[發明專利]適用于多機器同時處理單工件的生產工藝過程控制方法

有效

• 申請號: 201610353532.2
• 申請日: 2016-05-25
• 公開（公告）號: CN107437121B
• 公開（公告）日: 2020-07-10
• 發明（設計）人: 李新宇;肖勝強;高亮;陳鵬;陳羊幸;余傲蓉
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 李智

1.一種用于多機器同時處理單工件的生成工藝過程控制方法，其包括如下步驟：

(1)建立多機器同時處理單工件的生成工藝過程控制模型，具體包括：

設定生成工藝過程控制模型的優化目標，即以最小化最大完工時間和最小化機器投入成本作為目標，分別為：

min f₁＝max T_i,j (1)

其中，T_i,j為工件j在工序i的完工時間；p_i,j為工件j在工序i的加工時間；M是工序集且M＝{1,2,···,m}，其中m為自然數；i為工序編號且i∈M；N是工件集且N＝{1,2,···,n}，其中n為自然數；j為工件編號且j∈N；M_i是第i個工序上的機器集；r為機器序號且r∈M_i，若工序i中工件j在機器r上加工則y_i,j,r＝1，否則y_i,j,r＝0，μ_i,j為工件j在工序i上所用機器數，C為增加額外機器的罰系數，C∈[0,1]；

(2)對上述模型利用人工蜂群算法進行求解，獲得求解結果，具體包括：

(2.1)設定種群大小P、機器數限制Lm、棄解極限La及局部搜索概率Ps，生成初始化種群的加工序列permu及各工序上各工件的機器分配矩陣μ、并計算個體ind的適應度值π_ind，其中ind表示第ind個個體，每個個體均包含一個長度為工件個數為n的加工序列permu、大小為m×n的機器分配矩陣μ及對應的適應度值π_ind；

(2.2)雇傭蜂階段，對種群中個體ind＝1,···,P，重復如下過程：

(2.2.1)隨機選擇τ1次插入/互換操作，生成一個鄰域，其中τ1∈{1,2}；

(2.2.2)生成隨機數rand1，如果rand1＜Ps，進行局部搜索生成新的個體并計算新個體的適應度值；

(2.2.3)通過比較新個體與原有個體適應度值，保留適應度值較大個體；

(2.3)跟隨蜂階段，生成隨機數rand2，若其中π_q(q＝1,···,ind)是第q個個體的適應度值，選取第ind個雇傭蜂作為跟隨蜂并重復如下過程：

(2.3.1)隨機選擇τ2次插入/互換操作，生成一個鄰域，其中τ2∈{1,2,3}；

(2.3.2)進行局部搜索生成新的個體并計算新個體的適應度值；

(2.3.3)通過比較新個體與原有個體適應度值，選取適應度值較大個體作為雇傭蜂；

(2.4)偵查蜂階段，若max(Bas)＞La，其中Bas是個體ind的適應度值累積未改進次數，則選取該雇傭蜂作為偵查蜂并重復如下過程：

(2.4.1)應用DestrConstr算法生成新的個體作為偵查蜂，具體為：取出個體ind的加工序列permu和機器分配矩陣μ，隨機從permu中移除三個編號得到剩余的序列permu0，依次將三個移除的編號插入序列permu0并保留適應度值最大的序列，得到新的序列及機器分配矩陣；

(2.4.2)當Nμ＞Lm時，生成新的機器分配矩陣μ1，其中Nμ是總機器數量；

(2.4.3)計算新個體的適應度值并通過比較新個體與原有個體適應度值，若新個體的適應度值更大則以μ1替換μ；

(2.5)記錄目前找到的最優個體及相應的工件排序、機器分配矩陣參數；

(2.6)若終止條件滿足則停止，否則轉到第(2.2)步；

其中，所述建立多機器同時處理單工件的生成工藝過程控制模型的步驟中還包括設定如下約束：

其中，約束(3)確定每個階段的第一個工件，約束(4)表示工件存在確定序列先后關系，約束(5)是對任意時刻各個工序投入使用的并行處理機總數的約束，其中L是可用于加工機器總數，是常數，Φ_i,t是工序i在加工的第t分鐘投入使用的機器數量，約束(6)和約束(7)是0-1變量約束；

所述方法適用于離散制造車間中帶有多臺機器同時處理單個工件的加工。