一种考虑搬运小车路径规划的柔性制造单元联合调度方法技术

本发明专利技术涉及一种考虑搬运小车路径规划的柔性制造单元联合调度方法，包括：获取柔性制造单元的基础数据和生产计划信息；确定柔性制造单元的联合调度问题的描述；建立以最小化最大完工时间和能源消耗量为目标函数的双目标数学规划模型；采用多层编码方式表示联合调度问题的解，并进行解码，获取柔性制造单元中搬运小车的规划路径；采用基于蚁群智能的寻路和解路径冲突方法对规划路径进行优化；采用基于分解的多目标樽海鞘进化算法对双目标数学规划模型进行求解，获取柔性制造单元的联合调度策略。与现有技术相比，本发明专利技术具有调度效果好、可行性更高、更加高效等优点。更加高效等优点。更加高效等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑搬运小车路径规划的柔性制造单元联合调度方法


[0001]本专利技术涉及智能制造
，尤其是涉及一种考虑搬运小车路径规划的柔性制造单元联合调度方法。

技术介绍

[0002]伴随着第三次工业革命的进程，制造产业面对日新月异的客户需求，不断地进行着产品群的更新迭代。追求大批量、低成本的生产方式已经不在是制造业的主流，相对应地，定制化、准时化和低能耗等逐渐成为产业升级中的关键词。柔性制造能够以较低的成本帮助制造企业应对客户快速迭代的个性化产品需求，并且随着物联网、数字孪生、人工智能和智能物流等关键技术的引入而得到前所未有的增强。柔性制造单元可以为企业提供以少量多功能设备高效生产多种产品的能力，科学的调度方法对于制造单元稳定高效运行至关重要。
[0003]柔性制造单元主要包含加工、搬运和存储设备，既要高效安排工件的加工生产，也要保障工件的准确及时配送。联合生产计划和物料配送调度能实现系统总体效率的提升。现有的柔性制造调度方法通常着眼于制造领域，而不关注物料配送的方面。因此，亟需一种考虑物料配送方式的调度方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种调度效果好、可行性更高、更加高效的考虑搬运小车路径规划的柔性制造单元联合调度方法。
[0005]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0006]本专利技术提供了一种考虑搬运小车路径规划的柔性制造单元联合调度方法，该方法包括：
[0007]获取柔性制造单元的基础数据和生产计划信息；
[0008]确定所述柔性制造单元的联合调度问题的描述；
[0009]建立以最小化最大完工时间和能源消耗量为目标函数的双目标数学规划模型；
[0010]采用多层编码方式表示联合调度问题的解，并进行解码，获取所述柔性制造单元中搬运小车的规划路径；
[0011]采用基于蚁群智能的寻路和解路径冲突方法对所述规划路径进行优化；
[0012]采用基于分解的多目标樽海鞘进化算法对所述双目标数学规划模型进行求解，获取所述柔性制造单元的联合调度策略。
[0013]作为优选的技术方案，所述双目标数学规划模型的目标函数为：
[0014]min F＝min(f1,f2)
[0015][0016]f2＝E
p
+E
t
[0017]其中，E
p
和E
t
分别为机器加工总耗能和AGV搬运总耗能；为作业时间；c为作业序号。
[0018]作为优选的技术方案，所述采用多层编码方式表示联合调度问题的解，包括：
[0019]采用多层编码方式所获取的编码包括三行L列，其中：
[0020]第一行编码为属于[0,1]的实数，用于确定加工顺序信息；
[0021]第二行编码为属于的实数，用于确定加工机器指派信息；
[0022]第三行编码为属于[0,V]的实数，用于确定搬运小车的指派信息；
[0023]其中，K
j
为作业j的工序；为工序可选机器的数量；V为搬运小车索引。
[0024]作为优选的技术方案，对所述多层编码进行解码，包括：
[0025]根据所述第一行编码，获取各工序的加工顺序；
[0026]确定各作业需经过的机器及其顺序、每辆所述搬运小车需搬运的工序及其搬运顺序以及每辆所述搬运小车每次搬运任务的起点、装载点和卸载点；
[0027]根据所述搬运任务的所述起点、所述装载点和所述卸载点，进行路径规划，获取所述搬运小车的所述规划路径。
[0028]作为优选的技术方案，在所述采用多层编码方式表示联合调度问题的解，并进行解码，获取搬运小车的规划路径之后，所述方法还包括：
[0029]采用修复机制对不可行解进行修复；
[0030]所述修复机制包括：
[0031]第一修复机制，用于采用随机生成编码范围内实数的方式对编码超过上下界的不可行解进行修复；
[0032]第二修复机制，用于采用对每一作业的各工序对应的第一行编码进行升序排序的方式对违反同一作业相邻工序间的加工顺序约束所产生的不可行解进行修复。
[0033]作为优选的技术方案，所述采用基于蚁群智能的寻路和解路径冲突方法对所述规划路径进行优化，包括：
[0034]假设当前时刻为t，则t+1时刻的对所述规划路径进行优化的方法为：
[0035]将未行动搬运小车中路径选择优先级最高的搬运小车确定目标搬运小车；
[0036]根据所述目标搬运小车的状态选择概率，随机确定t+1时刻所述目标搬运小车的目标位置；
[0037]根据所述目标搬运小车的所述目标位置，依次更新其他所述未行动搬运小车的所述状态选择概率；
