【技术实现步骤摘要】
一种带批处理机可重入混合流水车间调度方法及系统
[0001]本专利技术属于可重入混合流水车间调度
，涉及一种可重入混合流水车间调度方法及系统，具体涉及一种基于改进蜉蝣算法的带批处理机可重入混合流水车间调度方法及系统。
技术介绍
[0002]经典车间调度问题通常研究某一工件在一个工位上至多加工一次，而在实际生产中工件在不同生产加工阶段可能会重复访问某工位上多次，因此可重入概念被提出并被引用到流水车间调度领域中，该问题被称为可重入混合流水车间调度问题(Reentrant Hybrid Flow Shop,RHFS)，被广泛应用在半导体行业、薄膜液晶显示器面板制造、印刷电路板等电子产业以及钢管冷拔生产工业制造领域中。由于可重入现象的存在，导致每台机器需加工的工件数量大大增加，加上生产线上的产品类型、数量及组合不同，不得不考虑对工件进行批处理。在实际生产调度中，通常是混合加工模式，即批处理机与顺序加工机器的组合。因此研究带批处理机的可重入混合流水车间调度比传统的混合流水车间调度更为复杂，已经被证明为NP
‑
hard问题，用精确的算法很难求解，引起了学者们的广泛关注，针对该问题进行了大量研究，并取得了丰硕的成果。
[0003]蜉蝣算法是由Zervoudakis和Tsafarakis在2020年提出的，该算法结合了现有算法的主要优点，并从成年蜉蝣运动和交配中得到启发，如婚纱舞和随机行走。通过一系列的实验，结果表明该算法不仅在局部搜索方面有优势，而且在局部搜索方面也不逊于传统的元启发式算法，适合于求
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种带批处理机可重入混合流水车间调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建带批处理机可重入混合流水车间调度模型，包括最小化最大完工时间、最小化机器负载、最小化碳排放和约束条件；所述带批处理机可重入混合流水车间，在若干工位中至少有一台批处理机，对工件进行批处理；其中，第a个工位为批处理工位，由多台并行批处理机构成；每个工件加工前需要一定的准备时间，并且在工件开工前完成，每个工件需要按照固定的工艺路线完成所有工艺流程；所述最小化最大完工时间为：所述最小化最大完工时间为：所述最小化最大完工时间为：其中，n为工件数量，C
i
为工件i的完工时间，C
max
为所有工件的最大完工时间，C
ijlk
为O
ij
在第l个工位中机器k上的完工时间，O
ij
为工件i的第j个工序；S
ijlk
为O
ij
在第l个工位中机器k上的开工时间；x
ijlk
为决策变量，O
ij
在第l个工位中机器k上进行加工，x
ijlk
＝1，否则x
ijlk
＝0；T
ijlk
为O
ij
在第l个工位中机器k上的加工时间；m
l
为工位l上的不相关并行机台数；N
i
为工件i的总工序数；所述最小化机器负载W
m
为：其中，N
i
为工件i的总工序数，s为工位数；所述最小化碳排放E为：minE＝min(ET+EI+EW)
ꢀꢀ
(5)(5)(5)其中，ET为机器加工消耗电能产生的碳排放量，EI为机器空转消耗电能产生的碳排放量，EW为机器调整消耗电能产生的碳排放量，P
T
为机器运转的额定运行功率，EF为电能标煤系数，BE为标准煤碳排放系数，P
I
为机器空转的额定运行功率，I
lk
为第l个工序的机器k的空转时间，P
W
为机器调整的额定运行功率，W
ijlk
为O
ij
在到达第l个工位中机器k前的调整时间，I为工件的层次数；所述约束条件为：(1)单价加工阶段x
q
(t)+y
q
(t)+z
q
(t)＝1
ꢀꢀ
(9)其中，x
q
(t)表示决策变量，t时刻机器处于加工状态，x
q
(t)＝1，否则x
q
(t)＝0；y
q
(t)表
示决策变量，t时刻机器处于空转状态，y
q
(t)＝1，否则y
q
(t)＝0；z
q
(t)表示决策变量，t时刻机器处于调整状态，z
q
(t)＝1，否则z
q
(t)＝0；x
q
(t)+y
q
(t)+z
q
(t)表示从机器从开机到关机，只能处于加工、空转和调整三个阶段；每个工作阶段只能被一台机器加工，每个工位上的每台机器同一时刻只能加工一个工件，工件必须按照其规定的工艺路线加工，即同一工件各个加工阶段之间存在先后顺序约束；束；其中，S
gh
为O
gh
在第l个工位中机器k上的开工时间，S
ij
为O
ij
在第l个工位中机器k上的开工时间，S
ie
为O
ie
在第l个工位中机器k上的开工时间；Y
ij,gh,lk
为决策变量，O
ij
先于O
gh
在第l工位中机器k上进行加工，Y
ij,gh,lk
＝1,否则Y
ij,gh,lk
＝0；H为一个无穷大的正数；x
ghlk
为决策变量，O
gh
在第l个工位中机器k上进行加工，x
hglk
＝1，否则x
ghlk
＝0；Y
ij,ie,l*k*
为决策变量，O
ij
先于O
ie
在第l
*
工位中机器k
*
上进行加工，否则x
iel*k*
为决策变量，O
ie
在第l
*
个工位中机器k
*
上进行加工，否则l
*
为工位；k
*
为机器；其中，为O
ij
