一种基于帕累托最优的非线性虚拟工作流多目标调度方法。本发明专利技术针对非线性工作流参数相互制约难以平衡、加工路线复杂难以调度的问题，提出了一种以最小化生产费用、生产时间和最大化生产精度为求解目标的多目标优化调度方法。该算法分为三个阶段，虚拟化阶段将任务与服务抽象为虚拟结点，通过虚拟重构将非线性制造工艺转化为线性虚拟工作流模型；虚拟调度阶段根据循环加工特征将工作流划分为多个优化段，通过逆向归约迭代获得局部可行解集；生成阶段通过正向调度获得帕累托解集，根据帕累托支配关系生成调度路径。数据分析证明，通过调整截止日期、任务数量和循环数量三种影响因素，能够有效提升算法性能，本算法较传统算法具有显著优化效果，在实际制造工程中具有可行性与可操作性。性与可操作性。
【技术实现步骤摘要】
一种基于帕累托最优的非线性工作流多目标调度方法
[0001]本专利技术涉及一种基于帕累托最优的非线性工作流多目标调度方法，属于智能计算与调度优化领域。
技术介绍
[0002]实现制造系统的智能化是实现智能制造的关键一步，随着技术的发展和消费者需求的变化，企业越来越倾向于个性化和非标准化的设计和制造，在这类复杂制造系统中，工艺路线具有非线性和多选择性的特点，目前的研究主要从问题模型和求解方法两个方面来解决调度问题，利用工作流技术可以将制造过程相互连接，在生产机器和分析系统之间共享数据，这种增加的数据流使制造过程有一个清晰的视图，能够自动、灵活的完成调度任务。
[0003]工艺规划与调度问题是制造系统的两个子系统，其中调度问题直接影响着制造工艺的效率与成本，是制造系统的基石，与其相关的研究具有重要的实际意义，非线性制造工艺受生产时间、产品质量和费用成本等需求的约束，多目标优化之间的目标冲突限制了可行解的调度方向，且不能按照单目标求解方法来评估调度方案的优劣，使调度更加困难，针对非线性制造工艺的一系列问题，利用虚拟化技术可在计算机中生成虚拟工作流，恰当地表达和计算制造规则与加工逻辑。
[0004]多目标调度与传统调度的区别在于：不再单一追求成本或生成时间，而是更加注重产品质量，会寻求生产时间、成本和质量之间的权衡，针对非线性工作流多目标调度问题，需要一种与现代创新型制造系统相匹配的调度方法。
技术实现思路
[0005]为实现上述目的，本专利技术提出基于帕累托最优的非线性工作流多目标调度方法，包括以下步骤：
[0006](1)根据提交的工作流抽象出任务和资源集合，并生成非线性工作流模型W；
[0007](2)重构任务节点，生成非线性工作流调度模型VWF；
[0008](3)对工作流分层处理，计算每层中任务结点的活动区间；
[0009](4)在各层内逆向迭代任务结点，获得局部可行解，正向迭代工作流模型，根据帕累托支配关系筛选最优解。
[0010]所述步骤(1)具体为：
[0011](1)根据提交的工作流抽象任务和资源集合，并生成原始工作流模型W；
[0012](1.1)根据制造工艺需求，将生产环节抽象为进程结点集P；
[0013](1.2)将各生产环节的转换形态抽象为转调结点T，转换形态所对应的可选资源抽象为资源集S；
[0014](1.3)将各进程结点偏序关系抽象为有向边集L，将检测标准及反馈信息抽象为检测结点集合DP；
[0015](1.4)构建非线性工作流模型W，根据非线性制造工艺将检测结点dp
i
(dp
i
[0016]∈DP,i＝1,2,
…
,k)依次插入W中。
[0017]所述步骤(2)具体为：
[0018](2.1)将反馈前置结构除外的出度od或入度id大于1的进程结点输入到队列Queue中；
[0019](2.2)输出队列Queue中出度od>1的进程结点p
j
，寻找与其最近的反馈入度进程结点p
i
，从队列中删除进程结点p
i
和p
j
之间的所有进程结点；
[0020](2.3)重构结点p
i
流经结点p
j
之间的所有进程结点，将其标注为虚拟进程结点p
i
′
＝p
[i,j]或p
i
′
＝p
[i
‑
j]，将结点p
i
′
暂时保存至虚拟进程结点集P
