[發明專利]一種基于PSO-GA混合優化算法的單目標多生產線調度控制方法

有效

• 申請號: 201110383517.X
• 申請日: 2011-11-28
• 公開（公告）號: CN102393634A
• 公開（公告）日: 2012-03-28
• 發明（設計）人: 陳勇;邱曉杰;吳云翔;潘益菁;盛家君
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: G05B13/02
• 分類號: G05B13/02
• 代理公司: 杭州天正專利事務所有限公司 33201
• 代理人: 王兵;王利強

技術領域

本發明涉及一種基于粒子群優化算法(Particle?Swarm?Optimization，以下簡稱PSO)和遺傳算法(Genetic?Algorithm，以下簡稱GA)的混合優化算法的多生產線調度控制方法，屬于企業管理工程與信息技術領域。

背景技術

目前已有一種基于遺傳算法的可重組生產線調度方法，包括未完成的加工任務的排序和設備的分配，在工件的排序中，利用遺傳算法對一條包含一臺可移動設備和一臺可變結構設備的可重組生產線的n個未完成加工任務進行最優排序，得到加工任務的最優排序，然后根據該排序進行設備重組。常見的應用于調度理論的智能優化算法包括粒子群算法(PSO)、禁忌搜索(TS)、分散搜索(SS)、遺傳算法(GA)、模擬退火(SA)、人工免疫系統(AIS)和蟻群算法(ACO)等。

發明內容

為了克服已有現有的多生產線調度控制方法的調度結果較差的不足，本發明提供一種實現調度優化的基于PSO-GA混合優化算法的單目標多生產線調度控制方法。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

一種基于PSO-GA混合優化算法的單目標多生產線調度控制方法，所述控制方法包括以下步驟：

步驟1：建立多生產線作業協調調度問題的數學模型，其中，多生產線作業協調調度的符號定義如下：

U：共U條生產線；

n：共n種工件；

TT(i，l)：判斷第i種工件是否可以在第1條生產線上加工，若可以加工該值為1，若不可以加工該值為0(l＝1，2，...U)；

n′：所有工件共分成n′批；

QF(i，k′)：第i種工件第k′批的批量；

m′(i)：第i種工件被分成m′(i)批；

Q_i：第i種工件的需求量；

Q_lk：第1條生產線第k批工件的批量；

m(l)：第1條生產線加工的工件批數；

number(l)：工件在生產線l上加工時，需在number(l)臺機器上進行加工；

t_il：為第i種工件在生產線l上開工時的加工準備時間；

t′_ijl：在生產線l上，前一批為第i種工件，后一批為第j種工件的換模時間；

r_lk：生產線l上加工第k批工件的開工時間；

r_lkdw：生產線l上加工第k批工件第d個工件第w個工序的開工時間；

L(l，k)：在生產線l上加工的第k批工件種類號，L(l，k)∈{1，2，...，n}；

P₁(i，w)：第i種工件在第1條生產線上加工時的第w個工序的加工時間；

P_L(l，k)：第k批工件在生產線l上加工的單件工時；

P′_L(l，k)，w：第k批工件在生產線l的第w個工序生產單件工件所需工時；

B(i)：第i種工件的產品族號；

C_lk：生產線l上第k批工件加工任務的完工時間；

C_max：所有工件完工時間；

W_i：第i種工件的完成時間；

Wu_i、Wd_i：第i種工件的最早交貨期和最晚交貨期；

輸入不同工件可選生產線、首批加工時的相應準備時間、不同工件在可選生產線的換模時間、不同工件在可選生產線上的加工時間、單一目標函數和加工分批策略；

步驟2：采用隨機編碼，包括編碼控制基因x_i和參數基因z_i；并初始化運行參數，包括設定粒子種群規模N、迭代次數M、n、慣性權重w、學習因子c₁、社會因子c₂、交叉概率最小值P_c1和最大值P_c2、變異概率最小值P_m1和最大值P_m2、退火常數λ；

步驟3：初始化種群，按種群規模和約束條件隨機生成偶數個組成的種群P(t)；

步驟4：將P(t)分割成粒子規模相等的兩個A、B子種群，粒子分別存儲在P₁(t)、P₂(t)；

步驟5：設定迭代次數t＝0；