一种面向返工风险的再制造调度优化方法技术

本发明专利技术公开了一种面向返工风险的再制造调度优化方法，采用区间灰数描述再制造生产过程中因EOL产品质量差异而导致的不确定加工时间和返工风险，通过含返工风险的期望加工时间构建最大完工时间的数学模型，在再制造调度中考虑返工风险，最后通过创新设计的迭代算法寻找到最优调度方案。本申请技术方案，准确描述实际生产过程中的不确定性，不仅提高了寻找最优调度方案时的性能，同时寻找到的再制造调度方案相比其他方法具有更好的调度效果。方案相比其他方法具有更好的调度效果。方案相比其他方法具有更好的调度效果。

【技术实现步骤摘要】
一种面向返工风险的再制造调度优化方法


[0001]本申请属于再制造调度
，尤其涉及一种面向返工风险的再制造调度优化方法。

技术介绍

[0002]制造业在为人类社会创造巨大财富的同时，也消耗了大量的资源。再制造作为一种资源节约型和环境友好型的新型制造范式，已经获得了学界和工业界的广泛关注。再制造是指通过一系列操作将报废(EOL，End
‑
Of
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Life)产品恢复到新状态的过程。与传统制造相比，再制造产品不仅能提供相同质量的产品，还能节省资源并减少有毒物质的排放，从而获得更大的经济和社会效益。
[0003]合理的再制造调度对于有效利用资源和提高企业效率至关重要。然而，与传统制造不同的是，再制造过程中涉及EOL产品。通常EOL产品在其使用寿命期间会经历不同的使用环境，因此也会受到不同程度和形式的损伤。这种损伤差异使得准确评估EOL产品的质量变得困难，导致了再制造过程中的加工时间和路线以及加工失败的不确定性。这些复杂的不确定性不仅增加了返工风险，而且使再制造调度变得更加困难和复杂。所以，为获得更实际可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向返工风险的再制造调度优化方法，其特征在于，所述面向返工风险的再制造调度优化方法，包括：对于具有I种再制造产品和J条非等同并行加工路线的批量再制造调度，采用区间灰数描述再制造过程中的变量，通过含返工风险的期望加工时间构建最大完工时间的数学模型；构建求解数学模型的粒子表示方案，所述粒子表示方案包括两个部分，第一部分编码了分配给每条加工路线的产品信息，第二部分编码了操作排序信息；根据粒子表示方案初始化初始种群，对数学模型进行迭代求解，获取最优再制造调度方案。2.根据权利要求1所述的面向返工风险的再制造调度优化方法，其特征在于，所述数学模型如下：其中，表示处理完所有再制造产品的总时间，表示第j条加工路线中的第N
j
个机器加工第i个产品的结束时间，第N
j
个机器是第j条加工路线中的最后一个机器；其中，表示第j条加工路线中的第n个机器加工第i个产品的开始时间，表示第j条加工路线中的第n个机器加工第i个产品的含返工风险的期望加工时间，Q
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表示在第j条加工路线中的第n个机器上加工第i种再制造产品的数量；其中，表示第j条加工路线中的第n个机器在第k次加工第i个产品时的加工时间，k＝1,
…
,∞，其中k＝1表示是第一次加工，否则表示为返工过程；表示第i个产品需要在第j条加工路线中的第n个机器进行第k次加工的概率。3.根据权利要求1所述的面向返工风险的再制造调度优化方法，其特征在于，所述根据粒子表示方案初始化初始种群，对数学模型进行迭代求解，获取最优再制造调度方案，包括：步骤F1、初始化种群和参数；步骤F2、计算当前自适应概率，对粒子的第一部分根据自适应概率选择执行变异算子，所述变异算子包括DE/rand/1、DE/rand/2、DE/L
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/1和DE/U

【专利技术属性】
技术研发人员：张文宇，王军，张帅，徐纪元，
申请(专利权)人：浙江财经大学，
类型：发明
国别省市：