′
中，将此过程中所涉及转调结点重构为虚拟转调结点并保存至虚拟转调结点集T
′
中；
[0021](2.4)统计相邻进程结点p
i
至p
j
(p
i
≠p
j
)的全部途径，将其建立有向边e
jk
，其中k＝1,2,
…
,id
pj
，计算有向边e
jk
的参数时间h
jk
、费用c
jk
和质量q
jk
，标记这些参数。
[0022](2.5)添加虚拟起始结点P
B
和虚拟结束结点P
E
，生成非线性工作流调度模型VWF。
[0023]所属步骤(3)具体为：
[0024](3.1)结合制造期望ME和制造特点将工作流逆向分层，标记每层的最后一个结点；
[0025](3.2)计算每层中各进程结点p
i
的活动区间TF
i
；
[0026](3.3)计算并标记结束层的进程结点E0在其活动区间TF
i
内，各时刻的生产费用f
w
(E0,h
E0
)和生产时间f
c
(E0,h
E0
)。
[0027]所属步骤(4)具体为：
[0028](4.1)遍历进程结点集合P，判断是否存在异路径，若不存在则执行(4.2)，若存在执行(4.3)；
[0029](4.2)处理各阶段的进程结点，将串行路径上的进程结点组合为虚拟结点p
i
，计算虚拟结点在其执行域内各时刻可获得的生产质量f
q
(p
i
,h
pi
)和生产时间f
c
(p
i
,h
pi
)，记录局部可行解path；
[0030](4.3)计算SDP的执行域θ，然后计算该域中的各个进程结点在不同时刻可获得的f
q
(p
i
,h
pi
)和f
c
(p
i
,h
pi
)，记录局部可行解path；
[0031](4.4)如遇检测结点dp时不满足要求，则进行反馈修正，根据修正结果调整调度结果，及时淘汰部分调度策略，加快收敛。
[0032](4.5)全面处理标记后的模型进程结点P集合，根据阶段累积规则将可行解存入解集；
[0033](4.6)根据帕累托支配关系，获取解集中的帕累托最优解并存入帕累托最优解集X，最终确定并输出符合帕累托最优的调度途径x*。
附图说明
[0034]图1本专利技术虚拟工作流模型实例。
[0035]图2本专利技术虚拟工作流调度过程。
[0036]图3本专利技术虚拟工作流模型的重构过程。
[0037]图4本专利技术进程结点数量对生产精度的影响。
[0038]图5本专利技术截止日期对生产精度的影响。
具体实施方式
[0039]下面结合说明书附图，对本专利技术作进一步说明。
[0040]本专利技术实例如下：
[0041]步本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于帕累托最优的非线性工作流多目标调度方法，所述方法具体步骤如下：(1)将生产实例抽象为任务和资源集合，生成非线性工作流模型W，；(2)虚拟重构任务节点，生成非线性工作流调度模型VWF；(3)将虚拟工作流分段处理，计算每层中任务结点的活动区间；(4)逆向迭代任务结点，计算各任务在不同时刻的生产参数，获得局部可行解，正向迭代整个工作流模型，根据帕累托支配关系筛选最优解。2.根据权利要求1所述的一种基于帕累托最优的非线性工作流多目标调度方法，其特征在于：所述步骤(1)具体为：将业务流程中的各任务抽象为进程结点集合P，各生产环节的转换形态抽象为转调结点T，对应的可选资源抽象为资源集S，各进程结点偏序关系抽象为有向边集L，检测标准及反馈信息抽象为检测结点集合DP，生成工作流模型W。3.根据权利要求2所述的一种基于帕累托最优的非线性工作流多目标调度方，其特征在于：所述步骤(2)具体为：添加虚拟结点P
B
和P...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘心彤，罗智勇，姜昊，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：
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