面向船舶分段制造的动态柔性车间调度优化方法技术

本发明专利技术公开了一种面向船舶分段制造的动态柔性车间调度优化方法，基于传统的生产调度优化目标，引入工位负载均衡，建立面向船舶分段制造的车间调度模型；然后，针对NSGA

【技术实现步骤摘要】
面向船舶分段制造的动态柔性车间调度优化方法


[0001]本专利技术涉及船舶分段制造领域，尤其涉及一种面向船舶分段制造的动态柔性车间调度优化方法。

技术介绍

[0002]船舶制造业是重要的战略制造业，不仅影响着国家的安全和经济发展，同时也是反映制造业整体实力的重要指标。船舶制造业已经成为制造业中的支柱性产业之一。在当前以优化供给侧结构性改革为主线的经济形势下，船舶工业正在不断推动行业向高质量发展转变。船舶分段是船舶建造过程中的重要环节，其构件种类繁多，包括船壳、舱壁、甲板等，这些构件通常需要在船台上进行分段制造，并在后续的装配过程中逐渐组装成为一艘完整的船舶。由于船舶分段构件种类多，批量小，工艺流程复杂，不同分段所需物料存在较大差距，不合理的调度会导致车间生产效率降低。因此需要一种高效的方法对船舶分段制造车间进行调度。
[0003]船舶分段制造调度问题可以抽象为柔性流水车间问题(Flexible Job Shop Scheduling Problem,FJSP)。FJSP一种常见的生产调度问题，其基本思想是在多个工件和多台机器之间灵活地调度作业。该问题的难点在于工件之间存在着不同的工序，并且不同的机器也有不同的加工能力，这一问题广泛存在于多个领域。可以采用FJSP优化算法来解决船舶分段制造的优化调度问题，以确保生产过程中资源的最大化利用和车间生产效率的最大化。单一优化目标的FJSP优化算法很难满足实际生产中的需求。但在多目标优化问题中，随着优化目标增加，种群非支配解的数量急剧增加，这不但增加了决策者的选择压力，同时会耗费大量的计算资源。同时，在实际的生产制造环境中，生产车间会遭受各种不可预见的事件干扰，这些事件可能导致生产计划中断，给企业造成严重损失，静态调度方案难以适应复杂的生产环境，因此需要更加灵活和高效的动态调度方案来应对各种突发事件。
[0004]因此，设计一种面向船舶分段制造的动态柔性车间调度优化方法，将有助于提高船舶分段制造的排程效率和准确性，具有重要实践意义。

