一种基于遗传算法的排程方法、系统和存储介质技术方案

本发明专利技术公开的一种基于遗传算法的排程方法、系统和存储介质，以遗传算法为基础，针对医药制造行业的订单和药品生产工序的特点，通过对种群筛选和基因设计等步骤来消除药企柔性作业车间调度问题的各类限制，从而简化生产计划排程的难度和工作量，实现以高效通用的方式输出优质的生产计划排程数据。输出优质的生产计划排程数据。输出优质的生产计划排程数据。

【技术实现步骤摘要】
一种基于遗传算法的排程方法、系统和存储介质


[0001]本专利技术涉及智能工厂
，尤其涉及一种基于遗传算法的排程方法、系统和存储介质。

技术介绍

[0002]医药生产往往会需要同时生产多种类型的药品，它们的制造工艺流程不同，反应在生产上就是使用机器的种类、顺序和时间长短不同。同时由于它们来自不同的订单，每个订单的数量、交货时间也存在较大差异。因此在实际的生产过程中，需要将多个订单拆分成一道道工序，分配到不同的机器上，根据交货时间调整对应订单的优先级以确保能在交货期前完成订单，从而保证整个生产进行的效率都能有最大化。如果依靠人工排出一个可行的生产计划将会是一个巨大的工作量，且难以保证生产效率，导致企业无法发挥最大产能。

技术实现思路

[0003]本专利技术针对现有技术中的不足，提供了一种基于遗传算法的排程方法，包括如下步骤：
[0004]S1，接收后端业务层封装的生产项目计划信息后执行排程，所述生产项目计划信息包括但不限于订单数量、订单配置列表、设备数量、计划时间段、和机器出勤列表中的一个或多个；
[0005本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的排程方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，接收后端业务层封装的生产项目计划信息后执行排程，所述生产项目计划信息包括但不限于订单数量、订单配置列表、设备数量、计划时间段、和机器出勤列表中的一个或多个；S2，对所述生产项目计划信息进行分析，遍历嵌套结构后平铺填充结果组成任务数为宽且所有订单中最大工序数为长度的二维数组，并将该二维数组作为索引来遍历平铺所有结构信息得到数据组；S3，进行初始化种群，将每个个体的两个二维数组分别代表工序顺序和工序所选择的加工机器，每个个体的染色体代表一种分配和排序的解，在两组基础信息染色体外引入机器出勤时间列表数组，对订单中的机器出勤列表信息进行解析，把时间分块化并标记可用工作时间段与机器假期；S4，对所有个体的染色体进行解码，根据订单计划所需时间来计算，得出的结果大小就能代表当前解法的优劣即个体的适应度。2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的排程方法，其特征在于，所述步骤S4包括：S41，遍历染色体总工序数组，取出当前工序所属订单并标记当前工序在所属订单的工序位置，从解析数据中取出并行标记；S42，根据所属订单和工序位置在第i个工件第j道工序对应的索引上的位置、以及加工机器染色体对应值，从解析获得数据即第i道工序在第j台机器上的时间中取出工序所选机器编号和所需加工时间；S43，根据工序并行标记、订单开始时间以及前置工序信息计算获取当前工序开始时间，根据时间判断逾期及优先级评分；S44，将开始时间和所需时间映射到所选机器出勤时间列表，根据是否可中断情况在时间块上检索最近工作时间段并填充和更新出勤时间列表，组装当前工序排程信息并统计适应度，输出当前解码结果。3.根据权利要求2所述的基于遗传算法的排程方法，其特征在于，所述步骤S44还包括：获取当前输出的解码结果，通过比较适应度来决定是否替换数据库中存储的当前最优解，同时累计未产生最优解迭代次数，如已完成设定迭代次数则将当前最优解作为本次排程的最优解输出。4.根据权利要求3所述的基于遗传算法的排程方法，其特征在于：所述机器出勤列表包括机器工作周期、对应机器的工作时间段和假期配置。5.根据权利要求4所述的基于遗传算法的排程方法，其特征在于，所述步骤S1包括：当需要当前机器加工时先判断机器当前是否处于可用状态，若该机器处于占用状态则获取当前进行中的任务工序进度信息，并根据所述任务工序进度计算占用时间并重新调整机器出勤列表。6.一种基于遗传算法的排程系统，其特征在于，包括：信息获...

【专利技术属性】
技术研发人员：邱俊锋，徐焕锋，方禺，
申请(专利权)人：明度智云浙江科技有限公司，
类型：发明
国别省市：