一种资源受限的分布式混合流水车间调度方法与系统技术方案

由于实际工业应用的需要，分布式混合流水车间调度问题(DHFSP)近年来得到了广泛的研究。然而，在DHFS中很少提到实际生产中的资源约束方面。本文结合并行机和工厂调度的特点，研究了资源受限约束的分布式混合流水车间调度问题(RCDHFSP)，以最小化能耗和最大完工时间为目标。在这个问题中，每个作业都需要抢占有限的资源，以便在每个工厂进行处理，有些作业在资源不足时会延迟处理。因此，为了解决这个NP难问题，提出了一个混合整数线性规划模型。由于模型中RCDHFS的复杂性较高，因此使用CPLEX来获得最合适的解决方案。通过CPLEX计算结果表明，所提出的数学模型对RCDHFS具有明显的可行性。的可行性。的可行性。

【技术实现步骤摘要】
一种资源受限的分布式混合流水车间调度方法与系统


[0001]本专利技术属于生产调度领域，具体涉及一种资源受限的分布式混合流水车间调度方法与系统。
技术背景
[0002]分布式混合流水车间调度问题(DHFSP)是传统混合流水车间调度问题 (HFSP)的扩展。由于HFSP具有多工序、多阶段的特点，能够满足制造业的实际生产需求，因此Rub
é
n Ruiz等人对HFSP进行了深入的研究[1]。此外，随着全球经济的发展，生产已从单一模式转向多工厂，以提高效率。因此，Ying和Lin等人对DHFSP进行了研究[2]。然而，在实际的工业生产中，会出现各种动态情况，如工人约束和资源有限。在当前的市场竞争环境下，研究资源受限的分布式混合流水车间调度问题是十分必要的。本文提出了使完工时间和能源消耗最小的循环流化床，这一问题具有重要的可预见性和现实意义。
[0003]近年来，分布式已成为制造业研究的主要方面之一。W.Weng等人考虑了基于动态路由策略的分布式计算，以最小化准时制(JIT)[3]。之后，K.
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C.Ying 等人首先解决了具有多处理器任务的DHFSP，并扩展了分布式调度问题的领域 [4]。Hao等人进一步研究了DHFSP，并提出了一种提高效率的算法[5]。Cai 等人[6]考虑了具有序列依赖性设置时间的DHFSP，并发表了新的策略来匹配该问题[7]。考虑到多个生产中心之间的调度，Shao等人继续探讨DHFSP[8]。由于生产中复杂的不确定性问题常常被忽略，Cai等人研究了模糊分布式调度 [9]。基于带有建立时间(setup time)的模糊分布式调度，Zheng等人[10] 提出的模糊DHSP多目标方法。如今，分布仍然具有重要的研究价值。
[0004]全球所有企业都面临资源限制问题，许多生产模式中的工作都需要资源，如自动引导车辆、机器操作员[11]。基于单位时间任务的车间调度，S
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ral H等人提出了可再生资源受限[12]。为了经济地利用资源，Leu等人研究了一种资源受限的混合生产流水车间调度系统[13]。从公共再开发项目来看，T.C.E.Cheng等人在车间调度问题[14]中通过搜索可行的再开发序列来考虑资源约束。然而，Ewa Figielska在解决资源受限问题时考虑了优先性[15]。W.
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C.Yeh等人研究了均匀并行机调度中的资源消耗约束 [16]。工具资源约束由A.C.al.[17]实现。Luis等人[18]采用模型和元启发式方法来解决并行机调度中的资源问题。根据炼钢调度，Li等人提出了资源约束和连铸约束，以满足生产[19]。此外，X
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r。Tao等人将混合流水车间调度问题与资源约束问题相结合[20]，等等。
[0005]由于全球碳排放量的增加，能源消费在大型工业中吸引了更多的注意力 [21]。Dai等人在柔性流水车间调度(FFS)中考虑了能源消耗对环境的影响 [22]。Zhang等人旨在提供制造进度表，以最大限度地减少碳足迹和电力成本 [23]。Y.He等人和Jiang等人都提出了提高能源效率的调度策略[24]‑
[25]。两阶段随机变量的流水车间调度问题由A.Fazli Khalaf和Wang根据总购电成本[26]提出。然而，在DHFS中很少提到实际生产中的资源方面。
[0006]本文结合并行机和工厂调度的特点，研究了一种资源受限的分布式混合流水车间调度方法与系统(RCDHFSP)，以最小化能耗和最大完工时间为目标。在这个问题中，每个作
业都需要抢占有限的资源，以便在每个工厂进行处理，有些作业在资源不足时会延迟处理。因此，为了解决这个NP难问题，提出了一个混合整数线性规划模型。由于模型中RCDHFS的主体比较复杂，因此使用 CPLEX来获得最合适的解决方案。通过CPLEX计算结果表明，所提出的数学模型对RCDHFS具有明显的可行性

