预设的数量差值，以生成所述资源更新后的需求数量；
[0039]若否，则确定所述资源利用率中与所述最小资源利用率差值最小的资源利用率，将所述差值最小的资源利用率作为最小资源利用率，执行判断最小资源利用率是否大于预设阈值的步骤。
[0040]第二方面，本申请提供一种产品的生产任务处理设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
[0041]所述存储器存储计算机执行指令；
[0042]所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现上述的方法。
[0043]第三方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种产品的生产任务处理方法，其特征在于，包括：接收输入的产品的生产约束，所述产品的生产约束包括产品的生产数目、每一产品的生产周期、全部产品的最终完成时间、完成每一产品的生产任务、每一所述生产任务对应的任务时长以及所述生产任务之间的先序关系；根据每一产品的生产周期、每一所述生产任务对应的任务时长以及全部产品的最终完成时间随机设置每一所述生产任务的开始时间和完成时间；根据产品的生产数目、完成每一产品的生产任务以及所述生产任务之间的先序关系随机设置所述生产任务的生产顺序；根据每一所述生产任务的开始时间和完成时间以及所述生产任务的生产顺序随机生成第一预设数目个初始化任务排班表；利用遗传算法对所述第一预设数目个初始化任务排班表进行预设次数的迭代训练，确定所述产品最终的任务排班表。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用遗传算法对所述第一预设数目个初始化任务排班表进行预设次数的迭代训练，确定所述产品最终的任务排班表，具体包括：计算每一所述初始化任务排班表的不适应度值，所述不适应度值是根据所述产品的生产需求设置的；按照所述不适应度值由小到大的顺序对所述初始化任务排班表进行排序，以生成任务排班表序列；确定所述任务排班表序列中前第二预设数目个的保留任务排班表以及剩余的待处理任务排班表；根据所述保留任务排班表以及待处理任务排班表生成更新后的任务排班表集合；根据所述更新后的任务排班表集合继续进行迭代训练，直至完成预设次数的迭代训练；确定最后一次迭代训练得到的不适应度值中的最小不适应度值对应的任务排班表。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述保留任务排班表以及待处理任务排班表生成更新后的任务排班表集合，具体包括：将所述待处理任务排班表随机两两组合产生第三预设数目的组合任务排班表，所述第三预设数目等于所述第一预设数目与所述第二预设数目之差；按照预设的交叉概率对所述组合任务排班表进行交叉操作，以生成交叉后的任务排班表，所述交叉操作是基于所述先序关系进行的；按照预设的变异概率对所述交叉后的任务排班表进行交换变异操作，以生成变异后的任务排班表；根据所述保留任务排班表以及变异后的任务排班表生成更新后的任务排班表集合。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算每一所述初始化任务排班表的不适应度值，具体包括：利用下列公式计算每一所述初始化任务排班表的不适应度值：
其中，所述f表示不适应度值，所述λ表示权重参数，所述R表示完成所述产品所需的资源集合，所述R
k
表示所述资源集合中第k个资源，所述U

【专利技术属性】
技术研发人员：钟金成，王建民，龙明盛，吴佳龙，马浩宇，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：