一种面向航天复杂构件的双资源柔性作业车间调度方法技术

本发明专利技术公开了一种面向航天复杂构件的双资源柔性作业车间调度方法，采用改进文化基因算法求解调度模型，以最小化最大完工时间为目标函数，采用三层序列编码表示一个调度方案的工件、机器及工人信息；根据双资源约束的特性，设计一种扩展型插入式主动解码以提高算法的收敛速度；为增强算法的全局搜索能力，设计一种基于负载平衡的机器和工人再分配策略；对种群中的优秀个体使用改进变邻域搜索策略以提高算法的局部寻优能力；最后利用扩展随机算例以及某航天复杂构件的实际生产案例进行仿真实验，验证算法求解双资源约束调度问题的有效性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种面向航天复杂构件的双资源柔性作业车间调度方法


[0001]本专利技术涉及车间生产调度优化
，尤其是一种面向航天复杂构件的双资源柔性作业车间调度方法。

技术介绍

[0002]生产调度作为企业日常活动的重要一环，是提高生产效率的关键。柔性作业车间调度问题(Flexible Job
‑
shop Scheduling Problem，FJSP)作为经典的生产调度问题，近年来也得到了广泛关注，其研究成果在钢铁、纺织、电子、机械等行业的车间生产中得到了广泛应用。双资源约束柔性作业车间调度问题(Dual Resource Constrained Flexible Job
‑
shop Scheduling Problem，DRCFJSP)作为柔性作业车间调度问题的一种延伸，更贴近高精度产品的实际生产。FJSP只考虑机器的约束，而在实际的制造车间中，除了机器约束，还需考虑工人对加工过程的影响，通过工人与机器的协同加工，来实现产品的高质量生产，尤其是在如航空构件的精细产品生产中，必须融入人工才能完成产品加工。
[0003]文化基因算法也称作模因算法(Memetic Algorithm，MA)，最早由Pablo Moscato于1989年提出，其实质是一种将种群的全局搜索与个体的局部搜索相结合的算法，相比于遗传算法，该算法增加了局部搜索，提高了搜索效率，在组合优化问题上有着广泛的应用，MA具有结构简便，适应性强等的特点，可以针对模型的特性采用不同的启发式策略，但传统MA在求解双资源约束的柔性作业车间调度的模型时，仍存在收敛性能不足的缺陷，使得调度解易陷入局部最优。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种面向航天复杂构件的双资源柔性作业车间调度方法，该方法以文化基因算法为基础，并针对双资源约束的模型特点，进行了改进，设计了一种基于负载平衡的再分配策略，有效提高算法的全局搜索能力，并采用改进的变邻域搜索，平衡了算法的全局搜索能力与局部搜索能力。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种面向航天复杂构件的双资源柔性作业车间调度方法，包括如下步骤：
[0006]步骤1、建立由工人和机器双资源约束的柔性作业车间调度模型；
[0007]步骤2、确定改进文化基因算法的参数，其中包括种群数量popsize、最大迭代次数maxgen、交叉概率pc以及变异概率pm；
[0008]步骤3、由双资源约束柔性作业车间所有工件的加工数据构建工序排序(Operation Sequencing，OS)、机器选择(Machine Selection，MS)和工人选择(Worker Selection，WS)三层基因序列，将这三层基因序列作为个体，并使用GLR混合初始化生成初始种群；
[0009]步骤4、对初始种群中的每个个体采用考虑工人与机器共同空闲的扩展型插入式主动解码，生成主动调度方案，并记录所有个体的适应度值，保存最优个体；
[0010]步骤5、根据适应度值，对种群中的个体采用锦标赛选择；
[0011]步骤6、对步骤5中的个体实施遗传算法的交叉操作，并进行同步解码，更新最优个体；
[0012]步骤7、对步骤6中的个体实施遗传算法的变异操作，并进行同步解码，更新最优个体；
[0013]步骤8、对步骤7中的个体实施基于负载平衡的机器再分配操作；
[0014]步骤9、对步骤8中的个体实施基于负载平衡的工人再分配操作；
[0015]步骤10、将步骤9中的个体按适应度值升序排序，对前10％的精英个体实施改进的变邻域搜索，记录当代最优个体；
[0016]步骤11、判断是否达到设置的迭代次数，若否，则重复步骤5
‑
10，若是，则将种群中适应度值最高的个体作为最优个体输出，并同步输出最优个体的机器甘特图与工人甘特图。
[0017]优选的，步骤1中，双资源约束柔性作业车间调度模型具体为：w个工人操作m台机器对n个工件进行加工，任意工件J
i
都由确定的η
i
道工序组成，每一道工序存在一个可选机器集，每个机器存在一个可选工人集，工序在其可选择的加工机器中选择一台后，还需在该机器对应的工人集中选择一名操作工人，当两种柔性资源分配完毕后，工序才能进行加工，使用不同的机器和工人，会使得同一工序的加工时间不同，调度模型的目标函数为最大完工时间最小，其数学描述如下：
[0018][0019]其中，C
i
表示工件J
i
的完成时间，n为工件的总数；
[0020]表示DRCFJSP的目标函数是所有工件最大完工时间的最小值；表示工件的加工过程不可中断；表示同一工件中的工序存在先后顺序约束；表示同一台机器在任意一个时刻只能加工一个工件；表示同一个工人在任意一个时刻只能加工一个工件；表示任意一道工序只能由一名工人在一台机器上操作；表示任意工序的开工时间与完工时间均大于等于0；其中，n表示工件总数，m表示机器总数，w表示工人总数，η
i
