[發明專利]一種基于免疫網絡理論的生產調度優化算法

在審

• 申請號: 201711498612.8
• 申請日: 2017-12-29
• 公開（公告）號: CN108196517A
• 公開（公告）日: 2018-06-22
• 發明（設計）人: 張啟亮;胡銀光;周林林;邵世龍;王濤;馬佗
• 申請（專利權）人: 江蘇徐工信息技術股份有限公司
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 徐州市三聯專利事務所 32220
• 代理人: 周愛芳

1.一種基于免疫網絡理論的生產調度優化算法，其特征在于，該方法為：

首先根據規則調度方法提出了63種優先級調度規則對隨機動態到達智能加工車間的工件進行仿真調度，得到了滿足單個調度目標最優的調度規則及車間結構仿真參數，用于同后面提出的免疫調度算法的性能作比較；

然后，根據免疫系統中的信息處理機制，將人工免疫系統中的免疫網絡理論引入生產調度系統，設計、基于獨特型網絡的免疫調度算法；

根據獨特型網絡理論對最優調度規則建立獨特型網絡，定義了有效的抗體結構和抗原結構，將最優調度規則、當前車間狀態定義為抗體，將車間狀態定義為抗原；

通過抗體與抗原的匹配、抗體間親和力計算、抗體濃度計算、抗體選擇，說明免疫調度算法求解調度問題的過程；

通過MATLAB，生成大量仿真測試數據，來驗證免疫調度算法的調度性能。

2.根據權利要求1所述的一種基于免疫網絡理論的生產調度優化算法，其特征在于：所述63種優先級調度規則包括工件調度規則和機器指派規則。

3.根據權利要求2所述的一種基于免疫網絡理論的生產調度優化算法，其特征在于：所述工件調度規則包括三種調度模式，分別為簡單規則調度、符合規則調度和自定義規則調度。

4.根據權利要求2所述的一種基于免疫網絡理論的生產調度優化算法，其特征在于：所述機器指派規則包括三種機器指派規則，分別為選擇工作量最小的機器，選擇利用率最低機器和選擇隊長最短的機器。

5.根據權利要求1所述的一種基于免疫網絡理論的生產調度優化算法，其特征在于，單個調度目標最優的調度規則如下：

根據生產調度問題仿真參數集的組合情況，確定需要仿真的實驗有72組，每組實驗運行20次；

每組實驗中，依次選取63種啟發式調度規則算法，計算出每組調度規則的調度目標值，仿真達到穩定狀態后，將平均值輸出，作為仿真結果；

經過統計分析，得到在不同車間參數下，滿足不同調度目標的最優調度規則，為優先級調度規則在智能加工車間中的應用提供一定參考，也為后期進一步實現對啟發式調度規則的智能控制提供數據基礎。

6.根據權利要求1所述的一種基于免疫網絡理論的生產調度優化算法，其特征在于，免疫調度算法如下：

獨特型免疫網絡模型中包括抗體和抗原；抗體代表當前的車間狀態和相應的調度規則；抗原代表系統中新出現的車間狀態；

根據獨特型網絡中抗原和抗體的結構特點，將抗體和抗原結構分別進行描述；抗原中的表位對應當前的車間狀態，車間狀態用一些屬性進行描述；抗

體的補位對應與表位匹配的車間狀態，反應部分對應調度規則，獨特位對應該抗體與其他抗體的刺激、抑制作用，以抗體間的親和力表示；

建立獨特型免疫網絡模型之后，車間中出現的任何狀態都被當作是新抗原，模型中與之相匹配的抗體迅速大量增殖，選擇最優抗體對抗原進行處理，即選擇濃度最大的調度規則進行調度。

7.根據權利要求1所述的一種基于免疫網絡理論的生產調度優化算法，其特征在于：親和力有兩種，一種是抗體與抗原之間的親和力，一種是抗體間的親和力；

只有抗原與抗體匹配時，抗體與抗原之間親和力值為1；抗體間親和力表示系統為某一狀態時，抗體間的刺激或抑制作用?？贵w間親和力值的計算是計算抗體濃度的關鍵步驟。

8.根據權利要求1所述的一種基于免疫網絡理論的生產調度優化算法，其特征在于：系統中的抗體群體中，與抗原匹配的抗體會迅速大量增殖，濃度急劇增加，按照相應計算式計算抗體濃度；

9.根據權利要求1所述的一種基于免疫網絡理論的生產調度優化算法，其特征在于：若車間狀態不變，抗原和抗體就處于一種穩定狀態，此時最優抗體的選擇按照輪盤賭算法選擇，即濃度越大的抗體，被選中的概率越大；

抗體群體為N＝{1,2,...,14}，抗體i的濃度為C_i，按照輪盤賭算法，其選擇概率為：