电力物资调度方法、装置及平台、可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种电力物资调度方法、装置及平台、可读存储介质，本发明专利技术属于物资调度技术领域，该方法包括：获取电力物资的检测数据；电力物资包含多个工件；根据检测数据构建调度模型，并对调度模型求解得到各个工件的调度方案；调度模型基于AGV小车实现，并以最大完工时间和机器使用均衡率为调度目标，最大完工时间指的是各个工件的完工时间中的最大完工时间，完工时间指的是工件完成检测所需的时间，机器指的是为对工件进行检测所使用的机器；将调度方案发送至经程序设置的多辆AGV小车，以使多辆AGV小车将各个工件运输至其对应的检测工位。本发明专利技术有效提高电力物资的调度效率，在保证机器使用均衡率的同时高效完成电力物资的检测。检测。检测。

【技术实现步骤摘要】
电力物资调度方法、装置及平台、可读存储介质


[0001]本专利技术属于电力物资调度
，更具体地说，是涉及一种电力物资调度方法、装置及平台、可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前，在进行电力物资的检测时，往往依靠人工手动操作为主。工件先进入待检区等待，工作人员确认检测项目和检测工位的顺序，确认后再将工件运输到相应的检测工位。所有检测项目均已检测时，再由工作人员将工件运输到已检区。整套流程需要工作人员花费大量时间和精力。当遇到电力物资种类较多、数量较大的情况以及车间动态紧急事件(如机器故障、紧急插单、工件交货期改变、物料延迟等)时，现有流程的检测效率会大大降低，而且也会产生极高的人力成本。
[0003]因此，本专利技术提出了一种电力物资调度方案以解决上述问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种电力物资调度方法、装置及平台、可读存储介质，以解决现有技术中电力物资检测人力成本高且效率较低的问题。
[0005]本专利技术实施例的第一方面，提供了一种电力物资调度方法，包括：
[0006]获取电力物资的检测数据；其中，所述电力物资包含多个工件；
[0007]根据所述检测数据构建调度模型，并基于预设的混合优化算法对所述调度模型求解得到各个工件的调度方案；其中，所述调度模型基于多辆AGV小车实现，并以最大完工时间和机器使用均衡率为调度目标，所述最大完工时间指的是各个工件的完工时间中的最大完工时间，所述完工时间指的是工件完成检测所需的时间，所述机器指的是为对工件进行检测所使用的机器；
[0008]将所述调度方案发送至所述多辆AGV小车，以使所述多辆AGV小车将所述各个工件运输至其对应的检测工位。
[0009]在一种可能的实现方式中，所述调度模型对应的目标函数为：
[0010][0011][0012]S
ij
≥C
i(j
‑
1)
ꢀꢀꢀꢀ
(1
‑
3)
[0013]C
max
≥C
ij
ꢀꢀꢀ
(1
‑
4)
[0014]S
ijf
‑
S
xyf
+L(1
‑
Y
ijxyf
)≥T
ijf
ꢀꢀ
(1
‑
5)
[0015][0016]P(Tr
ij
)≥T
ln
+T
uln
ꢀꢀꢀꢀ
(1
‑
7)
[0017]t(Tr
ij+1
)≥t(Tr
ij
)
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(1
‑
8)
[0018]其中，n表示工件总数；m表示机器总数；I表示总工序数；C
ijk
表示工件i的第j道工序在第k台机器上的加工结束时间；O
ij
表示工件i的第j道工序；M
ij
表示O
ij
的可选机器集；T
ijf
表示O
ij
在M
f
的加工时间；T
k
表示第k台机器的总运行时间；X
ijf
为0
‑
1变量，如果工件i的第j道工序在机器f上的加工，则X
ijf
＝1,否则X
ijf
＝0；S
ij
表示工件i的第j道工序的开始加工时间；C
ij
表示工件i的第j道工序的加工结束时间；C
max
表示总检测完成时间；Y
ijxyf
为0
‑
1变量，如果工件i的第j道工序先于工件x的第y道工序在机器f上加工，则Y
ijxyf
＝1,否则Y
ijxyf
＝0；表示在在工序O
ij
后的由第a辆AGV小车运送的运输任务；t(Tr
ij
)表示运输工序Tr
ij
的开始时间；P(Tr
ij
)表示运输工序Tr
ij
的总时间；L为预设值，T
In
为工件在AGV小车上的装载时间，T
uIn
为工件在AGV小车上的卸载时间；
[0019]其中，等式(1
‑
1)定义了最大完工时间最小化；等式(1
‑
2)定义了机器使用均衡率2；等式(1
‑
3)表示任一工件需完成先前所有工序才能进行当前工序；式(1
‑
4)表示每一个工件的完工时间不能超过总的完工时间；式(1
‑
5)表示同一时刻同一台机器只能检测一道工序；式(1
‑
6)表示同一时刻同一道工序只能且仅能被一台机器检测；式(1
‑