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于解决上述现有技术中存在的难题，提供一种资源受限的分布式混合流水车间调度方法与系统，通过模型充分证明了该问题的可行性，进一步阐述资源受限约束的混合流水车间调度问题的描述。本专利技术是通过以下技术方案实现的：
[0008]一种资源受限的分布式混合流水车间调度方法与系统，包括：
[0009]S1:研究了分布式混合流水车间调度问题，在这个问题中同时考虑了工件加工受到资源限制的要求；
[0010]S2：确定优化的目标及约束条件；
[0011]S3：建立对应的数学模型；
[0012]S4：所提出的数学模型对于解决资源受限约束的分布式混合流水车间调度问题的正确性；
[0013]所述S1资源受限的分布式混合流水车间调度问题中，有n个工件分布在 F个相同的工厂中进行加工，每个工件都需要进行s个加工阶段。每个工厂有 m台机器，每台机器只能加工对应阶段的工件工序，且至少一个阶段有多个并行机器进行处理。机器上每个作业的处理时间固定且已知的情况下，当处理不同的工件时，每台机器都有能耗，当机器等待工件处理时，有等待能耗的产生，且，工件在机器上的单位能耗和单位等待能耗也是预先定义的。如果没有空闲的机器，在机器完成当前工件加工之前，下一个工件需要等待且可以保留无限容量的缓冲空间。每个工件必须只分配给一个工厂，并在分配的工厂需完成所有阶段的加工。因此，每次加工后，不得更换工厂。此外，每个工件和机器在时间零点是可行的，处理时不允许抢占。此外，机器一次只能处理一个工件，且工件在一个阶段只能由一台机器处理。资源受限意味着每个工厂都有h个可重用的资源。总资源类型和资源数量提前定义。所有工件加工都需要在机器上加工前抢占所需的资源，并且可以提前描述所需的资源。一旦资源不足时，作业需要延迟。使用时不允许占用所有资源，处理结束后立即释放。
[0014]所述S2中目标函数为：
[0015]min C
max
[0016]C
max
表示工件最大完工时间的一个连续变量。
[0017]所述S3是这样建立的：
[0018]资源受限约束的分布式混合流水车间模型如下。
[0019]基于资源受限约束的分布式混合流水车间调度优化方法模型中使用的参数和符号描述如下：
[0020][0021][0022]模型中使用的约束条件如下：
[0023][0024][0025]所述S4是这样实现的：
[0026]为了验证所提出的混合整数线性规划模型的正确性从而进一步说明资源受限约束的混合流水车间调度优化问题，我们使用IBM ILOG CPLEX 12.6精确求解软件获得二十个小规模算例的结果，且所有算例都与实际生产相关。我们将CPU限制时间设置为1。每个算例运行1.5个小时，且最大线程数为3。对所生成的数据进行了测试，并通过甘特图说明了模型的正确性，通过散点图可以看出所提模型的数据分布和数据集中状况，在实际生产系统中具有很强的实用性。
附图说明
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种资源受限的分布式混合流水车间调度方法与系统，其特征在于：所述方法包括：S1:研究了分布式混合流水车间调度问题，在这个问题中同时考虑了工件加工受到资源限制的要求；S2：确定优化的目标及约束条件；S3：建立对应的数学模型；S4：所提出的数学模型对于解决资源受限约束的分布式混合流水车间调度问题的正确性。2.根据权利要求1所述的一种资源受限的分布式混合流水车间调度方法与系统，其特征在于：所述S1资源受限的分布式混合流水车间调度问题中，有n个工件分布在F个相同的工厂中进行加工，每个工件都需要进行s个加工阶段，每个工厂有m台机器，每台机器只能加工对应阶段的工件工序，且至少一个阶段有多个并行机器进行处理。机器上每个作业的处理时间固定且已知的情况下，当处理不同的工件时，每台机器都有能耗，当机器等待工件处理时，有等待能耗的产生，且，工件在机器上的单位能耗和单位等待能耗也是预先定义的，如果没有空闲的机器，在机器完成当前工件加工之前，下一个工件需要等待且可以保留无限容量的缓冲空间；每个工件必须只分配给一个工厂，并在分配的工厂需完成所有阶段的加工。因此，每次加工后，不得更换工厂；此外，每个工件和机器在时间零点是可行的，处理时不允许抢占；此外，机器一次只能处理一个工件，且工件在一个阶段只能由一台机器处理。资源受限意味着每个工厂都有h个可重用的资源且总资源类型和资源数量提前定义；所有工件加工都需要在机器上加工前抢占所需的资源，并且可以提前描述所需的资源，且一旦...

【专利技术属性】
技术研发人员：李荣昊，李俊青，牛奔，韩玉艳，耿雅典，曾清清，
申请(专利权)人：聊城大学，
类型：发明
国别省市：