[0038]检查所有所述未行动搬运小车在各行进方向上的所述状态选择概率，若存在某个所述未行动搬运小车在各行进方向上的所述状态选择概率均为零，则取消所述目标搬运小车对所述目标位置的选择，并禁止所述目标搬运小车重新选择所述目标位置；若未存在某个所述未行动搬运小车在各行进方向上的所述状态选择概率均为零，则将所述目标搬运小车的状态由未行动更新为已行动；
[0039]在所述未行动搬运小车中重新确定新的所述目标搬运小车，重复迭代上述步骤，
直至所有所述搬运小车的状态均为已行动。
[0040]作为优选的技术方案，所述多目标樽海鞘进化算法对种群进行初始化的方法包括：
[0041]采用切比雪夫分解方式将双目标优化问题分解为一组子问题，定义如下：
[0042][0043]其中，g
te
为双目标优化问题；λ
i
为每个子问题的权重向量；z
*
为参考点；m为目标函数的个数；f
j
(x)为目标函数值；
[0044]随机初始化一组权重向量λ1,λ2,...,λ
i
,...,λ
N
以及外部档案其中N为种群规模；
[0045]对任一权重向量λ
i
，计算它与其余权重向量之间的欧几里得距离，选取距离λ
i
最近的T个权重向量，对应的解的集合即为λ
i
的T个邻域解；
[0046]随机生成N个初始解x1,x2,...,x
i
...,x
N
，分别对应一个子问题；通过解码求出每个解x
i
的m个目标函数值f
j
(x
i
),1≤j≤m；
[0047]初始化参考点z
*
：
[0048][0049]求解得到每个子问题对应解的目标函数值F(x
i
),1≤i≤N。
[0050]作为优选的技术方案，所述多目标樽海鞘进化算法采用交叉算子竞争机制，包括：
[0051]选择均匀交叉算子UX、两点交叉算子TPX和SBX算子作为备选算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑搬运小车路径规划的柔性制造单元联合调度方法，其特征在于，所述方法包括：获取柔性制造单元的基础数据和生产计划信息；确定所述柔性制造单元的联合调度问题的描述；建立以最小化最大完工时间和能源消耗量为目标函数的双目标数学规划模型；采用多层编码方式表示联合调度问题的解，并进行解码，获取所述柔性制造单元中搬运小车的规划路径；采用基于蚁群智能的寻路和解路径冲突方法对所述规划路径进行优化；采用基于分解的多目标樽海鞘进化算法对所述双目标数学规划模型进行求解，获取所述柔性制造单元的联合调度策略。2.根据权利要求1所述的一种考虑搬运小车路径规划的柔性制造单元联合调度方法，其特征在于，所述双目标数学规划模型的目标函数为：min F＝min(f1,f2)f2＝E
p
+E
t
其中，E
p
和E
t
分别为机器加工总耗能和AGV搬运总耗能；为作业时间；c为作业序号。3.根据权利要求1所述的一种考虑搬运小车路径规划的柔性制造单元联合调度方法，其特征在于，所述采用多层编码方式表示联合调度问题的解，包括：采用多层编码方式所获取的编码包括三行L列，其中：第一行编码为属于[0,1]的实数，用于确定加工顺序信息；第二行编码为属于的实数，用于确定加工机器指派信息；第三行编码为属于[0,V]的实数，用于确定搬运小车的指派信息；其中，K
j
为作业j的工序；为工序可选机器的数量；V为搬运小车索引。4.根据权利要求3所述的一种考虑搬运小车路径规划的柔性制造单元联合调度方法，其特征在于，对所述多层编码进行解码，包括：根据所述第一行编码，获取各工序的加工顺序；确定各作业需经过的机器及其顺序、每辆所述搬运小车需搬运的工序及其搬运顺序以及每辆所述搬运小车每次搬运任务的起点、装载点和卸载点；根据所述搬运任务的所述起点、所述装载点和所述卸载点，进行路径规划，获取所述搬运小车的所述规划路径。5.根据权利要求3所述的一种考虑搬运小车路径规划的柔性制造单元联合调度方法，其特征在于，在所述采用多层编码方式表示联合调度问题的解，并进行解码，获取搬运小车的规划路径之后，所述方法还包括：采用修复机制对不可行解进行修复；
所述修复机制包括：第一修复机制，用于采用随机生成编码范围内实数的方式对编码超过上下界的不可行解进行修复；第二修复机制，用于采用对每一作业的各工序对应的第一行编码进行升序排序的方式对违反同一作业相邻工序间的加工顺序约束所产生的不可行解进行修复。6.根据权利要求1所述的一种考虑搬运小车路径规划的柔性制造单元联合调度方法，其特征在于，所述采用基于蚁群智能的寻路和解路径冲突方法对所述规划路径进行优化，包括：假设当前时刻为t，则t+1时刻的对所述规划路径进行优化的方法为：将未行动搬运小车中路径选择优先级最高的搬运小车确定目标搬运小车；根据所述目标搬运小车的状态选择概率，随机确定t+1时刻所述目标搬运小车的目标位置；根据所述目标搬运小车的所述目标位置，依次更新其他所述未行动搬运小车的所述状态选择概率；检查所有所述未行动搬运小车在各行进方向上的所述状态选择概率，若存在某个所述未行动搬运小车在各行进方向上的所述状态选择概率均为零，则取消所述目标搬运小车对所述目标位置的选择，并禁止所述目标搬运小车重新选择所述目标位置；若未存在某个所述未行动搬运小车在各行进方向上的所述状态选择概率均为零，则将所述目标搬运小车的状态由未行动更新为已行动；在所述未行动搬运小车中重新确定新的所述目标搬运小车，重复迭代上述步骤，直至所有所述搬运小车的状态均为已行动。7....

【专利技术属性】
技术研发人员：靳文瑞，张积华，周炳海，钟志华，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：