本发明专利技术提供一种混合流水车间生产排程方法、装置、电子设备及介质，该方法包括：获取待处理订单的生产相关信息；将所述生产相关信息输入至多目标优化算法模型，得到所述待处理订单对应的最优生产排程方案，所述最优生产排程方案用于指示所述待处理订单中的每个产品在各车间设备上的生产时间；其中，所述目标优化算法模型基于第一目标函数、第二目标函数和第三目标函数构建。本发明专利技术提供的混合流水车间生产排程方法，可以根据待处理订单对生产排程进行动态调整，提高车间生产效率和动态响应生产能力。
1、混合流水车间调度问题(hybrid flow shop scheduling problem，hfsp)是指每个阶段存在多个并行机的流水车间调度问题，该问题属于非确定性多项式(non-deterministic polynomial，np)难题，已被应用于多个工业领域。
2、光纤生产制造行业属于产品类型多、制造周期紧密且连续的高精密制造行业，在生产过程中存在多产品在多并行设备上同时生产，以及每个产品存在多道流水工序的情况，这属于混合流水车间调度问题。然而在实际生产过程中，生产排程采用的是人工排程或表格排程等传统排程方法，在生产资源有限的条件下，如果产品需求增大和紧急订单增多，生产排程若仍采用传统方法进行调整，可能会出现生产资源和人工资源挤兑的问题，导致生产周期变长和生产成本增加，无法按时完成交货。
4、将所述生产相关信息输入至多目标优化算法模型，得到所述待处理订单对应的最优生产排程方案，所述最优生产排程方案用于指示所述待处理订单中的每个产品在各车间设备上的生产时间；
>5、其中，所述目标优化算法模型基于第一目标函数、第二目标函数和第三目标函数构建；6、所述第一目标函数为：其中，f1为最小化生产总时间，eq,j为第q个车间的第j台设备生产最后一个产品的结束生产时间；
7、所述第二目标函数为：其中，f2为最小化生产不合格率，di，q，j为生产变量，所述生产变量用于指示第i个产品是否在第q个车间的第j台设备上生产，qi,q,j为第i个产品在第q个车间的第j台设备上的合格率；
8、所述第三目标函数为：其中，f3为最小化生产成本，ci,q，j为第i个产品在第q个车间的第j台设备上的生产成本。
9、在一些实施例中，所述将所述生产相关信息输入至多目标优化算法模型，得到所述待处理订单对应的最优生产排程方案，包括：
10、基于自适应遗传算法对所述多目标优化算法模型进行求解，确定每个目标函数的适应度值，所述目标函数包括所述第一目标函数、所述第二目标函数和所述第三目标函数；
11、基于所述每个目标函数的适应度值，确定所述最优生产排程方案。
12、在一些实施例中，所述确定每个目标函数的适应度值，包括：
13、对每个目标函数进行归一化处理，得到归一化后的目标函数；
14、基于所述归一化后的目标函数，获取适应度函数；
15、基于所述适应度函数，确定每个目标函数的适应度值。
16、在一些实施例中，所述适应度函数为：
17、
18、其中，为归一化后的第一目标函数，为归一化后的第二目标函数，为归一化后的第三目标函数，α1为第一权向量，α2为第二权向量，α3为第三权向量。
19、在一些实施例中，所述多目标优化算法模型对应的约束条件，包括：
20、
21、
22、
23、ei,q,j≤si,(q+1),j；
24、ei,q,j≥si,q,j；
25、其中，ti,q,j为第i个产品在第q个车间的第j台设备上的生产总时间，uq,j为第q个车间的第j台设备的额定生产时长；di,q,j为所述生产变量；ei,q,j为第i个产品在第q个车间的第j台设备上的结束生产时间，si,(q+1),j为第i个产品在第q+1个车间的第j设备上的开始生产时间。
26、在一些实施例中，所述获取待处理订单的生产相关信息，包括：
27、在所述待处理订单中存在产品数量变化的情况下，更新待生产产品的数量；
28、在所述待处理订单中存在产品类型变化的情况下，更新新增产品在每个车间的每台设备的额定生产时长；
29、基于所述待生产产品的数量或所述新增产品在每个车间的每台设备的额定生产时长，更新所述生产相关信息。
30、本专利技术还提供一种混合流水车间生产排程装置，包括：
31、获取模块，用于获取待处理订单的生产相关信息；
32、处理模块，用于将所述生产相关信息输入至多目标优化算法模型，得到所述待处理订单对应的最优生产排程方案，所述最优生产排程方案用于指示所述待处理订单中的每个产品在各车间设备上的生产时间；
33、其中，所述目标优化算法模型基于第一目标函数、第二目标函数和第三目标函数构建；
34、所述第一目标函数为：其中，f1为最小化生产总时间，eq,j为第q个车间的第j台设备生产最后一个产品的结束生产时间；
35、所述第二目标函数为：其中，f2为最小化生产不合格率，di,q,j为生产变量，所述生产变量用于指示第i个产品是否在第q个车间的第j台设备上生产，qi,q,j为第i个产品在第q个车间的第j台设备上的合格率；
36、所述第三目标函数为：其中，f3为最小化生产成本，ci,q,j为第i个产品在第q个车间的第j台设备上的生产成本。
37、本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述混合流水车间生产排程方法。
38、本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述混合流水车间生产排程方法。
39、本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述混合流水车间生产排程方法。
40、本专利技术提供的混合流水车间生产排程方法、装置、电子设备及介质，通过设计多目标优化算法模型，构建最小化生产总时间对应的第一目标函数、最小化生产不合格率对应的第二目标函数和最小化生产成本对应的第三目标函数，以降低生产总时长和提高合格率为目标，运算得出最优生产排程方案，并能根据订单相关信息进行动态调整，实现在产量达标的前提下，提高车间生产效率和动态响应生产能力。
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【技术保护点】
1.一种混合流水车间生产排程方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的混合流水车间生产排程方法，其特征在于，所述将所述生产相关信息输入至多目标优化算法模型，得到所述待处理订单对应的最优生产排程方案，包括：
3.根据权利要求2所述的混合流水车间生产排程方法，其特征在于，所述确定每个目标函数的适应度值，包括：
4.根据权利要求2所述的混合流水车间生产排程方法，其特征在于，所述适应度函数为：
5.根据权利要求1-4任一项所述的混合流水车间生产排程方法，其特征在于，所述多目标优化算法模型对应的约束条件，包括：
6.根据权利要求1-4任一项所述的混合流水车间生产排程方法，其特征在于，所述获取待处理订单的生产相关信息，包括：
7.一种混合流水车间生产排程装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一项所述混合流水车间生产排程方法。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述混合流水车间生产排程方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述混合流水车间生产排程方法。
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【技术特征摘要】
1.一种混合流水车间生产排程方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的混合流水车间生产排程方法，其特征在于，所述将所述生产相关信息输入至多目标优化算法模型，得到所述待处理订单对应的最优生产排程方案，包括：
3.根据权利要求2所述的混合流水车间生产排程方法，其特征在于，所述确定每个目标函数的适应度值，包括：
4.根据权利要求2所述的混合流水车间生产排程方法，其特征在于，所述适应度函数为：
5.根据权利要求1-4任一项所述的混合流水车间生产排程方法，其特征在于，所述多目标优化算法模型对应的约束条件，包括：
6.根据权利要求1-4任一项所述的混合流水车间生产排程方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：饶彧，吴杰，刘锐，何荣荣，
申请(专利权)人：武汉睿芯特种光纤有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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