一种模糊车间调度的多目标方法和系统技术方案

柔性作业车间调度问题(FJSP)是工业系统面临的挑战之一。为此，我们提出了一个双种群平衡多目标进化算法(以下称为BPBMO)求解模糊处理时间的分布式FJSP和起重机运输流程(以下称为DFJSPFC)。同时考虑两个目标，包括最小化最大模糊完成时间和机器加工、起重机运输能耗。首先，对于所考虑的问题建立数学模型。然后，开发了一个有效的问题特性相关的初始化启发式算法。为了有效平衡收敛性何多样性，设计了一种新的交叉算子和两个种群合作环境选择机制。此外，设计了一种有效的种群大小调整机制。增强局部搜索启发策略则进一步改进了算法的搜索能力。最后，基于对实际的工业过程进行测试计算比较和统计，分析了该算法的有效性。分析了该算法的有效性。分析了该算法的有效性。

【技术实现步骤摘要】
一种模糊车间调度的多目标方法和系统


[0001]本专利技术属于柔性作业车间调度优化
，尤其涉及一种含模糊处理时间和起重机运输流程的分布式柔性作业车间调度方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]调度问题是一个重要的研究课题，特别是在一些典型的工业生产过程，例如钢铁生产系统、半导体制造系统和预制构件生产系统。在现实的工业系统中存在许多不同类型的调度问题，如流水车间问题(flow shop scheduling problem,FSP)，混合流车间问题(hybrid flow shop problem,HFS)、作业车间问题(job shop problem,JSP)，和柔性作业车间问题(flexible job shop problem,FJSP)。大多数现有文献未考虑到确定因素，即假设所有工序的处理时间为确定值，然而，现实工业环境中工件加工时间通常不是确定的。
[0004]随着世界经济全球化的发展，越来越多的公司采用分布式生产提高生产效率和降低本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种模糊车间调度的多目标方法，其特征在于，包括如下步骤：考虑典型的实际生产过程炼钢领域，其中有多个分布式工厂，每个工厂通常有五个阶段或过程，第一个过程是将铁水装入一种叫做鱼雷车(TPC)的装置，接着，TPC应该通过第二和第三精炼阶段进行加工，第四阶段是倒灌过程，最后一阶段是连铸工艺。2.如权利要求1所述的一种模糊车间调度的多目标方法，其特征在于，所述考虑模糊时间处理和带起重机运输的分布式柔性作业车间调度问题的多目标优化模型的构建过程包括：(1)如何为每个工件选择合适机床；(2)如何为每台机床上的工件排序；(3)如何确定每个工件的模糊开工和完工时间；(4)如何确定起重机运输路线；(5)如何为每个工件分配合适的工厂。3.如权利要求2所述的一种模糊车间调度的多目标方法，其特征在于，所述对每个可行解进行编码和解码具体包括：所考虑问题的每个解决方案也由二维向量表示，其中一个向量描述每个操作的调度序列，另一个向量告诉每个操作的机器分配，为了确定每次操作的开始和完成时间，我们应该考虑四个关键因素，即起重机的模糊空闲时间、前一次操作的模糊空闲、加工机器的模糊空闲以及起重机的移动路线。4.如权利要求2所述的一种模糊车间调度的多目标方法，其特征在于，对于所考虑的问题，需要初始化三个部分，即调度部分、机器分配部分和工厂分配部分，通过使用几个特定于问题的启发式算法生成初始总体解决方案，包括：最长处理时间(LPT)规则、不确定最小优先...

【专利技术属性】
技术研发人员：李俊青，李荣昊，薛涛，张凯兵，
申请(专利权)人：聊城大学，
类型：发明
国别省市：