表示第i个工件的工序总数O
ij
表示第i个工件的第j道工序，k表示第k个机器，l表示第l名工人，ST
ij
表示工序O
ij
开工时间，CT
ij
表示工序O
ij
完工时间，α表示一个足够大的整数，X
ijkl
＝1表示工序O
ij
在机器k上由工人l加工，Y
ijkl
＝1表示工序O
ij
与O
i'j'
在机器k上加工且工序O
i'j'
先于O
ij
加工，Z
ijkl
＝1表示工序O
ij
与O
i'j'
由工人l加工且工序O
i'j'
先于O
ij
加工。
[0021]优选的，步骤3中，初始化种群，OS编码采用随机选择的方式生成，MS序列和WS序列采用全局选择(Global Selection，GS)、局部选择(Local Selection，LS)与随机选择(Random Selection，RS)相结合的GLR初始化方法，三种初始化方法的使用比例为6:3:1。
[0022]优选的，步骤4中，采用三段式编码方式表达染色体信息，第一段为工序排序编码串(Operation Sequencing，OS)，用于确定工件加工的先后顺序；第二段为机器选择编码串(Machine Selection，MS)，表示工序分配到的加工机器；第三段为工人选择编码串(Worker Selection，WS)，表明工序所选择的加工工人；同时采用考虑机器与工人共同空闲的扩展型插入式主动解码，将工序按是否为工人首工序，是否为机器首工序，是否为工序首工序进行区分，并分别采取不同的紧前调度，将个体的三段式编码生成对应的主动调度方案本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向航天复杂构件的双资源柔性作业车间调度方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、建立由工人和机器双资源约束的柔性作业车间调度模型；步骤2、确定改进文化基因算法的参数，其中包括种群数量popsize、最大迭代次数maxgen、交叉概率pc以及变异概率pm；步骤3、由双资源约束柔性作业车间所有工件的加工数据构建工序排序OS、机器选择MS和工人选择WS三层基因序列，将这三层基因序列作为个体，并使用GLR混合初始化生成初始种群；步骤4、对初始种群中的每个个体采用考虑工人与机器共同空闲的扩展型插入式主动解码，生成主动调度方案，并记录所有个体的适应度值，保存最优个体；步骤5、根据适应度值，对种群中的个体采用锦标赛选择；步骤6、对步骤5中的个体实施遗传算法的交叉操作，并进行同步解码，更新最优个体；步骤7、对步骤6中的个体实施遗传算法的变异操作，并进行同步解码，更新最优个体；步骤8、对步骤7中的个体实施基于负载平衡的机器再分配操作；步骤9、对步骤8中的个体实施基于负载平衡的工人再分配操作；步骤10、将步骤9中的个体按适应度值升序排序，对前10％的精英个体实施改进的变邻域搜索，记录当代最优个体；步骤11、判断是否达到设置的迭代次数，若否，则重复步骤5
‑
10，若是，则将种群中适应度值最高的个体作为最优个体输出，并同步输出最优个体的机器甘特图与工人甘特图。2.如权利要求1所述的面向航天复杂构件的双资源柔性作业车间调度方法，其特征在于，步骤1中，双资源约束柔性作业车间调度模型具体为：w个工人操作m台机器对n个工件进行加工，任意工件J
i
都由确定的η
i
道工序组成，每一道工序存在一个可选机器集，每个机器存在一个可选工人集，工序在其可选择的加工机器中选择一台后，还需在该机器对应的工人集中选择一名操作工人，当两种柔性资源分配完毕后，工序才能进行加工，使用不同的机器和工人，会使得同一工序的加工时间不同，调度模型的目标函数为最大完工时间最小，其数学描述如下：其中，C
i
表示工件J
i
的完成时间，n为工件的总数；表示DRCFJSP的目标函数是所有工件最大完工时间的最小值；表示工件的加工过程不可中断；表示同一工件中的工序存在先后顺序约束；表示同一台机器在任意一个时刻只能加工一个工件；表示同一个工人在任意一个时刻只能加工一个工件；表示任意
一道工序只能由一名工人在一台机器上操作；表示任意工序的开工时间与完工时间均大于等于0；其中，n表示工件总数，m表示机器总数，w表示工人总数，η
i
表示第i个工件的工序总数O
ij
表示第i个工件的第j道工序，k表示第k个机器，l表示第l名工人，ST
ij
表示工序O
ij
开工时间，CT
ij
表示工序O
ij
完工时间，α表示一个足够大的整数，X
ijkl
＝1表示工序O
ij
在机器k上由工人l加工，Y
ijkl
＝1表示工序O
ij
与O
i'j'
在机器k上加工且工序O
i'j'
先于O
ij
加工，Z
ijkl
＝1表示工序O
ij
与O
i'j'
由工人l加工且工序O
i'j'
先于O
ij
加工。3.如权利要求1所述的面向航天复杂构件的双资源柔性作业车间调度方法，其特征在于，步骤3中，初始化种群，OS编码采用随机选择的方式生成，MS序列和WS序列采用全局选择GS、局部选择LS与随机选择RS相结合的GLR初始化方法，三种初始化方法的使用比例为6:3:1。4.如权利要求1所述的面向航天复杂构件的双资源柔性作业车间调度方法，其特征在于，步骤4中，采用三段式编码方式表达染色体信息，第一段为工序排序编码串OS，用于确定工件加工的先后顺序；第二段为机器选择编码串MS，表示工序分配到的加工机器；第三段为工人选择编码串WS，表明工序所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王玉芳，陈凡，姚彬彬，曾亚志，陈锦河，柴立宁，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：