7)表示运输工序耗时不小于工件在AGV小车上的装载时间与卸载时间的总时长；式(1
‑
8)表示工件前道工序加工完成后才能搬运至下道工序；其中，所述工序指的是工件检测过程中的工序。
[0020]在一种可能的实现方式中，所述混合优化算法为遗传算法和禁忌搜索组合的优化算法，所述基于预设的混合算法对所述调度模型求解得到各个工件的调度方案，包括：
[0021]对各个工件的工序以及所述机器进行编码后，基于编码后所述工序以及所述机器生成多种AGV小车的运输方案，得到初始种群，其中，所述初始种群的每个粒子对应一种AGV小车的运输方案；
[0022]对所述运输方案进行解码；
[0023]基于f＝εf1+(1
‑
ε)f2计算每个粒子的适应度；f为适应度值，ε为0至1之间的随机数，f1为最小化的各个工件的最大完成时间，f2为机器使用均衡率；
[0024]将禁忌搜索作为编译算子对种群中适应度低于预设适应度的粒子进行变异；
[0025]基于二进制锦标赛法筛选种群中的粒子，得到筛选后的种群；
[0026]在所述筛选后的种群中随机选择两个粒子作为父类染色体，对所述父类染色体中的工序工位部分、工序顺序部分分别进行均匀交叉和GOX交叉，得到新的粒子，将新的粒子添加入种群；
[0027]基于禁忌搜索对种群进行二次变异；
[0028]判断当前迭代次数是否达到预设的最大迭代次数，若当前迭代次数达到所述最大迭代次数，则将种群中适应度最高的粒子对应的AGV小车运输方案作为各个工件的调度方案；若当前迭代次数未达到所述最大迭代次数，则返回执行所述基于f＝εf1+(1
‑
ε)f2计算每个粒子的适应度的步骤。
[0029]在一种可能的实现方式中，所述基于预设的混合算法对所述调度模型求解得到各个工件的调度方案，还包括：
[0030]实时获取所述机器的故障状态；
[0031]若所述故障状态显本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力物资调度方法，其特征在于，包括：获取电力物资的检测数据；其中，所述电力物资包含多个工件；根据所述检测数据构建调度模型，并基于预设的混合优化算法对所述调度模型求解得到各个工件的调度方案；其中，所述调度模型基于多辆AGV小车实现，并以最大完工时间和机器使用均衡率为调度目标，所述最大完工时间指的是各个工件的完工时间中的最大完工时间，所述完工时间指的是工件完成检测所需的时间，所述机器指的是为对工件进行检测所使用的机器；将所述调度方案发送至所述多辆AGV小车，以使所述多辆AGV小车将所述各个工件运输至其对应的检测工位。2.如权利要求1所述的电力物资调度方法，其特征在于，所述调度模型对应的目标函数为：为：S
ij
≥C
i(j
‑
1)
ꢀꢀꢀꢀ
(1
‑
3)C
max
≥C
ij
ꢀꢀꢀ
(1
‑
4)S
ijf
‑
S
xyf
+L(1
‑
Y
ijxyf
)≥T
ijf
ꢀꢀ
(1
‑
5)P(Tr
ij
)≥T
ln
+T
uln
ꢀꢀꢀꢀ
(1
‑
7)t(Tr
ij+1
)≥t(Tr
ij
)
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(1
‑
8)其中，n表示工件总数；m表示机器总数；I表示总工序数；
ijk
表示工件i的第j道工序在第k台机器上的加工结束时间；O
ij
表示工件i的第j道工序；M
ij
表示O
ij
的可选机器集；T
ijf
表示O
ij
在M
f
的加工时间；T
k
表示第k台机器的总运行时间；
ijf
为0
‑
1变量，如果工件i的第j道工序在机器f上的加工，则X
ijf
＝1,否则X
ijf
＝0；S
ij
表示工件i的第j道工序的开始加工时间；C
ij
表示工件i的第j道工序的加工结束时间；C
max
表示总检测完成时间；Y
ijxyf
为0
‑
1变量，如果工件i的第j道工序先于工件x的第y道工序在机器f上加工，则Y
ijxyf
＝1,否则Y
ijxyf
＝0；表示在在工序O
ij
后的由第a辆AGV小车运送的运输任务；t(Tr
ij
)表示运输工序Tr
ij
的开始时间；P(Tr
ij
)表示运输工序Tr
ij
的总时间；L为预设值，T
In
为工件在AGV小车上的装载时间，T
uIn
为工件在AGV小车上的卸载时间；其中，等式(1
‑
1)定义了最大完工时间最小化；等式(1
‑
2)定义了机器使用均衡率2；等式(1
‑
3)表示任一工件需完成先前所有工序才能进行当前工序；式(1
‑
4)表示每一个工件的完
工时间不能超过总的完工时间；式(1
‑
5)表示同一时刻同一台机器只能检测一道工序；式(1
‑
6)表示同一时刻同一道工序只能且仅能被一台机器检测；式(1
‑
7)表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：张达，田霖，刘振，吴宏波，董国振，刘良帅，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：