在工位l上的加工时间，为L
i
为O
ij
在工位l+1上的完工时间；L
i
工件i所在的层次，其中L
i
＝1为第一层，L
i
＝2,3,
…
,I
i
为重入层；(2)批量加工阶段其中，λ
ib
为决策变量，工件X
ib
被分配到任务批b进行加工，λ
ib
＝1,否则λ
ib
＝0；B为在批处理机上加工的总批数；式14表示在对工件进行批处理之前对其进行组批，在组批时，一个工件只能分配到一个任务批次中；其中，X
i
为任务批中的所有工件；式15表示任务批中至少包括一个工件且不能超过工件总数量，表示一个任务批次中工件数量限制；其中，α
bd
为决策变量，任务批b由批处理机d进行加工，α
bd
＝1，否则α
bd
＝0；式16表示一个任务批次只能在一个批处理机中进行加工；机中进行加工；其中，λ
eb
为决策变量，工件X
eb
被分配到任务批b进行加工，λ
eb
＝1,否则λ
eb
＝0；q
i
为工件i的材质编号；q
h
为工件h的材质编号；
加工类型约束，只有加工类型相同的工件才能组成一个批次；其中，w
i
为工件i的加工类型编号；M
l
C
d
第l工位上第d台批处理机的最大容量；α
bd
为决策变量，任务批b由批处理机d进行加工，α
bd
＝1，否则α
bd
＝0；批处理机最大容量限制，在当前批处理机上进行加工的任务批次总数量不能超过该机器的最大容量；器的最大容量；其中，C
b
为批处理机上第b批的完工时刻；S
g
为批处理机上第g批的开工时刻；C
g
为批处理机上第g批的完工时刻；S
b
为批处理机上第b批的开工时刻；β
bg
为决策变量，任务批b在任务批g之前进行加工，β
bg
＝1，否则β
bg
＝0；式20、式21表示表示同一台批处理机中不同的任务批次具有先后顺序；步骤2：采用改进的蜉蝣算法对带批处理机的可重入混合流水车间调度问题进行求解；步骤2.1：设置种群规模N、重力系数g、舞蹈系数d、随机游走系数fl以及算法迭代次数i；步骤2.2：采用基于工件序列单层编码规则构造蜉蝣，；步骤2.3：种群初始化，包括初始化雄蜉蝣、雌蜉蝣位置和速度；步骤2.4：计算适应度值，作为最大完工时间，获取蜉蝣的个体历史最优值pbest和全局最优值gbest，对蜉蝣位置和速度进行更新；步骤2.5：确定交配策略；非支配排序，雄雌种群各选出前N/2个个体进行交配操作，产生N个子代；前N/2个子代混入雄蜉蝣中，后N/2个子代混入雌蜉蝣中；非支配排序，雄雌种群各选出前N个个体，得到新的种群；步骤2.6：利用基于VND的蜉蝣运动策略进行邻域搜索；步骤2.7：更新最佳解决方案，包括最大完工时间、碳排放量和机器负载；判断是否满足迭代次数，若满足则输出解决方案的最优值，结束进化，若不满足则继续步骤2.3。2.根据权利要求1所述的带批处理机可重入混合流水车间调度方法，其特征在于：步骤2.2中，所述采用基于工件序列单层编码规则构造蜉蝣；工件编码的基因表示某类工件的工件编号，工件序列表示工件的加工顺序。3.根据权利要求1所述的带批处理机可重入混合流水车间调度方法，其特征在于：步骤2.3中，利用基于Logistic混沌的反向学习初始化策略进行种群初始化；具体实现包括以下子步骤：(1)构建种群规模为N、维度为D的混沌序列Z＝{Z
d
,d＝1,2,
…
,D}，Z
d
＝{Z
id
,i＝1,2,
…
,N}，Logistic混沌映射函数表达式如下：Z
(i+1)d
＝μ
×
Z
id
×
(1
‑
Z
id
)；式中Z
id
为混沌变量，μ是控制变量；(2)通过混沌序列映射到解空间生成初始化种群X＝{X
i
,i＝1,2,
…
,N}，X
i
＝{X
id
,d＝1,2,
…
,D}，X
id
通过上述混沌映射函数表达式得到，X
id
＝X
min
+Z
id
(X
max
‑
X
min
)，其中X
max
和X
min
分
别为个体位置序列随机值的上下界；(3)计算初始种群X的反向种群OX
id
，OX
id
＝X
min
+X
max
‑
X
id
；(4)将反向解和初始解进行比较，若反向解优于初始解，则替换初始解形成新的种群X。4.根据权利要求1所述的带批处理机可重入混合流水车间调度方法，其特征在于：步骤2.5中，在交配过程中产生多个非法解，为避免在后续解的搜索中产生更多非法解，采用基于编码方式的修正方案进行修正；具体步骤如下：(1)首先将非法解序列进行从小到大的排序，记为P；(2)将工件编码按照从小到大进行排序，记为S；(3)将P和S上的基因进行一一对照，将小数序列P修正为合法解J；(4)根据P的下标恢复原来的编码序列P
S
。5.根据权利要求1所述的带批处理机可重入混合流水车间调度方法，其特征在于：步骤2.5中，在交配后随机选择两个不同的基因设置为基因位a和基因位b，如果基因位a在b后面，将基因位b与a之间的基因段整体平移到基因位a后面，否则，将基因位b后面所有的基因段整体移动到基...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦红斌，李晨晓，孔仁杰，常永顺，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。