基于Petri网与头脑风暴的柔性作业车间调度优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于Petri网与头脑风暴的柔性作业车间调度优化方法，步骤如下：步骤1、采集柔性智能制造生产线车间的生产数据；步骤2、根据采集的生产数据构建柔性智能制造生产线车间的时延Petri网模型；步骤3、确定柔性智能制造车间生产线调度问题描述，考虑实际加工生产时的约束条件，建立柔性生产调度问题的目标函数；步骤4、用时延Petri网模型与讨论机制BSO的调度算法优化目标函数，获取目标函数的最优解，即完成柔性智能调度车间调度问题的优化。本发明专利技术利用Petri网来对复杂的调度网络进行更加清晰的展现，利用讨论机制BSO算法求解出最大效率，从而为生产业等加工企业获得更好的加工策略和调度计划。好的加工策略和调度计划。好的加工策略和调度计划。

【技术实现步骤摘要】
基于Petri网与头脑风暴的柔性作业车间调度优化方法


[0001]本专利技术属于工业智能调度控制
，涉及一种基于Petri网与头脑风暴的柔性作业车间调度优化方法。

技术介绍

[0002]智能制造和智能物流都是工业生产中的关键工序，两者也都离不开现代社会对智能调度问题更加深层次的研究。而智能调度在智能制造中所扮演的是人类大脑的重要角色，旨在实现绿色、环保和智能高效的持续快速发展。智能调度问题是在满足工业生产过程的所有约束条件下，实现产品制造与设备安装的生产目标。在智能制造过程中，随着制造任务的变化，如产品更新换代的提高，智能生产过程也必须针对未来的制造目标加以改变，从而提高了制造任务的高效益性。解决该类问题就需增强调度对于智能系统的工序安全性、设备安排计划以及成本的促进作用。从另一个方面讲，在制造系统当中企业的产业加工工件数量和产品的类型不断更新时，调度问题的出现在智能生产化的过程当中有着不可被替代的实质性作用。调度按照时间尺度的不同可以分为生产计划和车间调度。生产计划的调度时间尺度相对比较长，可以诸如年、季度、月等。生产计划主要是企业在较本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于Petri网与头脑风暴的柔性作业车间调度优化方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1、采集柔性智能制造生产线车间的生产数据；步骤2、根据步骤1中采集的生产数据构建柔性智能制造生产线车间的时延Petri网模型，构建模型过程中：生产资源以及机器设备状态对应Petri网的库所，机器运作状态对应Petri网的变迁，设备运作之间的联系对应Petri网的有向弧，系统设备的加工过程对应Petri网的运行过程，加工资源的数量对应Petri网的托肯；步骤3、确定柔性智能制造车间生产线调度问题描述，考虑实际加工生产时的约束条件，建立多批次的柔性生产调度问题的数学模型即目标函数；步骤4、用时延Petri网模型与讨论机制BSO的调度算法优化目标函数，获取目标函数的最优解，即完成柔性智能调度车间调度问题的优化。2.根据权利要求1所述的基于Petri网与头脑风暴的柔性作业车间调度优化方法，其特征在于，步骤1中所采集的数据包括柔性智能制造生产线车间的机器种类与数量、元件加工工序、生产流程以及各工序的加工时间。3.根据权利要求1所述的一种基于Petri网与头脑风暴的柔性作业车间调度优化方法，其特征在于，本方法所解决的生产线调度问题为：在满足生产约束的条件下，以生产线加工工期Value最小为调度目标确定不同批次在不同工序上的加工顺序。4.根据权利要求1所述的一种基于Petri网与头脑风暴的柔性作业车间调度优化方法，其特征在于，柔性生产调度问题的目标函数为：其中，y：批次编号，y＝1,2,
……
,Y；j：工序的编号，j＝1,2,
……
,J；k：变迁的序号，k＝1,2,
……
,K；h:机器的编号，h＝1,2,
……
,H；F
yjh
：批次y的第j道工序在机器h上加工的结束时间；σ
y
：为所求的生产调度问题的批次序列；σ
y
＝{t
y1
,t
y2
,
……
,t
yK
}，t
yK
表示的是当第y批次被加工时所激发的变迁序列；Y批次总数量，J为工序总量，K为变迁总数，H为机器总数。5.根据权利要求1所述的一种基于Petri网与头脑风暴的柔性作业车间调度优化方法，其特征在于，多批次柔性生产过程中存在的约束条件如下:F
yjh
≤S
y(j+1)h
ꢀꢀꢀꢀ
(2)F
ab
X
abh
≤S
yj
X
yjh

【专利技术属性】
技术研发人员：吴亚丽，米嘉阳，杨延西，金璐，周傲然，李琦玥，吴学金，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：