技术实现思路

[0005]为解决现有技术中存在的不足，本专利技术的目的在于，提供一种面向船舶分段制造的动态柔性车间调度优化方法。
[0006]为实现本专利技术的目的，本专利技术所采用的技术方案是：
[0007]一种面向船舶分段制造的动态柔性车间调度优化方法，包括步骤：
[0008]步骤一，建立面向船舶分段制造的车间调度模型，将工位负载均衡纳入调度模型；设置目标函数，确定约束关系；
[0009]步骤二，构建完成面向船舶分段制造的车间调度模型后，采用改进的NSGA
‑
III算法进行动态调度优化；首先，初始化算法参数，生成分布均匀的参考点，采用混合初始化方法生成初始种群；
[0010]步骤三，对种群所有个体进行贪婪插入式解码，首先根据机器选择确定每道工序的加工机器，然后根据工序排序依次将工序安排到对应机器上的最早可行位置，并计算目标函数值；
[0011]步骤四，进行非r支配排序，将非r支配解映射到标准超平面上与参考点进行关联，采用小生境算法选出新的父代；
[0012]步骤五，父代采用工序优先交叉、均匀交叉、乱序变异、单点变异四种进化算子生成子代；
[0013]步骤六，对子代进行变邻域搜索；
[0014]步骤七，重复执行步骤一至步骤六，直至满足设定迭代次数；
[0015]步骤八，判断是否有动态事件发生，若无，则继续按现有调度方案生产；若有，回卷工序状态，并执行对应动态决策方法。
[0016]进一步地，步骤一中，目标函数为：
[0017](1)最大完工时间
[0018][0019]其中，C
i
代表工件i的完工时间，n代表工件总数；
[0020](2)总拖期
[0021][0022]其中，D
i
代表工件i的交货期；
[0023](3)机器总负荷
[0024][0025]其中，p
ijk
代表工件i的第j道工序的完工时间，x
ijk
为决策变量，若x
ijk
＝1，则工件i的第j道工序选择机器k；
[0026](4)瓶颈机器负荷
[0027][0028](5)机器最长连续运行时间
[0029][0030]其中，CT
k
代表机器k最长连续运行时间；
[0031](6)机器负荷方差
[0032][0033]其中，最小化f1和f2能够提高车间生产效率；最小化f3能够降低总能耗；最小化f4、f5和f6是实现工位负载均衡的核心，能够提升机器使用寿命，使车间进行均衡化生产。
[0034]进一步地，步骤一中，约束关系为：
[0035](1)工序加工约束
[0036]c
ij
≤s
i(j+1)
[0037]s
ij
+x
ijk
×
p
ijk
≤c
ij
[0038][0039]其中，c
ij
代表工件i的第j道工序的完工时间，s
ij
代表工件i的第j道工序的开始时间；
[0040](2)机器加工约束
[0041]s
ij
+p
ijk
≤s
hl
+L(1
‑
y
ijhlk
)
[0042][0043]其中，L代表一个足够大的整数；
[0044](3)非负约束
[0045]s
ij
≥0,p
ijk
≥0,c
ij
≥0。
[0046]进一步地，步骤二中，染色体采用分段整数编码，染色体分为机器选择MS和工序排序OS两个部分；MS的每一位整数代表当前工序选择的机器在其可选机器集中的序号；OS中每一位整数代表一个工件号，工件号i第j次出现，代表工件的第j道工序。
[0047]进一步地，步骤二中，混合方法初始化种群包括全局选择方法、局部选择方法和随机选择方法。
[0048]进一步地，步骤四中，定义r支配关系如下：假设解集P中有两个个体x和y，当满足以下两点条件的任意一条，则称x在r支配关系上支配y：
[0049](1)x在pareto支配关系上支配y；
[0050](2)x，y不存在pareto支配关系，dist(x,g)
‑
dist(P,g)≤σ,且dist(y,g)
‑
dist(P,g)>σ；
[0051]式中，dist(P,g)为解集P所有个体到g的最小距离，σ为r支配半径，取值为0
‑
1，当取值为1时，r支配关系退化为pareto支配关系。
[0052]进一步地，步骤六中，邻域结构包括：将工作负荷最大的机器上的部分工序移动到其他机器；将个体的OS部本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向船舶分段制造的动态柔性车间调度优化方法，其特征在于，包括步骤：步骤一，建立面向船舶分段制造的车间调度模型，将工位负载均衡纳入调度模型；设置目标函数，确定约束关系；步骤二，构建完成面向船舶分段制造的车间调度模型后，采用改进的NSGA
‑
III算法进行动态调度优化；首先，初始化算法参数，生成分布均匀的参考点，采用混合初始化方法生成初始种群；步骤三，对种群所有个体进行贪婪插入式解码，首先根据机器选择确定每道工序的加工机器，然后根据工序排序依次将工序安排到对应机器上的最早可行位置，并计算目标函数值；步骤四，进行非r支配排序，将非r支配解映射到标准超平面上与参考点进行关联，采用小生境算法选出新的父代；步骤五，父代采用工序优先交叉、均匀交叉、乱序变异、单点变异四种进化算子生成子代；步骤六，对子代进行变邻域搜索；步骤七，重复执行步骤一至步骤六，直至满足设定迭代次数；步骤八，判断是否有动态事件发生，若无，则继续按现有调度方案生产；若有，回卷工序状态，并执行对应动态决策方法。2.根据权利要求1所述的面向船舶分段制造的动态柔性车间调度优化方法，其特征在于，步骤一中，目标函数为：(1)最大完工时间其中，C
i
代表工件i的完工时间，n代表工件总数；(2)总拖期其中，D
i
代表工件i的交货期；(3)机器总负荷其中，p
ijk
代表工件i的第j道工序的完工时间，x
ijk
为决策变量，若x
ijk
＝1，则工件i的第j道工序选择机器k；(4)瓶颈机器负荷(5)机器最长连续运行时间其中，CT
k
代表机器k最长连续运行时间；
(6)机器负荷方差其中，最小化f1和f2能够提高车间生产效率；最小化f3能够降低总能耗；最小化f4、f5和f6是实现工位负载均衡的核心，能够提升机器使用寿命，使车间进行均衡化生产。3.根据权利要求1所述的面向船舶分段制造的动态柔性车间调度优化方法，其特征在于，步骤一中，约束关系为：(1)工序加工约束c
ij
≤s
i(j+1)
s
ij
+x
ijk
×
p
ijk
≤c
ij
其中，c
ij
代表工件i的第j道工序的完工时间，s
ij
代表工件i的第j道工序的开始时间；(2)机器加工约束s
...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘理，何宇桥，毛建旭，王耀南，张辉，钟杭，缪志强，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：