[發明專利]基于量子進化算法的復雜場景排產方法及系統

有效

• 申請號: 201710601329.7
• 申請日: 2017-07-21
• 公開（公告）號: CN107330808B
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發明（設計）人: 邵鵬;張嗣昌;盧毅;劉宇
• 申請（專利權）人: 山東萬騰電子科技有限公司
• 主分類號: G06F17/11
• 分類號: G06F17/11;G06Q50/04;G06N3/12;G06N3/00
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 黃海麗

本發明公開了基于量子進化算法的復雜場景排產方法及系統，量子種群初始化；量子排產適應度評估：設立量子目標函數，考慮大型機械設備的生產制造環境的約束條件下，對量子目標函數進行求解；量子種群生成目標函數的二進制控制變量，根據生成的二進制控制變量，對應到工單任務的順序，進行排產，按照排產順序計算整個大型機械設備工單的完成時間為量子的適應度值；比較適應度值，通過最小適應度值確定最優解；保存最優解；判斷是否到達結束條件，若未達到，則利用量子旋轉門對量子種群進行更新；返回量子排產適應度評估步驟重新計算量子的適應度值，繼續尋優。滿足局部尋優與全局尋優在較平衡的狀態下尋找最優解，實現大型機械設備生產排產。

技術領域

本發明涉及具有庫容約束的復雜場景下的大型機械設備生產制造排產領域，特別是涉及基于量子進化算法的復雜場景排產方法及系統。

背景技術

大型機械設備生產制造相比普通機械設備制造具有諸多特殊性，大型機械設備如大型風葉的電機或大型客車的發動機生產所用制造設備價格昂貴、數量少且單一，對原材料的線邊庫容存儲數量級一般為個數，由于特殊的生產制造環境極易產生線體阻塞現象，造成生產流程的不順暢，從而導致生產效率下降，甚至造成產品質量的降低。由此可見，針對上述復雜場景的大型機械設備生產領域進行科學性生產排產的緊迫性和重要意義。

當前出現的用于生產排產的遺傳算法、模擬退火算法或粒子群算法等數學模型，其建立都是基于理想狀態，未考慮原材料庫容限制、線邊庫容及線體阻塞問題的復雜性，在解決簡單生產排程問題時較為理想，但不能為大型機械設備的生產加工過程帶來實際有效的指導意義。

發明內容

針對大型機械設備生產現有排產方法過于理想化，排產時間短，對庫容原料利用率低等問題，本發明提供基于量子進化算法的復雜場景排產方法及系統，應用于具有庫容約束、線體阻塞為代表的復雜場景的大型機械設備生產排產領域。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

基于量子進化算法的復雜場景排產方法，包括如下步驟：

步驟(1)：量子種群初始化：包括初始化量子種群進化代數、初始化量子比特編碼和初始化量子染色體數量；

步驟(2)：量子排產與適應度評估：設立量子目標函數，考慮大型機械設備的生產制造環境的約束條件下，對量子目標函數進行求解；量子種群生成目標函數的二進制控制變量，根據生成的二進制控制變量，對應到工單任務的順序，進行排產，按照排產順序計算整個大型機械設備工單的完成時間，即為量子的適應度值；

步驟(3)：比較適應度值，通過最小適應度值確定最優解；保存最優解；判斷是否到達結束條件，若達到結束條件則輸出最優解；若未達到結束條件則跳轉至步驟(4)；

步驟(4)：量子更新：利用量子旋轉門對量子種群進行更新；返回步驟(2)重新計算量子的適應度值，繼續尋優。

所述大型機械設備，包括：大型風葉電機、大型客車發動機或起重機械等，所用加工設備因價格昂貴一般購置一臺或兩臺，在生產過程中極易出現線體阻塞現象。

所述復雜場景是指大型機械設備的生產制造環境：生產原材料庫容有限且線邊庫容存儲數量為個數級，原材料運輸裝置數量有限且為個數級；線體阻塞現象頻發。

所述步驟(1)中量子種群初始化，包括如下步驟：

步驟(1-1)：初始化進化代數t＝0；

步驟(1-2)：初始化量子比特編碼：通過確定大型機械設備工單任務所選擇的機器以及上線加工的順序，以獲得更優量子目標函數。

在初始化過程中需要定義兩個變量：